在不久的將來，你網購的商品可能是無人駕駛飛機送上門的：去年12月，網絡零售商Amazon宣布，計劃開發一種基于無人駕駛飛機的送貨方式，由飛行機器人充當的自動化送貨員可以在你下單30分鐘后就把貨物送到你的手上 。

為了確保安全、及時和準確的交貨，無人駕駛飛機必須能應對一些不確定因素，比如大風、傳感器測量錯誤，或漏油 。 但是這樣的應變能力往往需要大量的計算，是無人駕駛飛機所無法勝任的 。

現在，麻省理工學院找到了一個雙管齊下的方法，大幅度降低了長途送貨任務所涉及到的計算量 。 研究團隊首先開發了一種算法，使無人駕駛飛機能夠實時監測自己的“健康狀況” 。 有了這種算法，無人駕駛飛機就可以預測自己的燃料水平，和螺旋槳、攝像機以及任務中用到的其他感應器的狀況，并在需要的時候采取措施，比如返回加油站 。
研究團隊還開發了一種方法，讓無人駕駛飛機可以在降落前有效地計算它未來可能的位置 。 這種方法將無人駕駛飛機所有可能經過的路線簡化為，不撞上任何障礙物，到達某個指定的目的地 。



研究人員進行了模擬實驗，在不同的環境條件下進行了多次投遞 。 在實驗中，研究人員發現，與那些沒有安裝健康狀況監測算法的無人駕駛飛機相比，他們的無人駕駛飛機投遞的包裹數量一樣多，但是錯誤率和故障率低得多 。

“包裹投遞這樣的事情，需要無人駕駛飛機幾個小時連續工作，所以必須考慮系統的健康狀況，”麻省理工學院的航空與航天學院的博士后Ali-adbar Agha-mohammadi說 。 “有趣的是，我們在模擬試驗中發現，即使在嘈雜的環境中，100架無人駕駛飛機里也沒發生多少故障 。 ”
要規劃一臺自動駕駛設備的路線，往往要用到一種叫做馬爾科夫決策過程（MDP）的方法，這是一種連續的決策框架，類似于一棵可能行動構成的“樹” 。 在樹上的每一個結點，都可以分支出幾種可能采取的行動——采取其中任何一種行動，可能都會帶來更多的可能性 。 Agha-mohammadi解釋說，MDP是一個“推測未來的過程”，從而判斷采取什么樣的行動可以使風險最小 。
他說，在能夠精確衡量的環境中，可以精確地觀察到一個行動所帶來的結果，MDP可以很好地發揮作用 。 但是在現實環境中，衡量過程中充滿了不確定性，這種連續推理也就不那么可靠了 。 例如，即使下達的指令是轉彎90度，但是由于大風，無人駕駛飛機可能無法有效地執行這個指令 。
所以，研究者放棄了MDP框架，而是選擇了一種更一般性的部分可觀測的馬爾科夫決策過程（POMDP） 。 這種方法會產生一個類似的概率樹，每個結點代表一種概率分布，也就是出現某種特定結果的可能性 。 因此，要規劃任何時間長度內一臺飛行器的路線，都會使可能出現的結果數量呈指數型增長，這就會帶來繁重的計算工作 。
【無人機送貨比快遞員更靠譜？】Agha-mohammadi將問題簡化了 。 他把計算劃分為兩個部分：飛行器層面的規劃，比如飛行器在任一給定時刻的位置；以及任務層面的規劃或健康規劃，比如飛行器螺旋槳、攝像機和燃料的狀況 。
對于飛行器層面的規劃，他開發了一種計算方法，從多種可能的結果中，篩選出幾個最可能出現的結果 。
“你可以想象一棵巨大的概率樹，你把一大把葉片折疊成一片葉子，那最后這棵樹可能就只有10片葉子了，而不是有上百萬片，”Agha-mohammadi說 。 “這樣，你大概只需要半小時的時間，和一張大環境的地圖，就可以精確地預測不同路線發生碰撞和故障的概率 。 ”

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