最近小编发现有诸多的小伙伴们对于眼睛跟踪眼镜是你需要操纵这个无人机这个问题都颇为感兴趣的，大家也都想要及时了解到眼睛跟踪眼镜是你需要操纵这个无人机相关信息，那么小编今天就来为大家梳理下具体的关于这个问题的一些消息吧。
尽管如今无处不在的无人机似乎普遍认为学习如何正确操纵它们只是太多的工作。基于(可能是准确的)大多数人类飞行员在某种程度上无能为力的假设，消费者无人机越来越多地充满了避障系统。并不是人类完全应该受到谴责，因为操纵无人机并不是世界上最直观的东西，为了让它变得更容易，机器人专家们已经提出了各种制造性的解决方案。有身体操纵，面部操纵，甚至大脑操纵，所有这些都提供了各种方便和能力的组合。
您在无人机操纵系统中所需的功能越多，通常就越不方便，因为它需要更多的处理能力或基础设施或大脑探测器等等。开辟一个易于使用和自给自足的系统是一项相当大的挑战，但宾夕法尼亚大学，美国陆军研究实验室和纽约大学的机器人专家们只需要一副轻量级的注视跟踪眼镜就可以了。一个小型计算单元，一架小型无人机将飞向任何你看的地方。
虽然我们之前已经看过注视操纵的无人机，但这里的新功能是系统是独立的，并且不依赖于外部传感器，外部传感器需要使操纵系统与用户相关而不是无人机相对。例如，当你用一个传统的遥控器操纵一架无人机时，那就是无人机相对：你告诉无人机向左走，它向左走，不管你在哪里，这意味着从你的角度看它可能是正确的，或向前或向后，取决于它相对于你的方向。
用户相对操纵会考虑您的位置和方向，以便无人机在收到“向左”命令时移动到您的左侧。为了使其正常工作，操纵系统必须很好地了解无人机的位置和方向，以及操纵器(你)的位置和方向，这是过去所有的外部定位向来是必要的。因此，诀窍是能够相对于用户本地化无人机，而无需投资运动捕捉系统，甚至依靠GPS。
研究人员使用来自眼睛跟踪眼镜的数据计算出一个3D导航航点，告诉无人机去哪里。
实现这一目标取决于一些花哨的硬件，但不是那么花哨，如果现成的话你就买不到。的拓比临眼镜2是一个分量轻，无创性，耐磨眼睛跟踪系统，该系统还包括IMU和HD照相机。这些眼镜没有大量的处理能力，因此它们可以连接到便携式NVIDIA Jetson TX2 CPU和GPU。打开眼镜，用户只需要看看无人机，眼镜上的摄像头就会使用深度神经网络检测到它，然后根据它的表观大小来计算它的距离。除了来自IMU的头部方向数据(以及来自摄像机的一些额外帮助)，这同意 系统估量无人机相对于用户的位置。
真的，那是困难的部分。然后，只需要用你的目光固定在其他地方，将眼镜转移到你的眼睛正在追寻无人机的矢量，然后向无人机发送命令飞到那里。呃，还有另外一个很难的部分，正如本文解释的那样，你的眼睛正在转向空间中的3D点，而不是2D点。
为了计算3D导航航点，我们使用眼镜提供的2D注视坐标来计算来自眼镜的指向矢量，然后在预定义的安全区域内随机选择航点深度。理想情况下，3D导航航路点将直接来自眼睛跟踪眼镜，但我们在实验中发现，眼镜报告的深度成分太嘈杂而无法有效使用。在未来，我们希翼进一步调查此问题，以便为用户提供更深入的操纵。
有点值得注意的是，眼镜根据瞳孔跟踪数据报告深度信息，说实话，但你可以看出这将是多么困难，确定你看到20英尺外的东西之间的瞳孔发散差异到25英尺远。这5英尺很容易成为完整无人机与地面上悲哀小块之间的差异，特殊是如果无人机由未经训练的用户操纵，这毕竟是这个想法。
研究人员希翼最终，他们的系统能够让无人机经验非常少的人能够安全有效地驾驶无人驾驶飞机，因为在这种情况下，追寻专用的无人驾驶飞行员可能并不现实。它甚至可以用来让一个人同时操纵一堆不同的无人机。添加其他交互模式(视觉，声音，手势)可以增加功能或者甚至可以处理深度问题，或者单独使用注视的系统可能对于行动不便的人来说是理想的。
来自宾夕法尼亚大学，美国陆军研究实验室和纽约大学的Liangzhe Yuan，Christopher Reardon，Garrett Warnell和Giuseppe Loianno的“人类注视驱动的自主MAV空间任务”已提交给ICRA 2019和IEEE机器人和自动化快报。特殊祝贺Giuseppe Loianno，他现在是纽约大学最新的助理教授之一，并在那里开设了一个新的敏捷机器人和感知实验室。