瑞士蘇黎世大學的研究人員開發(fā)了一種新方法，可以使四旋翼飛行器僅憑借使用機載傳感和計算設備，在沒有地圖的未知復雜環(huán)境中自主高速飛行。該研究團隊在一架自主四旋翼飛行器使用人工智能（AI）技術，使之可以在森林、建筑物、廢墟和火車等未提前準備地圖的環(huán)境中飛行，并能保持高達40千米/時的速度，且不會撞到樹木、墻壁或其他障礙物。所有這一切都是依靠四旋翼飛行器的機載相機和計算設備來實現的。
無人機的神經網絡是通過“觀察”一種“模擬專家”來學習飛行的，這種“模擬專家”是種算法，可以讓計算機生成的無人機在充滿復雜障礙的模擬環(huán)境中飛行。這種算法在任何時候都能獲取關于四旋翼飛行器狀態(tài)和傳感器讀數的完整信息，且可以依靠足夠的時間和計算能力來始終找到最佳飛行路線。這種“模擬專家”只能在仿真環(huán)境中使用，但其數據可被用來教會無人機的神經網絡如何僅根據來自傳感器的數據直接預測最佳飛行軌跡。
研究團隊在真實環(huán)境環(huán)境中測試了經過這種方法訓練的無人機神經網絡，其可確保無人機能夠在各種環(huán)境中以高達40千米/時的速度飛行而不會發(fā)生碰撞。
研究人員表示，與漫長的專業(yè)飛行訓練相比，AI利用高性能模擬器僅需很少的時間就可以人類飛行員類似的導航能力（基本上是在一夜之間）。而且這些模擬器并不需要是現實世界的精確復制品，如果使用正確的方法，即使是簡單的模擬器也足夠了。
該研究相關的論文《Learning high-speed flight in the wild》已在Science Robotics期刊上發(fā)表，下一步該研究團隊將讓無人機從經驗中獲取改進，并開發(fā)可以在更短的時間內提供更多關于環(huán)境的信息的更快的傳感器，從而使無人機能以高于40千米/時的速度安全飛行。
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