科學家們開發(fā)了出一種四旋翼直升機,即四軸飛行器,它可以學習即使對人類駕駛員也有難度的特技飛行動作。
這個與美國科技巨頭英特爾合作開發(fā)的無人機采用了導航算法,可以利用機載傳感器的測量數據自動完成飛行動作。
在演示中,研究人員飛過筋斗,滾筒和翻轉等特技動作,在此期間,無人機會受到較大的推力和極高的角加速度。
研究團隊稱,具有完成棘手特技能力的無人機在常規(guī)操作中將更有效率。
它的能力可以發(fā)揮到極限,充分利用敏捷性和速度,并在續(xù)航時間內飛行更遠的距離。
無人機背后的算法在現實世界中可以用于完成救援任務或運送服務。
在商業(yè)環(huán)境中,可以自信地執(zhí)行高速技巧和特技的送貨無人機能夠躲開潛在的障礙,從而更快地到達目的地。
蘇黎世大學機器人學教授兼機器人與感知小組負責人 Davide Scaramuzza 表示:“這項導航技術使我們距離‘將無人機融入日常生活’更近一步。”
“我們的算法學習了如何完成即使對于最優(yōu)秀的飛行員來說也具有挑戰(zhàn)性的特技飛行動作。”
自從人類開始飛行以來,飛行員就使用飛行特技來測試飛機的極限,而無人機也是如此。
基于視覺的無人機,具有機載傳感和計算功能,能夠自主進行翻轉等技巧
然而,用四軸飛行器進行特技飛行極具挑戰(zhàn)性,無人機駕駛員需要多年的實踐才能安全地做到這一點,而又不會損害硬件,自身或他人。
迅速、精確控制的苛刻要求使調節(jié)控制器變得困難,因為即使是很小的錯誤也會導致 “災難性的后果”。
研究小組表示,通過讓無人機自己執(zhí)行培訓程序,他們已經克服了這些風險。
該算法的核心是人工神經網絡,它將來自機載攝像頭和傳感器的輸入數據進行組合,并將此信息直接轉換為控制命令。
飛行參考軌跡
神經網絡的訓練數據來自特技飛行動作的模擬版本,從而節(jié)省了昂貴的人工演示費用,消除了四軸飛行器損壞的風險。
僅需幾個小時的模擬訓練,四軸飛行器就可以使用了,而無需用數據進行額外的微調。
該算法會把飛行模擬的傳感數據提取出來,將其傳輸到物理世界。
該小組稱,這種方法可以用于多種多樣的特技飛行動作,包括那些只有最優(yōu)秀的飛行員才能完成的動作。
但是,研究人員承認,人類飛行員仍然優(yōu)于自動駕駛的無人機。
Scaramuzza 表示:“人類飛行員可以快速處理突發(fā)情況和周圍環(huán)境的變化,并且調整速度更快。”
但是在用于搜索和救援任務或運送服務時,無人機能快速高效長距離飛行的優(yōu)勢就得以體現——如果需要進行另一次接送,或者重新計算行程,特技飛行訓練可以幫助無人機迅速改變方向,返回基地。
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