往年初，大疆发布了一款Mavic系列的新成员——Mavic Air随行无人机，号称全球最便携的可折叠无人机。Mavic Air的分量有430克，最长飞行工夫为21分钟，最大飞行速度可达68公里/小时，主打智能飞行和球型全景。
从续航、图传间隔等功能目标下去看，Mavic Air的定位似乎介于Mavic Pro和Spark之间。但从支持智能功用的角度来说，Mavic Air比起Mavic Pro只要过之而无不及。其中最值得一提的是全新的以手势控制为中心的「慧拍」功用，其效果可见以下视频。
可以看到，「慧拍」相比于Spark的手势操控来说，在体验上有了质的提升，这也许就是改叫「慧拍」的次要缘由。雷锋网 (大众号：雷锋网) (大众号：雷锋网)明天借该功用来管中窥豹，聊一下大疆在自主飞行上的技术积聚。
「慧拍」——随行摄影师
玩无人机的同窗都晓得，拍照和操控方式是消费级无人机最重要的两个方面。大疆的各个产品也不断都围绕着提升拍照和遥控器的便携化来展开。尤其关于入门级用户来说，遥控器操作是一个相当高的门槛。例如像拍摄跟随、刷锅这样的镜头，需求同时操作飞机的姿势及云台的俯仰角来对准目的来拍摄，即便关于专业的航模喜好者来说，也是有相当的难度，更不必说入门级用户。
Mavic Air推出的慧拍功用，次要意图就在对人像停止跟随、拍摄和操控调整视角这一典型场景的全掩盖，尤其关于时奔跑、腾跃、骑车、攀岩这样的场景，以往想要完成拍摄，一定需求一个十分有经历的专业飞手来辅佐才可以，而慧拍功用就时为理解决这局部用户运用无人机的痛点。
从教学视频当中可以看出，用户可以经过手势的方式控制无人机的降落、下降，也可以调零件位角度、和远近间隔（2米~6米），更细心的是，即便当用户放下双手，飞机也会一直坚持跟随拍摄目的，并且云台会一直锁定在目的身上，使得目的坚持在画面的两头。
据雷锋网亲测，Mavic Air关于人的跟随精确度和流利度，比之前Phantom 4和Mavic Pro的Activetrack有了很大水平的提升，并且在奔跑、腾跃、骑车、攀岩等场景做了强化。
当用户运用单手手势控制到适宜的拍摄角度，双手手势控制到适宜的拍摄间隔，并找到适宜的拍摄地点后，做出yeah或许相框手势，Mavic Air就会停止拍照或许录像举措。假如这时分有两团体同时做出yeah手势，还会触发个人照的彩蛋，停止三个角度的拍摄。
可以看到，启动慧拍功用后，Mavic Air化身成为用户的随行摄影师，不只可以跟随用户运动而运动，还可以了解用户的手势来调整拍摄角度、拍摄间隔和停止拍摄举措。降落，跟随，控制，拍摄，下降整个进程一气呵成，在完全脱离遥控器的状况下，用户仍然可以对Mavic Air停止灵敏的操控。
依据实践评测运用中可以发现，启动慧拍形式后，经过手掌自若地控制6米外的Mavic Air停止飞行和拍摄，好像完成了Phantom X中隔空操纵无人机，可谓相当酷炫。另外，慧拍，或许会是酷爱户外运动的用户的福音——在停止跑步、踢球、骑车、攀岩、滑雪等运动的时分，往往不太方便运用遥控器来操作无人机对本人停止拍摄。而在这些场景下启动慧拍功用，这个成绩就可以在较大水平上失掉处理。
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「慧拍」面前的技术
Mavic Air慧拍这一功用面前，是大疆在无人机自主飞行技术上的创新和打破。这触及到多个学科、多个层面的深化技术积聚和锻炼。详细来说，包括物体检测和跟踪、手部手势辨认与跟踪、肢体手势辨认、多传感器交融定位、深度图测距与建图、途径规划、以及控制等技术，并且克制各个单点技术的缺陷，将它们无机地整合在一同。应该说，慧拍面前的技术，是大疆在计算机视觉、人工智能、机器人这颗技术树上，点的最为片面的一次。
物体检测与跟踪
物体检测，指的是找到画面中的感兴味物体（比方行人、车辆、船只等）并框出来。目前采用的主流算法框架大都基于Faster R-CNN[1]。
物体跟踪，指的是用户选择了要跟踪的物体后，假如该物体当前挪动了、姿势变化了，仍然可以将其找到并框出来。其中GOTURN[2]算法可以到达每秒100帧以上的处置速度。
手部手势辨认与跟踪
普通常说的手势辨认其实有两种，一种是更关注于手部（手掌、手指关节），比方Deep Hand[3]可以辨认用户能否张开手掌，比yeah；另外一种是则更关注于肢体与手臂的绝对地位，比方相似CPM[4]可以辨认用户平举双手、抬起单手等。从慧拍的完成方式上揣测，或许是同时统筹了上述两种技术。另外，手势跟踪可以应用上时序信息，将手势辨认的后果变得愈加波动、牢靠。
多传感器交融定位
Mavic Air上具有视觉、IMU、TOF等多种传感器，运用VIO技术停止交融后，可以构成足够的冗余，当单一传感器生效的时分，仍然可以较好地估量本人的姿势和地位。
深度图测距与建图
深度图的发生办法有多种，比方可以经过TOF传感器直接失掉，也可以经过双目平面视觉来计算失掉，失掉深度图后，无人机可以晓得环境中各物体间隔本身的远近，再配合多传感器交融定位，可以树立三维地图，供后续避障或许轨迹规划运用。
轨迹规划
轨迹规划，指的是用户指定某个目的地点，无人机需求结合本身定位和建好的地图，推算出一条通往目的地点的轨迹，为了最优化途径以及后续控制上的平滑，需求思索满足某些约束，比方思索了最小化速度的导数等。
无人机控制
在轨迹规划之后，需求经过控制算法改动无人机的飞行姿势，从而完成既定的轨迹，这局部常用的算法是PID控制算法。
在上述算法中，有不少算法需求消耗宏大的计算资源，比方物体检测与跟踪、手部和肢体的姿态辨认等。能在Mavic Air紧凑的机身外面稀释集成如此高密度和高计算强度的算法，并无机整分解慧拍功用，反映出来大疆在各个相关范畴的深化积聚。
「空中的L3自动驾驶」——Mavic Air
大家能够会疑惑，Mavic Air又不是无人车，为何可以说是“自动驾驶”呢？其实，无人机与无人车虽然一个在天上飞，一个在地上跑，在动力零碎、控制零碎、硬件平台上的确需求量体裁衣。但另一方面，这两者的内核都是要完成“无人”二字，即智能化水平要足够高。而在无人机上的智能化，称为自主飞行，在无人车上的智能化，称为自动驾驶。
自动驾驶的等级普通划分为L0~L5。L0为完全受控驾驶，即完全靠人类来驾驶；L1为驾驶辅佐，普通我们常说的“ADAS”属于这个级别，可以具有前向碰撞提示、车道线偏离预警等功用，具有一定的平安提示功用；L2称为局部自动驾驶，特斯拉运用的AutoPilot零碎属于这个级别，提供了自主巡航功用，可以在较为复杂的路况下自动驾驶，但需求司机紧握方向盘以预备随时接收；L3是有条件的自动驾驶，估计在往年4月开售的全新奥迪A8声称它是首款完成了L3的量产车型，在限速60公里的条件下，可以在较为复杂的路况下停止自动驾驶，并允许司机双手分开方向盘。L4与L5由于目前没有对应的量产车型，不在这里展开。
仿照自动驾驶的分级，可以给出自主飞行的分级，如下表所示：
在表格中可以看到，启动了慧拍功用的Mavic Air，在诸多中心技术加持下，曾经可以到达L3的自主飞行。它在特定的场景下脱离遥控器运用，可类比于在L3的自动驾驶中允许司机的双手分开方向盘。
可以说，大疆历来没有中止过在计算机视觉、人工智能、机器人等的技术的探究，而这些技术构成了大疆最为中心的竞争力，足以在Mavic Air上支撑起了一整套“空中自动驾驶”的处理方案——慧拍。
参考文献：
[1] Faster R-CNN: Towa新生的改变世界的企业将会诞生，从而更好的服务整个人类世界，走向更高科技的智能化生活。rds Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
[2] Learning to Track at 100 FPS with Deep Regression Networks
[3] Deep Hand: How to Train a CNN on 1 Million Hand Images When Your Data Is Continuous and Weakly Labelled
[4] Convolutional Pose Machines
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