改善无人机影像追踪痛点 台大CES团队推无线电波追随功能

国立台湾大学电机工程学系暨电信工程教授毛绍纲

　　在无人机的领域中，必定听过大疆(DJI)的Active track智能追随功能，其透过影像识别和机器学习技术，以达到目标物追踪的目的;但是影像判别的做法，往往会因为天候、环境昏暗度，甚至连光线太强时而有所影响。

　　为了避免此一情况，台湾大学电机系团队研发出ifollow功能，此一技术可让任一个无人载具透过接收无线电波，以达到追随的目的。此一技术并于2018年消费性电子展(CES 2018)中展出。

　　国立台湾大学电机工程学系暨电信工程教授毛绍纲解释，目前市面上无人机目标追踪的主流作法，都是以影像辨识的方式去追随标的物，不过如此的方式往往会受限于环境因素而无法作业。

　　举例来说，几年前Tesla所发生的车祸事件，即是因为前方阻碍物产生强烈反光，让系统无法判别是否能通过，因此造成憾事。毛绍纲再以大疆无人机为例，若是被追随者穿著绿色衣物走入草皮中，或是走到树荫底下等遮蔽物后方，无人机的影像追踪功能会立刻失效。

　　因此他开始思考，是否能利用电磁波来解决影像辨识技术的痛点。此次于CES 2018中展示出的ifollow技术，就是以接收被指定追随目标所发出的无线电波讯号为主。

　　事实上，过去也有类似的无线电波追随技术，不过使用者皆须于身上配戴额外的电波发射器(例如腰带)，此次台大展出的技术则可让目标人∕物毋须再配戴额外设备，即可让无人载具追随其脚步。

　　毛绍纲说明，该技术除了适用于无人载具的应用外，也相当适合导入卖场推车中;其概念是将ifollow技术搭载于智能购物车上，购物车上毋须再额外搭载其它传感器，消费者仅需打开行动装置上的相关应用程序，即可启用ifollow功能，侦蒐装置与使用者间的相对位置并加以跟随。消费者毋须在行动装置上安装其它硬件配件，ifollow技术可与设备上的行动网络、Wi-Fi以及蓝牙等功能进行配对、使用。

　　除此之外，在购物车中也可搭载RFID，以记录消费者挑选了哪里些商品、计算总价值金额，并立即算出、呈现于使用者的行动装置中;同时，选购信息也会同步推波至云端中，再传递至收银柜台，最终再利用金流串接以FinTech方式结帐，同时也可让卖场计算出目前货架上的库存数，调配补货顺序。