傳感器應用蘇黎世大學開發的導航算法使無人機能夠學習具有挑戰性的雜技動作，可以使用模擬來訓練自主四軸飛行器，以提高其速度、敏捷性和效率，這對傳統的搜救行動有利。

6月24日消息，蘇黎世大學開發的導航算法使無人機能夠學習具有挑戰性的雜技動作，可以使用模擬來訓練自主四軸飛行器，以提高其速度、敏捷性和效率，這對傳統的搜救行動有利。

自飛行之初起，飛行員就使用了雜技技巧來測試飛機的飛行極限。飛行無人機也是如此：專業飛行員通常會通過在比賽中進行飛行來衡量無人機的極限并衡量其掌握水平

效率更高，全速

蘇黎世大學的一組研究人員與微處理器公司英特爾合作，現已開發出一種四旋翼直升機，可以學習飛行雜技。盡管在傳統的無人機操作中可能不需要電源回路或發炮管的作用，但是能夠執行這種機動的無人機可能會更有效率，可以將其推到極限，充分利用其敏捷性和速度，并在電池壽命內保持更長的距離。

研究人員開發了一種導航算法，使無人機能夠自主執行各種機動操作，僅需使用機載傳感器即可。為了證明其算法的效率，研究人員進行了諸如動力回圈、發條盒翻滾或馬蒂翻轉之類的演習，在此期間，無人機會承受很高的推力和極高的角加速度。

蘇黎世大學機器人學教授兼機器人與感知小組負責人戴維·斯卡達姆扎（Davide Scaramuzza）說：“這種導航是將無人駕駛飛機融入我們日常生活的又一步。”

進行模擬訓練

新型算法的核心是人工神經網絡，它將來自車載攝像頭和傳感器的輸入進行組合，并將這些信息直接轉換為控制命令，該神經網絡僅通過模擬的雜技技巧進行訓練。

這具有幾個優點：可以輕松地通過參考軌跡模擬演習，并且不需要人工進行昂貴的演示。訓練可以擴展到多種多樣的演習，并且不會對四軸飛行器造成任何物理風險。

僅需幾個小時的模擬訓練就足夠了，四軸飛行器就可以使用了，而無需使用實際數據進行其他的微調。該算法使用來自模擬的感官輸入的抽象，并將其傳輸到物理世界。

Scaramuzza說：“我們的算法學習了如何執行即使對于最好的飛行員來說也是具有挑戰性的雜技演習。”

快速無人機以執行快速任務

但是，研究人員承認，人類飛行員仍然比自主無人機更好。

Scaramuzza說：“人類飛行員可以快速處理突發情況和周圍環境的變化，并且可以更快地進行調整。 盡管如此，這位機器人學教授仍然堅信，用于搜索和救援任務或交付服務的無人機將受益于能夠快速，有效地覆蓋遠距離。”

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