對於那些打過籃球並玩過無人機的人，用籃球砸中3米外懸停的無人機，簡直是小菜一碟。
但在這臺無人機面前，你錯了，因為它會快速、靈活地躲避飛來的襲擊。
蘇黎世大學的研究人員利用一種新型攝像機展示了一種飛行機器人，可以讓無人機在主動躲閃移動障礙物的情況下快速導航。這是邁向無人駕駛飛機的一步，該研究讓無人機向著擁有更優異的性能，它能在惡劣環境下飛得更快，在更短的時間內完成更多任務。
當下市面上的無人機已經可以承擔很多工作，但是躲避障礙物並不是它們的強項，尤其是在無人機快速移動時。
幾毫秒內的反應無人機可以做很多事情，但是躲避障礙並不是它們最大的優勢，尤其是當它們快速移動的時候。儘管許多飛行機器人都配備了能夠探測障礙物的攝像頭，但它們通常需要20到40毫秒的時間來處理圖像並做出反應。
這個時間看似很快，但當無人機自身以較高的速度飛行時，20~40 毫秒的反應時間對於避開飛鳥或者另一架無人機，甚至是靜態障礙物來說，都是不夠的。尤其是當無人機在一個不可預測的環境中使用時，或者有多架無人機在同一片區域飛行時，這是個棘手的問題。
為了解決這個問題，蘇黎世大學的研究人員為四旋翼直升機配備了特殊的攝像機和算法，將它的反應時間減少到幾毫秒，讓它足以避開一個從近距離扔向它的球。該研究發表在了最新一期的《科學 · 機器人》（Science Robotics）雜誌上，由蘇黎世大學機器人技術和感知方向的教授 Davide Scaramuzza 領導。
活動攝像機有智能像素
傳統的攝像機，例如智能手機上都有的攝像頭，通過定期拍攝整個場景的快照來工作。這是通過同時曝光圖像的像素來實現的。然而，通過這種方式，只有在車載計算機對所有像素進行分析後，才能檢測到運動物體。
而“事件攝像頭”則不同，它有獨立工作的智能像素，它在沒檢測到外界的變化像素時會保持沉默，而一旦看到了光強度變化的像素就會立即發送信息。這意味著只有圖像中所有像素的一小部分需要由機載計算機處理，因此大大加快了計算速度，從而縮短了反應時間。
“事件攝像頭”是一項新科技，現有的無人機目標檢測算法不能很好地配合它們。
因此，研究人員不得不開發他們自己的算法，收集攝像機在很短時間內記錄的所有事件，然後減去無人機自身運動的影響。
攝像機捕捉到了正在靠近的球。
只有3.5毫秒來檢測傳入的對象
Davide Scaramuzza 和同事首先分別測試了攝像頭和算法，他們向攝像機投擲各種形狀和大小的物體，並測量算法檢測物體的效率。成功率在81%到97%之間，這是取決於物體的大小和投擲的距離，系統只需要3.5毫秒就能檢測到進入的物體。
隨後，最為嚴峻的考驗開始了：把攝像頭放在一架真正的無人機上，在室內和室外飛行，並直接向它投擲物體。經過多次測試，無人機能夠成功避開物體的概率超過 90%，這其中包括從 3 米遠的地方以 10 米 / 秒的速度扔出的球。當測試無人機提前 “知道” 物體的大小時，只需一臺 “事件攝像頭” 就足夠了；而當無人機需要面對大小不同的飛來物體時，則需要使用兩個攝像頭來為其提供立體視覺。
這些結果表明，“事件攝像頭”可以將無人機的導航速度提高10倍，從而擴大無人機的導航範圍可能的應用。
總有一天，無人機將被用於各種各樣的應用，比如運送貨物、運送人員、航空攝影，當然還有搜索和救援。但是，讓機器人更快地感知和做出決策，對於其他領域來說也是一種改變，在這些領域中，可靠地檢測視野內的障礙也是至關重要的。例如汽車、貨物運輸、運輸、採礦以及機器人的遠程檢查”。
圖 | 比較傳統攝像頭與事件攝像頭的輸出：傳統攝像頭以固定的速率捕獲幀；而事件攝像頭僅以時空事件的螺旋形式，連續輸出亮度變化的信號，紅色為正向變化，藍色為負向變化。
未來，該團隊的目標是在更靈活的四旋翼飛機上測試這個系統。“他們的最終目標是讓無人機有一天能像無人機的操作員一樣更好地導航。
目前，在所有涉及無人機的搜索和救援應用中，人類實際上處於控制之中。如果能讓無人機微型無人機在搜索和救援場景中能夠自主、靈活地導航，那麼我們就能把它們用在視線或遙控範圍之外的任務裡
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