[视频]MIT设计无人机算法可在不坠机情况下找到绕过障碍物的最快路线

如果您关注过自动无人机比赛，您可能会像记住胜利一样记住坠机事件。在无人机比赛中，参赛队会相互竞争，看看哪款无人机经过更好的训练，可以最快地通过障碍赛道。但是无人机飞得越快，它们就越不稳定，而且在高速飞行时，它们的空气动力学可能太复杂而无法预测。因此，坠机是一种常见且通常是壮观的事件。

除了比赛之外，更快、更灵活的无人机还可以用于救援等等。现在，麻省理工学院的航空航天工程师设计了一种算法，可以帮助无人机在不坠毁的情况下找到绕过障碍物的最快路线。新算法将无人机飞过虚拟障碍课程的模拟与真实无人机在物理空间中飞过同一课程的实验数据相结合。

研究人员发现，用他们的算法训练的无人机通过一个简单的障碍路线比用传统规划算法训练的无人机快 20%。有趣的是，新算法在整个过程中并不总是让无人机领先于竞争对手。在某些情况下，它选择让无人机减速以应对棘手的弯道，或节省能源以加速并最终超越其竞争对手。

麻省理工学院航空航天系研究生 Ezra Tal 表示：“在高速下，存在难以模拟的复杂空气动力学，因此我们使用现实世界中的实验来填充这些缺陷，例如，发现先减速后加速可能更好。我们使用这种整体方法来了解如何尽可能快地制定整体轨迹”。

麻省理工学院航空航天学副教授兼信息与决策系统实验室主任 Sertac Karaman 补充说：“这些算法是实现未来无人机能够非常快速地在复杂环境中航行的非常有价值的一步。我们真的希望以一种他们可以在身体极限允许的情况下尽可能快地旅行的方式来突破极限”。

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