按：上个月，宾夕法尼亚大学发售过一款能自律飞行中的四轴飞行器，只需一个 VGA 摄像头和一个惯性传感器（IMU），无人机就能在空中共舞。由于不必须额外的定位或 GPS，此类无人机的应用于潜力非常极大，却是买家可以在便宜简单的基础设施上省下一大笔钱，他们堪称不必因为室内导航系统的问题而困惑了。

说道到这样的无人机，你有可能第一个想起的应用于场景是救灾，不过说实话，这都是研发商的场面话，确实有意思的还是无人机的商业应用于，而说到商业应用于，就决不提及寄送服务。当然，现在的寄送无人机问题多多，但这并不意味著用无人机运送货物是个坏主意。Vijay Kumar 在宾夕法尼亚大学的实验室仍然在研发基于 GPS 的寄送无人机。

鉴于有些货物较轻，一架无人机 Hold 不了，它们还研发了“组团”模式。如果这种解决方案能最后投入使用，难道不会沦为仓库里运货的最佳方式。

在继续执行任务时，让无人机组团登陆作战比单打独斗多了不少益处。虽然参予任务继续执行的无人机就越多，系统的复杂度就越高，但多机共舞也让一架无人机解决不了的大家伙和轻家伙载运出了有可能。此外，多架无人机构成的系统也比单架更加务实，即使某架无人机出有了故障也不至于必要把货物摔坏。

不过，这里我们辩论的不是用多架无人机运货的概念，而是在没外部定位系统的情况下如何已完成任务。鉴于这些无人机只配备了 VGA 摄像头和 IMU，因此这套系统对于任何环境都有适用性，在你家客厅里运送个物品都不在话下。虽然无人机能通过摄像头和内部数据已完成定位，但这只是预估，不会不存在一定的飘移且随着无人机的运动精度不会显得更加劣。在这套系统中，多架相互连接的无人机则可分享方位信息，以获得更加准确的定位。

更佳的定位意味著更加可信的展现出。在展示中，无人机就以 4.2 m/s 的速度和 5 m/s2 的加速度已完成了货物载运。研发人员回应，这样的灵活度和自动化程度是此前未曾构建过的。

为了埋更加多细节并对仓库寄送无人机的未来一探到底，IEEE 对 Giuseppe Loianno（论文第一作者）做到了采访，新的智造展开了编译器。IEEE：这次的成果与此前我们报导过的有什么联系吗？Giuseppe Loianno：这次我们考虑到了用多个空中平台协作已完成货物的运输。

此前，我们就考虑过让无人机协作已完成集中的任务。在这种“团战”才能已完成的任务中，我们必须更加先进设备的集体行动方式。这样的合作方式在自然界早就不存在，人类在狩猎时就必须协同作战，以已完成猎物的搜寻和搜捕。

在协作操纵时，每架无人机都必须与货物和周边环境展开交互，同时还要适应环境有所不同无人机间适当的硬性约束。IEEE：在掌控合作车主的无人机时，遇上过什么类似的挑战吗？Giuseppe Loianno：掌控无人机协同工作必须新的方法，我们必需在独立国家掌控每一架无人机的情况下确保整个系统的平稳。

为此，我们专门为系统研发了估计、规划和控制算法。举例来说，每架无人机都有独立国家的定位子系统，因此不会获取有所不同的货物方位和朝向估计。这些数据最后不会沦为掌控无人机飞行中的依据。IEEE：这种方式能更进一步不断扩大无人机机队规模，协同运输更大更加轻的货物吗？Giuseppe Loianno：不断扩大无人机机队规模当然没问题。

从定位的角度来看，我们早已证明优化方案并不依赖无人机的数量。同时，掌控和规划的方法也是独立国家的。IEEE：论文中您曾提及，在仓库继续执行运输任务是一项潜在应用于，那么能详细描述下这套系统是如何运作的吗？Giuseppe Loianno：假设你工作的是一个单架无人机就能已完成运输任务的仓库，这里的货物重量和体积都较小。

在工作中，无人机必须对货物展开辨识，随后已完成捕捉和运输。未来，我们不会致力于研发一套原始系统，它能自动通报操作员必须什么类型和数量的无人机才能已完成任务。

此外，算法还能让仓库内的多个团队用拟合方案同时捕捉有所不同货物。IEEE：下一步有什么计划吗？Giuseppe Loianno：我们正在展开多机试验并研究减少控制权和减少系统惯性的平衡点。同时之后提高定位估计的精度，却是随着硬性约束条件的减少，多机协作的复杂性不会大大提升。

此外，我们也有兴趣在继续执行任务时对货物的几何形状和惯性展开估计。最后，我们不会将近期研究成果与此前的工作展开统合，让无人机能已完成更加多有所不同的任务。录：Giuseppe Loianno 和 Vijay Kumar 年出版的论文《用配备单眼视觉和惯性传感的小型四轴飞行器已完成协同运输》将在布里斯班的 ICRA 2018 大会上月公开发表。(公众号：)录：翻译成自Spectrum.IEEE。

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