MIT研發(fā)無人機訓練新算法 可提升避障速度

????????警用裝備網訊：?在無人機駕駛比賽中，機體墜毀和獲勝的概率幾乎一樣多。無人機賽事資深愛好者會對比參賽無人機的優(yōu)越性，觀察哪架無人機能以最快的速度繞開障礙物。

　　但是，無人機的飛行速度越快，意味著其平衡性越差，在高速飛行時，受很多難以預測的因素影響，無人機 “墜毀” 成為賽事中的一種普遍現(xiàn)象。

　　近日，麻省理工學院（MIT）的航空工程師們設計出一種新算法，該算法結合了無人機繞過虛擬障礙物和在物理空間的真實飛行數據，相關研究論文在 International Journal of Robotics Research 上發(fā)表。

　　圖｜模擬無人機繞過障礙物（來源：International Journal of Robotics Research）

　　該團隊研究發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)算法訓練的無人機相比，使用新算法訓練的無人機繞過簡單障礙物的飛行速度可提高 20%。

　　更有意思的是，新算法的理念并不是讓參賽無人機在飛行全程都超越對手。在某些情形之下適當放慢速度，有利于更好地通過高速飛行時不易跨越的彎道，同時減少能量消耗，為后半段加速超越競爭對手提供有利條件。

　　圖｜無人機如何繞過障礙物（來源：Pixabay）

　　MIT 航空航天系研究生埃茲拉?塔爾（Ezra Tal）表示：“無人機在高速飛行的情況下，存在難以模擬復雜的空氣動力學，因此我們通過‘減速’的方式彌補這種缺陷，通過系統(tǒng)性地觀察其飛行情況，盡快設計出一種完整的飛行軌跡?！?/p>

　　如何高效識別無人機的最佳路徑，為比賽爭取更短的時間

　　在日常訓練時，如果使無人機緩慢飛行，其繞過障礙物相對簡單。主要是阻力等空氣動力學因素通常在低速環(huán)境下不起作用，研究團隊在做有關低速飛行建模時，這種因素可以被排除。

　　為了避免這些因素的影響，研究人員必須進行大量的實驗，設定無人機不同的速度和飛行軌跡，觀察無人機在何種速度值下飛行不會墜毀?？陀^地說，這是一個昂貴且通常會失敗的訓練過程。

　　相反，MIT 開發(fā)的這種結合模擬和高速飛行的計劃算法，可以最大限度地降低快速識別速度和確定安全路徑的實驗數量。

　　該團隊基于物理學飛行模型，做了數千個賽車場景模式實驗，令每個賽車場景都有不同的飛行路線及對應的速度，通過類比觀察的方法觀察無人機在穿越虛擬障礙時的表現(xiàn)，找到在現(xiàn)實世界中可行的方案。

　　這種模擬研究法恰好解決了無人機在做模擬實驗時費用高昂、飛行效率較低的痛點，最終找到最佳飛行軌跡，為無人機賽車手們提供贏得比賽的最佳時間。

　　新算法訓練的無人機可在每場比賽中獲勝，速度比競爭對手快 20%

　　無人機有許多許多大型航空飛機無法比擬的便利性，可以實現(xiàn)人們諸多需求，如貨物運送、人員運輸、航空攝影，當然還有搜索和救援等，但其在快速飛行中避開障礙物并非強項。

　　圖｜無人機的部分應用（來源：Pixabay）

　　為進一步對新算法進行研究，該團隊將障礙物按非標準飛行路線布置，同時在體育訓練空間中做了相同的配置，并對無人機進行編程，用以之前大量模擬過程中確定的速度和軌跡讓一架運用了新算法的無人機穿越過。為了驗證新算法訓練的無人機性能準確性，該團隊仍采用了傳統(tǒng)算法訓練的無人機在同等條件下做了同樣的模擬。

　　總而言之，采用新算法訓練下的無人機在模擬中 “獲得” 了每一場比賽，可比傳統(tǒng)訓練的無人機以更短的時間完成全部任務。在某些情況下，獲得勝利的無人機完成全部任務的速度可提高 20%。

　　值得關注的是，該團隊所開發(fā)的新算法訓練無人機目前僅適用于模擬，還不能揭示無人機在實戰(zhàn)環(huán)境下的空氣動力學阻礙因素的影響。

　　該團隊研究人員計劃在更加復雜的環(huán)境條件下，用更快的速度進行更多實驗，以進一步提升他們的算法，其決策和操作可能有助于瞄準更快且可行的飛行計劃。

　　埃茲拉?塔爾表示，“人類飛行員飛行速度的變化情況，或許對我們的算法有一定借鑒作用，如果對飛行員的飛行軌跡進行研究，并吸取其中的經驗，改進我們的方法，我們的算法可能找到飛得更快的原因，這是我們對未來的一些思考?！?/p>

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