布朗科学图书馆的第八层是人类中心机器人计划实验室的所在地，今年夏天嗡嗡作响。

在夏季研究项目中，学生们狂热地痴迷于他们。但也有一个字面上的嗡嗡声，由小型四轴飞行器无人机显着地在走廊里盘旋而产生。

这些无人机属于一个本科生团队，他们在暑假期间致力于完善由计算机科学助理教授Stefanie Tellex教授的入门机器人课程。该课程教学生组装他们自己的四轴飞行器无人机，然后编程让他们自己飞行。Tellex说，这个想法是将无人机用作教学机器人基本概念的有趣且廉价的平台 - 从集成硬件和软件的复杂性到编程自动机器时出现的潜在问题。

Tellex任命了学生团队 - 大二学生Luke Eller，Theo Guerin，Garrett Warren和Sophie Yang - 改进了无人机并增强了学生在秋季上课时学到的概念。该团队在Karen T. Romer 本科教学与研究奖 (UTRA)的赞助下工作，该 奖项为学生提供资金，让他们留在校园，并在夏季开展研究项目。

“去年这是该课程第一次运行，我们继承了去年使用的那堆软件和无人机设计，”埃勒说。“我们的工作是改进该软件，扩展无人机的功能，并根据去年上课的学生的反馈重新修改课程。”

入门级

在课程中使用的无人机很小，相当简陋，Tellex说这是设计的。她想要一个既安全又便宜的平台，但仍然足够精通教授关键概念。Tellex和她的学生称这些机器为“PiDrones”，因为每个机器的“大脑”都是Raspberry Pi，这是一款小巧但功能强大的电脑处理器，价格约为35美元。该处理器能够运行ROS(机器人操作系统)，这是用于驱动研究机器人的首选系统。

对于他们的夏季项目，UTRA团队致力于改进算法，这些算法对于使无人机自动飞行至关重要 - 无需操作人员的喜悦 - 坚持其一举一动。例如，为了让无人机自己从一个地方移动到另一个地方，它必须要了解它在任何给定时间的位置，以及它的去向。这需要一种称为SLAM的算法，它代表“同时定位和映射”。学生们帮助改进了计算机代码，使无人机能够执行该关键任务。

另一个关键算法帮助无人机的计算机大脑解释其传感器提供的数据。每架无人机都有一个向下的摄像头，测距传感器和一个惯性测量单元，可以帮助它评估周围环境。但那些传感器并不完美。它们提供具有大量误差的噪声数据。无人机的中央处理器需要能够处理该错误，并选择适当的行动方案。这是通过一种称为卡尔曼滤波器的算法完成的，该算法创建了使噪声传感器数据可操作的概率分布。

UTRA团队成员之一沃伦说，开发和改进这些算法不仅可以让未来的学生创造自主飞行的无人机。它还将为学生提供广泛适用的工具，以开发可在现实世界中运行的各种机器人。

沃伦说：“我们已经离开了我们所做的工作的模板，让参加课程的学生自己学习。”

夏天花了很多钱

所有团队成员都表示，思考如何向他人传授机器人技术的过程有助于他们为自己学习机器人技术。

“对我来说这很重要，因为这是我第一次关注机器人技术的高级主题，而不仅仅是修修补补，”Guerin说。“我们正在进入更先进的数学，并了解这些数学如何应用于[机器人技术]。”

Guerin补充说，了解他们正在使用的概念远远超出了无人机，这是令人欣慰的。例如，卡尔曼滤波器用于帮助阿波罗宇航员在月球上成功着陆。“这是美好的事情，”他说。“当你退后一步，看到这些概念适用于很多事情。”

杨女士对她与团队的工作有着相似的看法，并表示这一经历揭示了新的学术和职业可能性。

“进入这个项目，我对机器人技术知之甚少，”她说。“但经过多一点探索之后，我也学到了更多关于计算机视觉的知识，这对我来说非常有趣。因此，做这些研究项目确实为探索你可能有兴趣学习的东西开辟了许多不同的途径。“

沃伦说，他赞赏夏季研究计划，以便深入，专注地潜入单一科目。

“当你有四个班级时，你真的不能全力以赴[在一个主题上]，”他说。“但是当你每天有八个小时专注于一件事情时，感觉很多事情都可以完成。这是一个深入研究和理解事物的固定时间，并受到我们进一步追求的任何兴趣的激励。“

所有四名学生将在秋季上课时担任助教，这样他们就有机会看到他们开发课程的所有工作都能实现。它可能不会在那里结束。Tellex希望有一天能够为世界各地的学生提供在线课程和邮件无人机套件。