據(jù)外媒報道，研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種無人機的控制算法，讓它們模仿自行車和汽車通過城市地區(qū)的運動。許多無人機的應用大部分出現(xiàn)在空曠的空域，但是在街道上安全地移動通過密集的城區(qū)也是一個方便的功能。
研究人員已經(jīng)提出了一種無人機控制系統(tǒng)，通過向它們展示汽車和汽車的前行模式，使無人機能夠自主地通過這些繁忙的區(qū)域。
現(xiàn)代城市的喧囂需要都市人對移動障礙有著敏銳的注意，那么如何培訓飛行機器人呢？無人機使用的GPS系統(tǒng)使其在所有行人，汽車，自行車和步行道上空開放的空域前行，蘇黎世大學和國家研究能力中心的研究人員訓練無人機進行跟隨。
這意味著開發(fā)一個他們稱之為DroNet的深度學習算法。該算法不是用一組精巧的傳感器來觀察周圍的世界，而只依賴與智能手機類似的常規(guī)相機來安全地引導無人機在可能出現(xiàn)的障礙物周圍。教DroNet這樣做涉及收集大量的訓練數(shù)據(jù)，例如研究人員從自行車和汽車穿越真實世界的城市環(huán)境收集數(shù)據(jù)。通過一遍又一遍地顯示DronNet如何通過這些車輛在城市街道上行駛，它最終學會了如何做到這一點，并弄清楚如何將無人駕駛飛機降落到道路上。
蘇黎世大學機器人與感知教授Davide Scaramuzza表示：“這是一個計算機算法，從一組‘訓練樣本’中學習解決復雜的任務，這些訓練樣本顯示了無人機如何做某些事情，并應對一些困難的情況，就像孩子向父母或老師學習一樣。”
研究小組還發(fā)現(xiàn)，無人機在接受城市環(huán)境的訓練之后，可以將其學習應用于停車場和辦公室走廊等其他環(huán)境。DroNet公司的博士生Antonio Loquercio說：“在最雄心勃勃的應用成為現(xiàn)實之前，仍然必須克服許多技術問題。”
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