大数据文摘出品
来源：dailymail
编译：Bing
科学家们开发了出一种四旋翼直升机，即四轴飞行器，它可以学习即使对人类驾驶员也有难度的特技飞行动作。
这个与美国科技巨头英特尔合作开发的无人机采用了导航算法，可以利用机载传感器的测量数据自动完成飞行动作。
在演示中，研究人员飞过筋斗，滚筒和翻转等特技动作，在此期间，无人机会受到较大的推力和极高的角加速度。
研究团队称，具有完成棘手特技能力的无人机在常规操作中将更有效率。
它的能力可以发挥到极限，充分利用敏捷性和速度，并在续航时间内飞行更远的距离。
无人机背后的算法在现实世界中可以用于完成救援任务或运送服务。
在商业环境中，可以自信地执行高速技巧和特技的送货无人机能够躲开潜在的障碍，从而更快地到达目的地。
苏黎世大学机器人学教授兼机器人与感知小组负责人 Davide Scaramuzza 表示： 这项导航技术使我们距离‘将无人机融入日常生活’更近一步。
我们的算法学习了如何完成即使对于最优秀的飞行员来说也具有挑战性的特技飞行动作。
自从人类开始飞行以来，飞行员就使用飞行特技来测试飞机的极限，而无人机也是如此。
基于视觉的无人机，具有机载传感和计算功能，能够自主进行翻转等技巧
然而，用四轴飞行器进行特技飞行极具挑战性，无人机驾驶员需要多年的实践才能安全地做到这一点，而又不会损害硬件，自身或他人。
迅速、精确控制的苛刻要求使调节控制器变得困难，因为即使是很小的错误也会导致 灾难性的后果 。
研究小组表示，通过让无人机自己执行培训程序，他们已经克服了这些风险。
该算法的核心是人工神经网络，它将来自机载摄像头和传感器的输入数据进行组合，并将此信息直接转换为控制命令。
飞行参考轨迹
神经网络的训练数据来自特技飞行动作的模拟版本，从而节省了昂贵的人工演示费用，消除了四轴飞行器损坏的风险。
仅需几个小时的模拟训练，四轴飞行器就可以使用了，而无需用数据进行额外的微调。
该算法会把飞行模拟的传感数据提取出来，将其传输到物理世界。
该小组称，这种方法可以用于多种多样的特技飞行动作，包括那些只有最优秀的飞行员才能完成的动作。
但是，研究人员承认，人类飞行员仍然优于自动驾驶的无人机。
Scaramuzza 表示： 人类飞行员可以快速处理突发情况和周围环境的变化，并且调整速度更快。
但是在用于搜索和救援任务或运送服务时，无人机能快速高效长距离飞行的优势就得以体现——如果需要进行另一次接送，或者重新计算行程，特技飞行训练可以帮助无人机迅速改变方向，返回基地。
https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-8454461/Navigation-algorithm-lets-drones-perform-challenging-acrobatics.html
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