人工智能的无人机会是怎么样的？
谢邀。 讨论人工智能无人机，不宜一下跳到这个级别中来，可以参考MIT教授Tom Sheridan对自动控制的分级，看一看他对智能控制级别的定义，功能，特点。 从第七项开始，自动化开始逐渐“驱赶”人的参与，一直到第十项，计算机在上层中决定所有内容，并且进行执行，甚至在有些分类中拒绝或忽视（大家理解为把人的观点逐渐淡化就可以了）人的参与。这体现了“智能”两个字的核心：判断。背后隐藏着判断的来源：学习（训练等词汇，取决于你的专业背景或者对待人工智能的哲学态度）。 说道学习与智能就不能不说贝叶斯（其实真正的情况是，人工智能方面的研究人员很少提到他老人家），贝叶斯定理大家都很熟悉，他可以说是第一次引入了“先验概率”这个概念，通俗的说（并且很不精确的说），就是允许，并且使用已有数据来计算概率——注意，使用已有数据来影响决定，为判断提供依据是从这位神父开始的。 举个简单例子，我们都知道丢铜板，50%概率是head，50%概率是tail，但如果前10次都是head，第十一次的结果该是什么样呢？“经典概率”（这么称呼很不合适，但为了起到区分的作用，姑且用一下下）还是认为50%，贝叶斯不这么认为，他认为head的概率肯定高，有可能是这个铜板本身正反就不均衡，可能这地方气流有问题，可能丢铜板的人发力有习惯，反正有原因导致前十次都是head，我就不认为第十一次还是50%概率。 但这里还不完全是智能系统的概念，没有分层设计，没有任务决策等等。但是根据已有数据进行修正（这里修正的是概率计算结果）已经体现出了：学习，这一个重要特点了。 所以说对于无人机而言人工智能，深度学习，可以看作old concept with new framework（大家理解成新瓶装旧酒即可），它们都出现在multilayer control design中，一般处于决策层（onboard decision making)。可以分为supervisor或者unsupervisor两类（是否允许更高级介入决策结果），对任务，执行方式，路径规划这些进行判断，选择，规划等，属于顶层问题。 所以人工智能无人机首先是一个多层系统，其次人工智能体现在顶层决策，规划，判断方面，有各种算法，激励，修正等组成，所以这类无人机可以根据已有数据进行判断，学习，决策。 需要区分的另一个概念是“智能无人机系统”与“使用了智能算法的无人机系统”，两者还是有些区别的，同时从这种区别中我们可以大概看出来如何实现无人机系统的智能化。智能控制算法是控制算法的一种，如上面框图所示，它是用基于学习的算法来进行底层无人机控制，修正控制器参数，增益调整，控制器变结构等。当我们把这些对应的算法提升到顶层的时候（脱离开具体无人机控制），就可以算是智能无人机了。 要提醒大家的是，我们总习惯认为顶层更“高级”，但其实更多的无人机问题是由底层带来的，它的状态耦合，输入耦合，非线性，某些情况下的非最小相位，油动系统的数学模型变化等等。任务规划的再好，控制器不行也是白费。 因此回到主题，人工智能无人机是什么样子呢？它是一个多层次系统，由高层根据指标，约束，已有数据，在线数据结合对应算法实现任务决策，路径规划，避障等，并把决策给到无人机控制系统，根据控制算法控制无人机状态跟踪或收敛。 人在这个loop中的位置取决于1.顶层是否允许supervisor介入2.FCS允许操作者介入的程度和方式。 举出来两个编队智能无人机系统进行农业灌溉的例子（例子描述的比较粗略，只限于体会性理解，详细精确的情况需要查考专门的资料和项目代码，产品设计构架等）： 1.多编队沿各种路径灌溉某类型（大小，植物种类等）农田，经过若干次飞行后，通过某些特定参数的数据（耗电量，灌溉时间，喷洒量等等）修正编队方式，日后一旦遇到类似的情况（对该农田建模，一旦模型匹配成功）（这是一个判断过程）直接采用已学习的队形和对应动作、任务、功能序列机型快速作业。 2.在某农田编队喷洒过程中某架无人机出现了问题（坠机，电量不够，药液用完）无人机编队决策层开始搜集数据，根据算法判断，执行一种补偿方案（重新调整队列，应急无人机飞回等），这是一次学习，可能一开始效率比较低。经过多次之后，不断修正队形重构方式，应急动作选择权重等，一旦系统再次出现类似情况，判断后执行的修正补齐方案会在某些指标上最优。 但如果是预先设定好的动作，就属于Failure Scenarios，就没有学习过程了。
既然要讨论人工智能结合无人机，就从无人机飞行相关的几个控制层级来说明吧。 第一个层级是纯手动控制。对于固定翼，就是操纵杆的每一个自由度对应一个控制舵面、油门或者开关量，实例就是没有配备增稳仪或自动驾驶仪的遥控飞机，其飞行性能直接与操作者有关；对于多旋翼，就是操纵杆的每一个自由度对于一个电机的转速，很显然，几乎没有人能飞好这种多旋翼飞行器。在这个层级里，飞行器的决策、导航、制导和控制均由人完成。 第二个层级是有增稳的手动控制。即增稳系统负责适当地增大姿态运动的阻尼，以及改善稳定性。对于固定翼，虽然仍然是操纵杆的每一个自由度对应一个控制舵面、油门或者开关量，但是增稳系统使得飞行器的阻尼加大，从而降低了对操作者反应速度的要求，实例就是装备增稳仪的遥控飞机。对于多旋翼，除了简单的姿态增稳之外，还需要操作杆量到电机转速的控制分配，就是平时所说的混控（当然，V尾固定翼等也需要一定的混控）。在这个层级里，增稳系统完成了控制这一环节的一部分功能，其他环节仍由人完成。 第三个层级是有姿态自稳的手动控制。即自稳系统完成姿态控制，以使飞行器姿态尽可能改平或者跟踪操作者指令，就变成了姿态控制通道的操作杆量对应飞行器姿态角。在这个层级里，自稳系统完成了整个姿态控制，而位置控制和更上层的任务仍由人完成。 第四个层级是有导航设备的手动或自动控制。即飞控知道飞机当前的姿态、位置、速度，以及目标姿态、位置、速度等信息，飞控根据这些信息计算姿态或速度指令，从而完成从当前状态向目标状态的机动，实例就是当前无人机均能够实现的沿着航路点飞行。在这个层级里，控制和导航由飞控完成。 第五个层级是具有路径规划功能的手动或自动控制。即飞控除了能够根据当前和目标信息完成基本的指令计算，还可以根据障碍物、禁飞区等信息适当调整机动过程中的速度和姿态指令，以便实现绕开障碍物、禁飞区等功能，而障碍物、禁飞区等信息可能由人提供，也可能由飞行器自行感知，实例就是具有避障功能的无人机进行航线飞行。在这个层级里，导航、制导和控制都由飞控完成了。 第六个层次是具有决策功能的自动控制。即飞行器可以自己决策目标状态，并在感知外部环境的同时完成当前状态向目标状态的机动，某些无人机的具有避障能力的视觉跟踪就在一定程度上实现了这个层级。在这个层级里，飞行器的决策、导航、制导和控制均由飞行器自行完成。 而人工智能基本上可以在第五和第六层级进行体现： 例如在第五层级中，要想实现在复杂动态环境下的避障功能（参考无人车的运行环境），就除了需要感知障碍物的存在和位置，最好还能够识别出障碍物类型（是墙壁、树木、人等），进而根据不同类型的运动模式预测障碍物的运动趋势，以实现更好的动态避障效果，这是目前人工智能结合机器视觉研究的一项重点。 而在第六层级中，除了视觉跟踪这个例子之外，更高级的则是例如无人机根据外部环境（如战场态势、实时灾害信息）自行决策向何处飞行并执行何种任务，以及选择将采集和挖掘到的何种信息进行反馈，或者多机协同执行任务时的任务分配和协作方式等，都是高级人工智能所能用到的。