近年來，無人機越來越廣泛地進入大眾視野，并在航拍、農業(yè)、快遞運輸、災難救援、測繪、新聞報道、電力巡檢、救災等方面發(fā)揮重大作用。但是，由于其電池續(xù)航能力有限，無人機往往需要在短時間內完成任務。

比如在災難現(xiàn)場尋找幸存者、檢查建筑物等任務中，無人機需要通過一系列航點，如窗戶、房間或特定位置進行檢查，在每個路段采取最佳軌跡和正確的加速或減速，才能在電池允許的范圍內完成作業(yè)。而頂尖的人類無人機駕駛員在這方面有著豐富的經驗，并在以往的無人機競賽中表現(xiàn)優(yōu)于自主飛行系統(tǒng)。

近日，蘇黎世大學（University of Zurich，UZH）的研究人員在四旋翼自主飛行器（配置四個螺旋槳的無人機）上開發(fā)出一種新的計算方法。這種飛行算法可以讓無人機自主采取最佳飛行軌跡，并能根據(jù)不同障礙物進行提速和減速。

與以往描述飛行軌跡不同，這種算法的核心來自于機載攝像機和傳感器的輸入，無人機可以將獲取到的信息直接轉換為控制命令，這與人工神經網絡相似。其不僅可以參考飛行軌跡對應進行模擬機動示，還可以通過訓練擴展各種不同的動作。在最近的一次比賽中，新算法無人機甚至首次戰(zhàn)勝了人類專家駕駛員。

為了確保比賽的公平，人類飛行員可以在比賽之前提前進入賽道訓練。但比賽中，算法無人機轉的所有圈數(shù)都比人類的要快，而且性能更穩(wěn)定。這并不驚訝，因為一旦算法找到了最佳軌跡，就可以多次進行機械重復，這與人類飛行員不同。所以最終的結果是算法打敗了人類駕駛員。

據(jù)了解，在競賽勝出的無人機設備重量約 0.8 公斤，推重比接近 4 ，身上配備有 Jetson TX2、萊爾德通信模塊和用于捕捉活動的紅外線標記器等。為了提升結果的準確性，研究團隊還分別在 3.3 和 3.15 的推重比下進行實驗。結果，新算法均比人類駕駛員取得更優(yōu)的成績。

目前，無人機依靠外部攝像頭來計算位置。未來，研究人員希望使用機載相機來完成。希望在不斷地研發(fā)改進后，無人機能在更多領域釋放它的潛力。

編輯：周佳慧

審核：周   爽