苏黎世大学开发新型导航算法 让传感器运用于无人机
传感器应用苏黎世大学开发的导航算法使无人机能够学习具有挑战性的杂技动作，可以使用模拟来训练自主四轴飞行器，以提高其速度、敏捷性和效率，这对传统的搜救行动有利。
6月24日消息，苏黎世大学开发的导航算法使无人机能够学习具有挑战性的杂技动作，可以使用模拟来训练自主四轴飞行器，以提高其速度、敏捷性和效率，这对传统的搜救行动有利。
自飞行之初起，飞行员就使用了杂技技巧来测试飞机的飞行极限。飞行无人机也是如此：专业飞行员通常会通过在比赛中进行飞行来衡量无人机的极限并衡量其掌握水平
效率更高，全速
苏黎世大学的一组研究人员与微处理器公司英特尔合作，现已开发出一种四旋翼直升机，可以学习飞行杂技。尽管在传统的无人机操作中可能不需要电源回路或发炮管的作用，但是能够执行这种机动的无人机可能会更有效率，可以将其推到极限，充分利用其敏捷性和速度，并在电池寿命内保持更长的距离。
研究人员开发了一种导航算法，使无人机能够自主执行各种机动操作，仅需使用机载传感器即可。为了证明其算法的效率，研究人员进行了诸如动力回圈、发条盒翻滚或马蒂翻转之类的演习，在此期间，无人机会承受很高的推力和极高的角加速度。
苏黎世大学机器人学教授兼机器人与感知小组负责人戴维·斯卡达姆扎（davide scaramuzza）说：“这种导航是将无人驾驶飞机融入我们日常生活的又一步。”
进行模拟训练
新型算法的核心是人工神经网络，它将来自车载摄像头和传感器的输入进行组合，并将这些信息直接转换为控制命令，该神经网络仅通过模拟的杂技技巧进行训练。
这具有几个优点：可以轻松地通过参考轨迹模拟演习，并且不需要人工进行昂贵的演示。训练可以扩展到多种多样的演习，并且不会对四轴飞行器造成任何物理风险。
仅需几个小时的模拟训练就足够了，四轴飞行器就可以使用了，而无需使用实际数据进行其他的微调。该算法使用来自模拟的感官输入的抽象，并将其传输到物理世界。
scaramuzza说：“我们的算法学习了如何执行即使对于最好的飞行员来说也是具有挑战性的杂技演习。”
快速无人机以执行快速任务
但是，研究人员承认，人类飞行员仍然比自主无人机更好。
scaramuzza说：“人类飞行员可以快速处理突发情况和周围环境的变化，并且可以更快地进行调整。 尽管如此，这位机器人学教授仍然坚信，用于搜索和救援任务或交付服务的无人机将受益于能够快速，有效地覆盖远距离。”
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