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　　【新智元导读】与新智元此前推荐过数据科技学家 Lukas Biewald 《用 TensorFlow 打造“会看”的机器人》。现在，他结合深度学习和便宜硬件，又自制了一台由语音控制、拥有人脸识别功能的自主飞行无人机。

　　（文／Lukas Biewald）在“造”出能进行物体识别的机器人后，下一步就很清晰了，我要“造”一个能飞的东西！我决定搞一个能自主飞行的无人机，并要它能识别人脸和响应语音指令。

　　选择一台成品无人机

　　开始“黑入”一台无人机的最难的部分就是如何开始。我最初的选择是用零件组装一台无人机。但和我完成的大部分的DIY项目一样，从零开始一般都耗费了太多的时间，还不如直接买一个成品。实话实说，我自己组装的无人机从来没有正常的飞行过。而买一台成品机就既省事又省钱。

　　绝大部分无人机厂商都宣称提供API接口，但对于业余玩家来说就没有一个明确的最佳选择。大部分能提供貌似可用的API接口的无人机都要超过1000美元。这对于入门级的玩家来说就太贵了。

　　但经过搜索，我发现Parrot AR 无人机2.0版（见图1）是一个低端可“黑”入无人机的极佳选择。新的售价是200美元，不过很多人在买了以后就不怎么再玩了，所以在eBay上花130美元或更少就能买到一个不错的二手货。

　　图1：我车库里的无人机收藏。最左边的就是Parrot AR无人机。图片由Lukas Biewald授权使用

　　论飞行稳定性，Parrot AR型不如更贵的Parrot Bebop 2型（550美元）。但是Parrot AR型所带的叫node-ar-drone的node.js客户端库是非常好用的。

　　Parrot AR型的另外一个优点是它非常皮实、耐摔。在测试自主飞行代码的时候，我的无人机频繁地撞到墙、家具、植物甚至是我们家的客人，开奖，并坠落。但它还是依旧能正常飞行。

　　比起“造”能在地上跑的机器人，“造”无人机最不爽的一点就是它的电池可用时间太短了。基本上是充电几小时，飞行十几分钟。所以我建议多买两块电池，循环充电使用。

　　给无人机开发程序

　　我经过实践发现，Java内在的事件驱动的特性使得它成为一种非常好的控制无人机的语言。请相信我，无人机飞行的时候，是有非常多的异步事件发生。我写Node.JS的时间并不长，但在这个项目过程中，我对它的印象非常深刻。

　　上一次我正儿八经地为机器人写程序用的是C语言。处理C语言的线程和异常是一件非常让人头疼的事，所以我尽量避免再使用它。我希望有人能为其他的机器人平台开发出Java的接口，因为这会让为机器人开发程序（完全无法预知会发生什么事）变得更简单更有趣。

　　架构设计

　　我决定在我的笔记本上运行控制逻辑，同时在云端运行机器学习的部分。这种架构设计比在树莓派板上直接运行神经网络的延迟要低。我认为这种架构对于业余无人机项目而言是合适的。

　　微软、谷歌、IBM和亚马逊都提供快速且便宜的机器学习API。最终我选择了微软的认知服务API来完成这个项目，因为它是唯一提供定制化的人脸识别功能的API。图2里展示了整个无人机项目的系统架构。

　　图2：智能无人机的系统架构。图片由Lukas Biewald授权使用

　　开始动手

　　默认地，直播，Parrot AR无人机2.0版自己可以提供一个无线网络，供客户端接入，但是这个功能却极度烦人。每次你要实验点东西，你都需要从本地网络断开，再连到无人机的无线网里。好消息是，有一个叫ardrone-wpa2的项目，非常有用，用它你可以“黑”进无人机，并让无人机连到你自己的无线网络里。