據(jù)外媒報道，競速無人機操作員通常會展示一些令人印象深刻的控制和技巧，但自主飛行競速無人機也逐漸引起人們的關注。荷蘭代爾夫特理工大學的科學家們現(xiàn)在表示已經(jīng)開發(fā)出了世界上最小的自主飛行競速無人機 ，這一壯舉涉及控制其飛行路徑的算法中的一些創(chuàng)新。

　　由無人機競速聯(lián)盟舉辦的人工智能機器人競速比賽為開發(fā)自主飛行競速無人機的技術人員提供了共225萬美元的獎金。這場特別的比賽為獲勝的團隊提供了100萬美元的AI競速賽道，以及為第一支打敗人類控制的競速無人機的團隊提供25萬美元的獎金。重點是，自主飛行競速無人機是一項重要的業(yè)務，隨著技術的發(fā)展，它可能會對無人機行業(yè)的其他領域產(chǎn)生影響。

“對于具有四個轉(zhuǎn)子的典型無人機，飛得更快也意味著它們能夠覆蓋更多區(qū)域，”代爾夫特理工大學微型飛行器實驗室的科學負責人Guido de Croon說。“對于某些應用，例如搜索和救援或包裹遞送，更快的速度將是非常有益的。我們專注于重量輕和廉價的解決方案意味著這種快速飛行能力將適用于各種各樣的無人機?！?/p>

De Croon和他的團隊開始研究他們能夠?qū)⒏偁幖ち业母偹贌o人機列入其中。研究人員表示，速度最快的自主式競速無人機可以以2米/秒的速度飛行，但這需要高性能的處理器和攝像頭來模擬它們的飛行路徑，這反過來會使增加無人機的重量和成本。

　　他們的無人機重量僅為72克（2.5盎司），直徑為10厘米（3.9英寸），這使其成為世界上最小的自主式競速無人機。由于只有一個攝像頭和最小的傳感器，無人機很大程度上依賴于高效的算法，這些算法可以幫助它以最少的信息預測通過航線的安全路徑。

　　“當縮小無人機和傳感器時，傳感器的測量質(zhì)量會下降，從相機到加速度計等”，MAVLab的博士生Shuo Li解釋說?！耙虼?，對加速度計測量的加速度進行積分的典型方法是沒有希望的。相反，我們只在預測模型中使用估計的無人機姿態(tài)。我們依靠視覺測量來校正該模型。”

　　該團隊將無人機投入到代爾夫特理工大學Cyberzoo的室內(nèi)賽道上。無人機能夠以平均2米/秒的速度飛行，與大型自主競速無人機的性能相媲美。盡管該團隊希望這只是一個開始，并且它的進步可以應用于其他無人機申請。

　　“我們目前距離專業(yè)人類競速無人機操作員所控制的速度還很遠，”MAVLab創(chuàng)始人Christophe De Wagter說?！跋乱徊綄⑿枰玫念A測控制，狀態(tài)估計和計算機視覺。實現(xiàn)這些能力的高效算法將是必不可少的，因為它們將使無人機能夠快速感知和反應。此外，小型無人機可以更自由地選擇其軌跡，因為障礙門對它們來說相對較大?！?nbsp;