一轉眼，百度無人車已經在北京開放營運半個月了。試乘火爆，據悉，僅10月12日當天，Apollo GO自動駕駛計程車約車訂單就累計達到了2608單。
作為最貼近我們生活的人工智能場景之一，自動駕駛技術一直備受關注，從谷歌Waymo到國内的百度和滴滴，都在加緊研發推進。
不過你有沒有想過，能否把自動駕駛技術應用在船上呢？
還真有！近日，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)的研究人員稱，他們已經創造了一種可以自主移動的自動駕駛船，它能夠在搭載乘客過河，即使是在湍急的水流中也能保持穩定前行，研究人員還給這款船起了個有趣的名字——Roboat II。
Roboat是一個為期5年的研究項目，研究人員的初衷是希望通過這些自主駕駛船來改造阿姆斯特丹的運河，比如可以用它來收集水上垃圾、運送貨物或人員。
别看上圖中它的樣子有些“寒酸”，這隻是個雛形~ 未來它周圍會安上圍欄，一次最多能承載6人呢！
目前，這篇研究已經在國際智能機器人與系統會議上展示，值得一提的是，這篇Roboat II 最新論文的一作王偉是來自北大的一名博士畢業生。
能揀垃圾能載人，還能“手拉手排排走”，船隻合體依舊轉彎自如
Roboat II 是由CSAIL、麻省理工學院感覺城市實驗室和阿姆斯特丹先進都市解決方案研究所(AMS)在過去五年中開發的自主駕駛船的最新成員。
五年前，該項目剛剛開始的時候，使用的還是一米長的船隻，隻能在遊泳池和運河中。現在它正在向更大的船隻發展。
Roboat II 長2米(6英尺)，重50公斤(110磅)，可搭載4-6名乘客，被MIT稱為“Covid-friendly”，因為它足以使乘客之間保持隔離距離。它可以不到0.17米(7英寸)的誤差，在阿姆斯特丹運河上航行3個小時。
長方形的船體包裹着傳感器、推進器、微控制器、錄影機和其他硬體。
研究人員的目标是創造出能在阿姆斯特丹160多條運河中運送人和貨物的機器船隊，他們還希望這些船隻能夠自主“變換隊形”，比如船隻可以“串聯”或“并聯”在一起，以幫助減少行人擁堵。
他們也對此進行了實驗，實驗設定無論是船隻“串聯”還是“并聯”在一起，都是中間的船負責上司船隊運作的方向和軌迹。
研究人員展示了10倍速下的實驗過程，左側兩個坐标圖顯示的是結構的軌迹和方向，其中紫色和藍色軌迹代表實驗組；右側三個坐标圖顯示的是機器船隻的力和力矩，其中紅色軌迹代表領隊船隻。
結果顯示，船體小組能夠在兩種配置中完成不同軌迹和方向的行駛，其中Follower的力量大小對整個船組有積極的貢獻，這表明Follower可以幫助中間的Leader船隻行駛或變換方向。
船體之間無需通信，跟随者可預估領隊意圖并調整自己移動軌迹
與上一代船體機器人相比，Roboat II 改進了同步定位和映射算法(SLAM)、以及基于模型的最優控制器(非線性模型預測控制器)和基于優化的狀态估計器(移動地平線估計)。
通過運作SLAM算法，利用雷射雷達和GPS傳感器，以及用于定位、姿态和速度的慣性測量單元，船隻可以進行自我定位。控制器跟蹤來自規劃器的參考軌迹，規劃器更新其路徑以避開檢測到的障礙。
通常每個Roboat上運作的分布式控制器需要連接配接結構的速度資訊(以結構中心的速度表示)，但Roboat II 知道自己相對于結構中心的位置。也就是說，Roboat II 的算法不需要相對位置，每個Roboat II 使用自己的速度，而不是結構中心的速度。
當領隊 Roboat II 開始向給定的目的地移動時，另一個Roboat II 可以估計領隊的意圖并調整自己的移動軌迹。領隊船還可以通過調整輸入來引導Roboat II 的其餘部分，而不需要兩艘船之間進行任何通信。
研究人員計劃在未來使用人工智能來估計Roboat的關鍵參數。他們還打算探索自适應控制器，當物體被放置在船上時，允許結構的動态變化。
論文一作來自北大博士畢業生，現在重點研究機器人的控制、感覺和協調
這篇Roboat II 最新論文的一作王偉是來自北大的博士畢業生。
王偉是北京大學工學院謝廣明教授的博士研究所學生，博士論文主要研究自主智能仿生機器人魚。
在2015年，他和導師謝廣明發表論文《Online High-Precision Probabilistic Localization of Robotic Fish Using Visual and Inertial Cues》，這篇文章針對計算能力有限、傳感裝置成本較低的微型水下機器人，提出了一種線上高精度機率定位方法；以及一種新的水下圖像處理算法，以提高水下圖像的品質。
2016年，二人再次發表關于仿生機器人魚的論文《Online localization of freely swimming robotic fish》，這也是王偉的博士畢業論文。
2016年畢業後，他進入麻省理工學院進行博士後研究。現在，王偉是 MIT Senseable City實驗室和CSAIL的進階博士後，也是MIT城市研究及規劃學系的研究人員。
他的研究重點是機器人的控制，感覺和協調。他也對無人駕駛車輛，受生物啟發的機器人，軟機器人和群機器人感興趣。
在談到 Roboat II 項目時他表示：“開發一種能夠精确測繪、強健控制和載人運輸的自主船系統，是使該系統在Roboat II上實作的關鍵一步。”“我們也希望這項技術最終能應用在其他船隻上，讓它們實作自主駕駛。”
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