全自动无人机飞行在高速和繁忙的环境中都是安全可靠的
skydio是一家位于加利福尼亚州红木城的自主无人机创业公司，它今天公布了一款产品，它已经开发了四年。r1，就像它所说的那样，是一种人工智能动力四轴飞行器，能够拍摄一个主题的4k视频，并且可以独立地操纵复杂的环境。该公司声称，利用人工智能行业的进步来帮助培养定制的计算机视觉系统，skydio开发出的产品实际上是第一款无需任何专业知识即可飞行的专业级无人机。事实上，r1甚至没有配备控制器，因为在几乎所有可以想象的情况下，无人机应该自行飞行。
这是一个很多初创公司尝试过但未能实现的梦想：全自动无人机飞行在高速和繁忙的环境中都是安全可靠的。但是，除了无人机重量级dji之外，很少有公司能够远程接近。今天的大多数无人机，包括便宜的入门级设备和专为专业用途设计的数千美元的钻机，默认情况下都涉及使用外部控制器的手动系统，该系统至少依赖于操作的一些技术诀窍。
对于像spark和mavic air这样的低成本dji无人机，学习曲线适应性强且无人机相对容易手动驾驶，但必须打开自主辅助功能，并且始终需要庞大的外部控制器。大多数无人机也使用gps稳定自己，并且许多无人机在没有稳定卫星连接的情况下表现不佳。
另一方面，skydio的r1使用13个板载摄像头进行实时制图，路径规划和避障。nvidia jetson tx1计算机主要用作原型自动驾驶汽车系统的大脑，用于车载处理。skydio的软件将所有数据与训练有素的内置算法相结合，以识别人类和其他不同的对象，如树木和汽车。这样，无人机能够避开环境中的危险元素，并跟随用户通过各种地形和情况，从滑雪板滑雪道到山地自行车道。
昨天在旧金山excelsior社区john mclaren park边缘的一个演示中，我看到了r1在行动 - 它的作用与广告一样。首席执行官adam bry将r1从背包中拉出来，好像它是macbook pro一样，并且使用该设备的移动应用程序将其升级。几秒钟之内，r1就会躲避并穿过迷宫般的树木，无人机调整它的距离和高度，以解释bry的零星运动。
r1从来没有见过这个特殊的环境，也没有看到过我，但几秒钟之后它就跟着我走了，我试图把它撞到树干和随机的树枝上。所有bry必须做的是在skydio移动应用程序中点击我的实时视频中的图像，并且r1在我的存在下获得了。bry说，r1考虑了视觉数据 - 就像我穿着的夹克的蓝色 - 来实时改进其跟踪，使其能够更好地跟踪在密集，对象丰富的环境中的主题。
skydio的移动应用程序管理从起飞和降落到手动控制的所有内容
r1的所有控件都通过skydio的移动应用程序进行管理，该应用程序管理无人机的启动和着陆。该应用程序也是用户可以看到视频的视频预览，并控制无人机如何使用“轨道”等360度镜头预设捕捉该视频，以及“引导”使无人机跟随并从前面拍摄其主题。该应用程序也有手动飞行模式，但所有无人机的自主安全功能始终保持活动状态，因此无人机无法飞入人员，树木或其他障碍物。控制r1非常简单，屏幕上有垂直滑块和虚拟方向键，用于向前和向后发送无人机以及向左或向右旋转。
r1今天以2,499美元的价格发售，并在大约两到三周内上市，是由前麻省理工学院毕业生组成的大约60人团队的产品。bry和skydio首席技术官abe bachrach是google实验室无人机交付计划的第一次全职工程招聘，他们将现有的专业技术应用于自动驾驶系统。两人都在波士顿以广泛的研究能力在这些系统上工作。bry表示，与mit毕业生和软件界面专家matt donohoe一起创建skydio的二人组合密切地意识到设计此类系统所面临的挑战。他说的许多问题都取决于为无人机开发足够复杂的视觉系统，以便了解其环境并作出相应的反应。
“当我们开始研究这个问题时，即使在2014年我们创办公司时，当时领先的基于计算机视觉的飞行结果也是超级原始的。非常慢，非常笨重，没有真正证明避障，“bry告诉我。“我们做了一个相当大的赌注，即计算机视觉将成为这一事物的未来。”通过机器学习，通过复杂的自我改进和模式识别系统，软件可以随着时间的推移而改进，基于视觉的算法已经取得了进步近年来，即使是消费级智能手机也能够执行复杂的物体识别和其他类似人类的功能。
“我们做了一个非常大的赌注，计算机视觉将成为未来。”
“视觉只是一个超级丰富的信息来源，算法在提取信息方面越来越好，”bry补充道。“在许多领域，我认为我们已经有意义地推进了最先进的技术发展。如果我们是一个研究实验室，我们可能会发表一堆论文。但我认为我们也很幸运能够在人工智能和计算机视觉中采用这种非常惊人的趋势。“例如，bry说，当skydio成立时，一台足够强大的计算机可以处理先进自主飞行所需的本地处理类型不存在。但是nvidia为了这个目的开发了基于tegra的tx1计算机，其中包括自动驾驶汽车和无人驾驶飞机等设备，从而实现了富有成效的合作伙伴关系。
skydio对r1进行了拍照，其中一次充电和64gb的车载存储有大约16分钟的飞行时间，吸引了无人机爱好者社区中的早期采用者群体。但该公司还认为该设备对任何对摄影类型和视频无人机感兴趣的人都有吸引力。至少目前，该公司特别关注动作运动爱好者和运动员，他们是公司早期见证视频中的许多人。该公司表示，由于r1不需要专业知识，因此可以开箱即用，具备经验丰富的飞行员的所有复杂性和安全性考虑因素。这应该有助于它与经验丰富的无人机飞行员一样，与硬核跑步者，滑雪者和冲浪者一样。
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成立于2014年，在bry和bachrach在google工作之后，skydio已从andreessen horowitz和nvidia筹集了7000万美元的资金。(金州勇士队的nba球星凯文杜兰特也将自己视为投资者。)其最近的一轮融资 - 由ivp公司和安迪鲁宾的playground global领导的4200万美元的b系列赛今天与r1的发布同时宣布，这笔钱有望保持skydio的健康，同时在redwood city的总部生产数量有限的r1“frontier edition”单位。bry表示，他无法透露该公司是否计划将生产转移到中国，或者第二轮r1设备何时开始销售。但很明显，该公司在第一批消费产品首次亮相时拥有强劲势头。
skydio投资者的信心和硬件无人机创业的资金数额肯定是值得注意的。但在谈论当今无人机市场中高端产品的可行性时，仍然存在一定程度的怀疑。对于有能力购买2,500美元小工具的客户，已经有来自中国dji的经过验证且备受好评的产品，远远超过世界领先的无人机制造商。
你可以购买售价2,999美元的inspire 2，它几乎可以快三倍，一次充电可以持续几乎两倍，拍摄5k视频，其中包括令人眼花缭乱的其他特权。您也可以花1499美元购买dji的phantom 4 pro，这也是这些指标中的r1。这两款无人机都配备了dji现有的并且不断改进自主功能，其中包括gps和红外供电的感应系统以及许多其他传感器和软件驱动的改进，让dji产品可以避开障碍物，跟踪主题并遵循飞行计划。
skydio相信没有产品，甚至是dji inspire 2，都无法与r1竞争自主权。从我公认的简短演示中，该公司的产品似乎比我们过去看到的任何产品都要复杂。当然，最终的目标不是与高端dji无人机竞争，而是将r1带给更便宜，更主流的消费产品的自主程度，就像dji如何制造传统的手动控制无人机更多可以通过spark和mavic air等设备访问。bry将r1与tesla roadster进行了比较，因为它将一系列具有前瞻性的技术打包成具有高价格的发烧级产品。
bry认为，更多传统设备将始终面向无人机爱好者以及喜欢驾驶飞机的消费者和专业人士。对于其他人来说，无人机的用例并不是很好。然而，r1不是关于驾驶4k摄像机，而是关于这样的设备可以让你做什么，特别是当你移除所有涉及驾驶的传统障碍时。
“这款产品不是关于手动飞行的经验，而是关于你可以创造的内容的更多信息。总是会有人喜欢飞行，这很棒，“bry说。“但我们的赌注是，有很多人对无人机可以做什么感到兴奋，但谁对他们能为他们做些什么感到更兴奋。”
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对于像spark和mavic air这样的低成本dji无人机，学习曲线适应性强且无人机相对容易手动驾驶，但必须打开自主辅助功能，并且始终需要庞大的外部控制器。大多数无人机也使用gps稳定自己，并且许多无人机在没有稳定卫星连接的情况下表现不佳。
另一方面，skydio的r1使用13个板载摄像头进行实时制图，路径规划和避障。nvidia jetson tx1计算机主要用作原型自动驾驶汽车系统的大脑，用于车载处理。skydio的软件将所有数据与训练有素的内置算法相结合，以识别人类和其他不同的对象，如树木和汽车。这样，无人机能够避开环境中的危险元素，并跟随用户通过各种地形和情况，从滑雪板滑雪道到山地自行车道。
昨天在旧金山excelsior社区john mclaren park边缘的一个演示中，我看到了r1在行动 - 它的作用与广告一样。首席执行官adam bry将r1从背包中拉出来，好像它是macbook pro一样，并且使用该设备的移动应用程序将其升级。几秒钟之内，r1就会躲避并穿过迷宫般的树木，无人机调整它的距离和高度，以解释bry的零星运动。
r1从来没有见过这个特殊的环境，也没有看到过我，但几秒钟之后它就跟着我走了，我试图把它撞到树干和随机的树枝上。所有bry必须做的是在skydio移动应用程序中点击我的实时视频中的图像，并且r1在我的存在下获得了。bry说，r1考虑了视觉数据 - 就像我穿着的夹克的蓝色 - 来实时改进其跟踪，使其能够更好地跟踪在密集，对象丰富的环境中的主题。
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r1今天以2,499美元的价格发售，并在大约两到三周内上市，是由前麻省理工学院毕业生组成的大约60人团队的产品。bry和skydio首席技术官abe bachrach是google实验室无人机交付计划的第一次全职工程招聘，他们将现有的专业技术应用于自动驾驶系统。两人都在波士顿以广泛的研究能力在这些系统上工作。bry表示，与mit毕业生和软件界面专家matt donohoe一起创建skydio的二人组合密切地意识到设计此类系统所面临的挑战。他说的许多问题都取决于为无人机开发足够复杂的视觉系统，以便了解其环境并作出相应的反应。
“当我们开始研究这个问题时，即使在2014年我们创办公司时，当时领先的基于计算机视觉的飞行结果也是超级原始的。非常慢，非常笨重，没有真正证明避障，“bry告诉我。“我们做了一个相当大的赌注，即计算机视觉将成为这一事物的未来。”通过机器学习，通过复杂的自我改进和模式识别系统，软件可以随着时间的推移而改进，基于视觉的算法已经取得了进步近年来，即使是消费级智能手机也能够执行复杂的物体识别和其他类似人类的功能。
“我们做了一个非常大的赌注，计算机视觉将成为未来。”
“视觉只是一个超级丰富的信息来源，算法在提取信息方面越来越好，”bry补充道。“在许多领域，我认为我们已经有意义地推进了最先进的技术发展。如果我们是一个研究实验室，我们可能会发表一堆论文。但我认为我们也很幸运能够在人工智能和计算机视觉中采用这种非常惊人的趋势。“例如，bry说，当skydio成立时，一台足够强大的计算机可以处理先进自主飞行所需的本地处理类型不存在。但是nvidia为了这个目的开发了基于tegra的tx1计算机，其中包括自动驾驶汽车和无人驾驶飞机等设备，从而实现了富有成效的合作伙伴关系。
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