工程师们用算法对海洋机器人进行编程，以承担计算好的风险

我们对地球海洋的了解远远少于我们对月球或火星表面的了解。海底雕刻着广阔的峡谷、高耸的海山、深深的海沟和陡峭的悬崖，其中大多数被认为是太危险或无法到达的，自动水下航行器(auv)无法航行。

如果穿越这些地方的回报值得冒险呢?

麻省理工学院的工程师开发了一种算法，可以让auv权衡探索未知区域的风险和潜在回报。例如，如果一辆负责识别水下溢油的车辆接近一条陡峭的岩石沟渠，如果它要穿过沟渠，算法就可以评估奖励水平(在这条沟渠附近存在溢油的概率)和风险水平(与障碍物相撞的概率)。

麻省理工学院航空航天系的研究生本杰明·艾顿(Benjamin Ayton)说:“如果我们对我们昂贵的飞行器非常保守，认为它的生存能力是最重要的，那么我们就不会找到任何感兴趣的东西。”“但如果我们明白，在收集的回报与前往这些危险地区的风险或威胁之间存在权衡，我们就可以在值得的时候承担一定的风险。”

艾顿表示，当车辆决定下一步探索何处时，新算法可以实时计算风险与回报的权衡。他和航空航天学教授布莱恩·威廉姆斯(Brian Williams)实验室的同事们正在自动水下航行器(auv)上实施这种算法和其他算法，他们的愿景是部署大胆、智能的机器人探险队，执行多项任务，包括寻找近海石油矿藏、调查气候变化对珊瑚礁的影响，以及探索类似木卫二(Europa)的极端环境，该团队希望有一天车辆能穿越木卫二这个木星的冰雪覆盖卫星。

艾顿说:“如果我们去了木卫二，并且有非常充分的理由相信，在一个洞穴或裂缝中可能有价值10亿美元的观测结果，这将证明向木卫二发射宇宙飞船是合理的，那么我们绝对愿意冒险进入那个洞穴。”“但不考虑风险的算法永远不会发现可能改变历史的观察结果。”

大胆的道路

该团队的新算法是第一个实现“风险有界自适应采样”的算法。例如，设计了一种自适应采样任务，以自动调整AUV的路径，该任务基于AUV在探索给定区域时所进行的新测量。大多数考虑风险的自适应抽样任务通常是通过寻找具有具体的、可接受的风险水平的路径来实现的。例如，自动水下航行器可能被编程为只绘制碰撞几率不超过5%的路径。

但研究人员发现，仅考虑风险可能会严重限制任务的潜在回报。

艾顿说:“在执行任务之前，我们想要明确我们愿意承担的风险，以获得一定程度的回报。”“例如，如果有一条路能把我们带到更多的热液喷口，我们愿意冒这么大的风险，但如果我们什么都看不到，我们就愿意冒更小的风险。”

该团队的算法采用深海数据或海洋地形信息，包括周围的任何障碍物，以及车辆的动力学和惯性测量，以计算某条拟议路径的风险水平。该算法还采用了AUV之前进行的所有测量，以计算在建议的路径上可能存在这种高回报测量的概率。

如果风险回报比达到了科学家事先确定的某个值，那么AUV就会按照建议的路径前进，并进行更多的测量，这些测量将反馈给算法，以帮助它在车辆前进时评估其他路径的风险和回报。

研究人员在波士顿港东部的AUV任务模拟中测试了他们的算法。他们使用了NOAA之前调查期间从该地区收集的水深数据，并模拟了一架AUV在15米深的地方探索相对高温的区域。他们研究了该算法如何在三种不同的可接受风险场景下规划车辆的路线。

在可接受风险最低的情况下，这意味着车辆应该避开任何碰撞几率非常高的区域，算法绘制出一条保守路径，将车辆保持在一个没有任何高回报的安全区域(在这种情况下是高温)。对于可接受风险较高的场景，该算法绘制了更大胆的路径，让车辆通过狭窄的峡谷，最终到达高回报区域。

该团队还通过10,000个数值模拟运行了该算法，在每个模拟中生成随机环境，并在其中规划路径，并发现该算法“直观地权衡了风险和回报，只有在奖励合理的情况下才会采取危险的行动”。

危险的倾斜

去年12月，研究人员在哥斯达黎加海岸附近的一次巡航上花了两周时间，部署了水下滑翔机，他们在上面测试了几种算法，包括这个最新的算法。在很大程度上，该算法的路径规划与几位船上地质学家提出的建议一致，这些地质学家正在寻找寻找漏油的最佳路线。

艾顿说，有一个特定的时刻，风险有界算法被证明特别方便。一辆自动水下航行器正在爬上一个危险的滑坡，在那里它不能冒太多风险。

艾顿说:“算法找到了一种方法，能让我们迅速摆脱低迷，同时也是最有价值的。”“它带我们走上了一条道路，虽然它没有帮助我们发现漏油，但它确实帮助我们完善了对环境的理解。”

在他们的长期愿景中，研究人员希望使用这种算法来帮助自动驾驶汽车探索地球以外的环境。

艾顿说:“如果我们去木卫二，却不愿意为了保存探测器而冒任何风险，那么发现生命的可能性就会非常非常低。”“你必须冒点险才能得到更多回报，这在生活中通常也是如此。”

麻省理工学院

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-由克里斯·瓦夫拉编辑，制作编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．

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