微软共享新机器学习系统 可使无人机获得推理能力并进行决策
一般来说，人类是通过感知来做决定的，比如因为看到障碍而回避。这种“动作感”逻辑已经应用于传感器和摄像机，也已经成为当前机器人自主系统的核心。然而，目前的机器自主水平与基于视觉数据的人类决策水平相去甚远，尤其是在处理诸如第一人称视角（FPV）航空导航等开放世界感官控制任务时。不过最近，微软共享的新机器学习系统提供了新的希望：帮助无人机通过图像做出正确的决策。
微软在测试中使用的无人机
微软受到“第一人称视角”（FPV）无人机竞赛的启发，在该竞赛中，操作员可以使用单眼摄像头规划和控制无人机的航向，从而大大降低了发生危险的可能性。因此，微软认为可以将此模型应用于新系统，以便可以直接映射可视信息以实施正确的决策动作。
具体而言，新系统将感知组件（理解“看到什么”）与控制策略（决定要做什么）明确分开，这使研究人员可以调试深度神经模型。在模拟器方面，由于模型必须能够区分模拟与现实世界之间的细微差异，因此微软使用称为AirSim的高保真模拟器对系统进行了训练，然后将系统直接部署到真实环境中的无人驾驶飞机上。
他们还使用了一个名为CM-VAE的自动编码器框架，将仿真和实际之间的差异紧密地联系起来，从而避免了对合成数据的过度拟合。利用CM-VAE框架，将感知模块输入的图像从高维序列压缩为低维表示，如从2000多个变量压缩到10个变量，压缩后的像素大小为128×72，只要可以描述其最基本的状态。尽管系统仅使用10个变量对图像进行编码，但解码后的图像提供了对无人机“所见场景”的丰富描述，包括对象的大小、位置和不同的背景信息。此外，这种尺寸压缩技术是平滑且连续的。
测试站点的侧视图和俯视图
为了更好地展示该系统的功能，微软测试了一个带有前置摄像头的小型敏捷四旋翼机，它试图根据来自RGB摄像头的图像导航。研究人员在45米长的S轨道上测试了装载系统的无人机，S轨道由8个障碍架和40米长的O型轨道组成。实验表明，采用CM-VAE自动编码框架的性能明显优于直接编码的性能。即使在强烈的视觉干扰下，系统也能成功地完成任务。
微软声称：在模拟训练阶段，我们在从未被“看见”的视觉条件下测试了无人机，并将感知控制框架发挥到极致。经过模拟训练，该系统能够在充满挑战的现实环境中独立“自主导航”，非常适合在搜救任务中部署。研究参与者表示，该系统将在实践中显示出巨大的潜力——尽管年龄、大小、性别、种族等因素存在差异，但自主搜救机器人能够更好地识别和帮助人类。
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张帅说传感
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