本期前沿洞察為大家?guī)磉@些技術：用微觀交叉定位，讓無人機送貨不再找路難；能暴露行動軌跡的智能襪子；基于兩束交叉光觸發(fā)的化學反應實現(xiàn)微米級高精度3D打印......一起來看看吧！

用微觀交叉定位，讓無人機送貨不再“找路難”

疫情期間，用無人機送快遞既能解決快遞 “井噴式” 增長時快遞員人手不足的問題，它也為 “無接觸” 快遞服務提供了更多的選擇。

然而，無人機送貨也面臨著精準分辨困難的問題。如果兩幢樓外形相似，有時候人類肉眼都很難分辨，那么，無人機該如何確定目標客戶的準確地址？如果無人機送貨中途迷路了，該如何解決？

杭州電子科技大學王廷宇博士用 “微觀交叉定位” 的模型解決了無人機送貨的技術難題，在無人機利用衛(wèi)星圖識別目標時，該模型通過衛(wèi)星眼（GPS 眼）和自有眼（攝像頭）看到的信息，憑借對目標周邊環(huán)境的智慧識別進行相互比對，進而輔助目標的定位。這為無人機送貨的大規(guī)模應用提供了可行性方案。

這個模型的最大亮點就是，實現(xiàn)太空坐標和地球坐標還有無人機自定義坐標之間的靈活轉換，這就是交叉定位的內涵。

圖丨分區(qū)策略的簡化圖（來源：IEEE ）

現(xiàn)有的方法通常集中在圖像中心對地理目標的細粒度特征進行挖掘，而忽視了相鄰區(qū)域的上下文信息。該研究團隊認為，鄰域對地理定位的鑒別線索可以作為輔助信息。研究人員設計了一種 LPN，它用以端到端的方式，明確探索上下文信息的有效方法。

為了更好地利用上下文信息，研究人員應用方環(huán)劃分策略來劃分特征映射。他們觀察到地理目標通常分布在圖像的中心，上下文信息則被輻射分布在周圍。

具體來說，將高級特性劃分為一個方形環(huán)劃分中的幾個部分。LPN 在不使用額外部分估計量的情況下，采用了一種基于距離圖像中心距離的方環(huán)特征分割策略。

此外，實驗還證明了研究人員所提出的 LPN 可以很容易地嵌入到其他框架中以進一步提高性能。LPN 對無人機視點目標定位任務 (衛(wèi)星無人機) 的精度達到 75.93%，對無人機導航任務 (衛(wèi)星無人機) 的精度達到 86.45%。

能暴露行動軌跡的智能襪子

你的行動，全都在這雙襪子的掌控之中。

無論是單腳站立、還是扭腰、走路，這雙襪子都能通過腳上壓力的變化，來預測你的行動。最關鍵的是，材料制造簡單，不需要集成大量高精度傳感器，用織衣服的方法，就能做出檢測效果非常棒的襪子。

這雙有著“超能力”的襪子，由MIT開發(fā)，現(xiàn)在登上了Nature子刊。

襪子的運動檢測原理，本身很簡單：利用機器學習，將人體姿勢、與觸覺腳印關聯(lián)起來，從而預測人體的運動。、這是因為，人在從一個姿勢，改變成另一個姿勢時，由于腳上的壓力發(fā)生變化（如重心從右腳轉移到左腳），觸覺腳印也會發(fā)生相應變化。

通過采集大量數據、利用自監(jiān)督學習，對模型進行訓練，就能預測人體的運動。

這雙襪子采用了2種織物混合制成。包括普通紡織纖維腈綸紗、與能夠傳感力度的功能性纖維。因此，這種襪子既保留了襪子本身的柔軟性，又具有檢測動作的能力。

當感知到負載壓力的時候，兩條線就會相互擠壓，里面的傳感材料就能通過交叉點，感知到力度的大小。

此前，許多可穿戴設備，需要大量高精度傳感器，才能保證測量的準確性。

但與現(xiàn)有的可穿戴電子設備不同，這種襪子的設計，可以被用于大型服裝生產中，極大降低成本，除了智能襪子，來自MIT的研究人員，還搞出了背心、膝蓋、手套等各種系列的智能織物。

這些智能織物，可以用于病人的運動和康復訓練。如果家屬允許，可以用來監(jiān)護病人在醫(yī)院、病患的健康狀況，以免他們在獨處時跌倒、或者是失去意識。

當然，也能給機器人穿。通過學習這套衣服中的數據，機器也許就能理解，人類是如何做動作的，從而學會做出各種不同的動作。

不過，也有網友表示，這種襪子可能會在未來監(jiān)測我們的活動：這樣不好。

你想擁有一雙這樣的襪子嗎？

基于兩束交叉光觸發(fā)的化學反應實現(xiàn)微米級高精度3D打印

一種被稱為體積增材制造（VAM）的3D打印技術可以利用光線在液相前驅體（liquid precursor）中快速固化目標物體。這個技術稱為xolography——因為整個過程使用了兩束不同波長的交叉（X）光線固化整個物體（holos在希臘語中是整體的意思）。

目前最快的3D打印機可以用光來一次誘導一整層液態(tài)起始材料的聚合反應，以500毫米/小時的速度將液態(tài)變?yōu)楣虘B(tài)。如果合理調節(jié)光通量和聚合動力學，就能打印出的完整的物體，而不存在傳統(tǒng)逐層3D打印的人工痕跡。VAM方法無需從起始材料得到目標物體，簡化了工藝流程，加快了制造速度。與其他方法相比，這種方法使得高質量零件的制造成為可能，并且無需打印支撐結構，免除了打印結束后去除支撐結構的工作。

xolography的工作流程如下：用光照射一定體積的粘性樹脂材料，產生固定厚度的矩形光照層，這束光的特定波長可以裂解分子主鏈上的分子環(huán)，激發(fā)溶解在樹脂中的雙色光引發(fā)劑（DCPI）分子——這一反應僅僅在光照層內發(fā)生。

為了演示該方法的實際效果，研究人員利用這種技術打印了在一個直徑8毫米球籠中的一個可以活動的小球。如果使用傳統(tǒng)的逐層3D打印，這個小球在打印時就需要借助支撐物與球籠相連，而這些支撐物之后很難取出。xolography技術所能實現(xiàn)的高分辨率打印還能直接打印機械系統(tǒng)，例如能在水流和氣流中旋轉的葉片。

xolography技術的特征分辨率和體積生成率可以通過引入更好的光學系統(tǒng)進一步提升，例如使用更強的激光。但對于所有的VAM系統(tǒng)來說，都面臨著一些相同的挑戰(zhàn)，例如如何將打印體積從立方厘米提升至立方米，以及如何在一次打印中使用多種材料。

隨著打印速度的提升和新材料的出現(xiàn)，DLP方法已經開始作為產品開發(fā)的一部分，應用于跑鞋夾層的大規(guī)模個性化定制中。如果VAM和xolography可以帶來相同的進展，大規(guī)模的商品制造也指日可待。在未來，目前還不能使用3D打印的領域必將涌現(xiàn)大量應用。