当我们考虑到数据采集技术的进步时，无人机或无人驾驶飞行器(uav)在数据收集方面变得越来越普遍。
我听过几十个例子，关于无人机如何被用来识别高架部件上的损伤，比如耀斑尖端。我见过安装在这些平台上的探头，可以在高海拔安全地进行超声波抽查。我见过许多网站收集激光雷达数据，在一个大网站上绘制出非常精确的设备位置信息。
巨大的交互式地图，甚至是石油平台的可视化模型——这是我最近在检查行业中最喜欢的一些图像，也是我想进一步探索的东西。
近地自治是匹兹堡的一家公司，为这些空中系统增加了全新的功能。Alex Foessel和Near Earth正在构建系统，允许这些技术的自动化部署。
以下是我与亚历克斯谈话的节选。听录音完整的播客！
奎因
告诉我们是什么把你带到近地的。
亚历克斯
我认识这些公司的创始人，他们中的大多数人已经认识很多年了，有20多年了。当我决定在匹兹堡着陆时，我们一致同意，我将把这项技术发展成一个产品组合，从产品的角度来看，这将使公司取得成功。
奎因
乘积是什么?
亚历克斯
近地技术有两个主要领域。
其中一个与机动性有关，这是关于航空经济中运输货物的自主权，例如，运送药品等关键要素，甚至是人。它既有商业用途，也有军事用途。
我所有的时间都花在了检查上。
我想强调的一个关键问题是检查是当今的一项业务。每天都要花费大量的人力和资源来维护、检查和保证昂贵资产的正常运行时间。
结合我在约翰迪尔的经历，管理客户支持就是要保证正常运行时间。这是最重要的事情，也是决定潜在客户盈利能力的真正因素。
所以我们尝试着创造一项关于检查的业务，空中检查。
奎因
你说得完全正确。我们要检查的设备是一项重大的资本投资。
你为这个领域带来了哪些核心技术，使你与众不同?
亚历克斯
从根本上说，近地发展了空中自治。但是当你将空中自治应用于检查时，它能够以精确，可重复和安全的方式飞行，一遍又一遍地使用相同的检查路径，因为它与资产有关。
例如，这些资产可能是隧道、油罐、建筑工地或飞机。因此，有许多潜在的资产需要持续的、可重复的检查。
奎因
这太棒了——检查的再现性或可重复性以及能够随着时间的推移进行跟踪是关键。
亚历克斯
如果你对某项资产进行抽查，你肯定会有所了解。
很多时候，检查只是抽查，但是您可能希望能够重复和精确地捕获一致的数据集。
例如，你想从相同的角度拍摄图像，然后你可以说，去年，表面是这样的，然后你开始建立趋势，并考虑预测性维护。然后你就能理解，“嘿，这个裂缝在变大，或者它还是一样的，”或者“我们需要担心。”
然后，你至少可以开始制定一个更有针对性的维护计划，并在停机时间不是大问题的时候进行维护，因为这是计划好的停机时间，而不是不得不关闭资产，产生各种成本。
奎因
你在给客户提供工具，让他们走在曲线的前面，并真正预测到这些东西。这太棒了。
亚历克斯
我们可以将我们的自主检测系统连接到不同类型的无人机上。每个应用程序可能不同。
我们也有不同类型的传感器。在某些应用中，我们使用激光雷达进行定位的技术也是一种传感器，它可以绘制出特定的地图，比如说，你的资产的几何特征。在其他情况下，它是一种相机，可以拍摄非常高分辨率的照片，可以用于视觉检查，而不会让人暴露在危险之中。
奎因
我正要问这个问题，并将无人机与非常具体的应用联系起来。
亚历克斯
第一个应用是检查现有资产，以确定是否有恶化。第二是检查我们正在进行的建筑工地。第三点也与库存有关。如果你在一个大仓库里有一个库存，你想要一遍又一遍地飞行同一条路径，以便能够评估，你的仓库管理系统是否包含了所有箱子在哪里的真相?
这是三种检查——对资产的检查，对流程的检查和对库存的检查。
奎因
这些都是一些非常特殊的应用，据我所知，无人机的自主性目前与GPS密切相关，那么你如何操纵GPS拒绝导航?
亚历克斯
算法从旋转的激光雷达获取信息，构建一个新的地图，同时根据该地图对无人机进行定位。
一旦你有了第一次飞行，你就有了地图，从那以后，你可以用激光雷达产生的点云重复地沿着同一条路径飞行。
奎因
哦，太神奇了。有一个精确的范围吗?
亚历克斯
它在2到3厘米之间，这就是你能得到的精度。所以当你再次飞行时，当你拍照时，你知道照片是从相同的位置拍摄的，在几厘米内。
奎因
完美的。我不得不问这个问题，因为我认为这对再现性至关重要。
您提到了许多有趣的应用程序。还有其他让你惊讶的能力吗?
亚历克斯
还有一些人不那么成熟。一旦你有了一架可以精确定位自己并飞近地面的无人机，我们也在考虑部署接触式传感器的可能性。在这些情况下，例如，你可以测试碳纤维的完整性，或者你可以测试涂层。
这是初步的，但我认为这种能力是我们路线图的重要组成部分。
奎因
作为一个专注于炼油厂的人，我真的可以看到耀斑堆栈能够收集一些UT数据，以及一些耀斑堆栈尖端的视觉数据，例如。
但它真的把它带到了一个新的水平，在可重复性的水平上。
亚历克斯
另一个方面我认为是相关的，当你需要部署一组检查员进行人工检查时，除了安全风险，除了部署人员的复杂性，你只会在需要的时候，偶尔做这些检查。
我并不是说事情没有得到充分的检查，但是考虑到它的复杂性，你肯定不会过度检查它们。
一旦你有了一个系统它可以飞行和部署并遵循这条路径，这就为执行更频繁的检查打开了大门这可能会改变一些检查范例。
你可以考虑更频繁的检查。现在我们还有另一个维度，那就是我们如何开始构建数据。
奎因
机器视觉学习，你认为这是一个组成部分吗?
亚历克斯
是的。在真正酷炫和令人兴奋的东西和实用的东西之间总是有权衡的，对吧?
如果你能确定你的无人机检查等同于人工检查，检查员通过查看屏幕上的图像发现他更安全，更舒适，更有效，那么我说这是第一步也是实际的一步。
然后我们可以讨论机器学习和所有这些东西。我不想贬低他们，但对我来说，这就像，让我们把基础做好。然后我们可以讨论下一步，建立更完善的算法和工具。
奎因
在舒适的工作条件下，将图像呈现在检查员面前。这就是一切开始的地方。这是最直接的应用，我对此毫不怀疑。
亚历克斯
我们可以稍微谈谈的一件事是自主无人机和手动无人机之间的区别。因为人工驾驶的无人机已经提供了一个很好的价值元素，使检查员远离危险。
但对于手动飞行的无人机来说，要实现这种抽查的可重复性要困难得多。我不是在批评，这是为客户创造价值的步骤之一。一旦你开始建立这个检查数据的数据库，随着时间的推移，几天，几个月，几年等等。
你可以理解所有这些数据。然后自动驾驶将提供这种精度。
奎因
当我们查看数据输出时，是否存在与现有可靠性和维护系统的集成?
亚历克斯
不仅捕获数据并为每个资产构建数据库很重要，而且将这些数据集成到现有的检查和维护系统中也很重要。
奎因
有了新的数据管理系统，像数据采集这样的过程将会输入越来越大的数据集。整合这些关键发现非常重要。
亚历克斯
在一天结束时，检查数据没有价值，除非它是可操作的。所以可诉性是关键，对吧?
当您查看您实际使用该数据做出的决策类型时，可能还会触发对进行检查的团队的反馈，因此您可以对检查进行持续改进，以推动决策。
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