无人机的控制算法 可模仿自行车和汽车前行模式
据报道有研究人员正在研发一种无人机控制系统，，让无人机通过模仿自行车和汽车穿越城市的轨迹来提高飞行机器人的敏锐度，无人机在接受城市环境的训练之后，也可以熟悉办公室走廊和停车场等领域的环境。
据外媒报道，研究人员已经开发出一种无人机的控制算法，让它们模仿自行车和汽车通过城市地区的运动。许多无人机的应用大部分出现在空旷的空域，但是在街道上安全地移动通过密集的城区也是一个方便的功能。
研究人员已经提出了一种无人机控制系统，通过向它们展示汽车和汽车的前行模式，使无人机能够自主地通过这些繁忙的区域。
现代城市的喧嚣需要都市人对移动障碍有着敏锐的注意，那么如何培训飞行机器人呢？无人机使用的gps系统使其在所有行人，汽车，自行车和步行道上空开放的空域前行，苏黎世大学和国家研究能力中心的研究人员训练无人机进行跟随。
这意味着开发一个他们称之为dronet的深度学习算法。该算法不是用一组精巧的传感器来观察周围的世界，而只依赖与智能手机类似的常规相机来安全地引导无人机在可能出现的障碍物周围。教dronet这样做涉及收集大量的训练数据，例如研究人员从自行车和汽车穿越真实世界的城市环境收集数据。通过一遍又一遍地显示dronnet如何通过这些车辆在城市街道上行驶，它最终学会了如何做到这一点，并弄清楚如何将无人驾驶飞机降落到道路上。
苏黎世大学机器人与感知教授davide scaramuzza表示：“这是一个计算机算法，从一组‘训练样本’中学习解决复杂的任务，这些训练样本显示了无人机如何做某些事情，并应对一些困难的情况，就像孩子向父母或老师学习一样。”
研究小组还发现，无人机在接受城市环境的训练之后，可以将其学习应用于停车场和办公室走廊等其他环境。dronet公司的博士生antonio loquercio说：“在最雄心勃勃的应用成为现实之前，仍然必须克服许多技术问题。”
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这意味着开发一个他们称之为dronet的深度学习算法。该算法不是用一组精巧的传感器来观察周围的世界，而只依赖与智能手机类似的常规相机来安全地引导无人机在可能出现的障碍物周围。教dronet这样做涉及收集大量的训练数据，例如研究人员从自行车和汽车穿越真实世界的城市环境收集数据。通过一遍又一遍地显示dronnet如何通过这些车辆在城市街道上行驶，它最终学会了如何做到这一点，并弄清楚如何将无人驾驶飞机降落到道路上。
苏黎世大学机器人与感知教授davide scaramuzza表示：“这是一个计算机算法，从一组‘训练样本’中学习解决复杂的任务，这些训练样本显示了无人机如何做某些事情，并应对一些困难的情况，就像孩子向父母或老师学习一样。”
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