8 月 14 日訊息，麻省理工學院的航空航天工程師設計了一個方法，可以幫助無人機找到避開障礙物的最快路線，從而避免墜毀。利用這個方法訓練過的無人機穿越複雜場地的速度能比傳統方法訓練的無人機快 20%。

當無人機快速飛行的時候，空氣動力學變得複雜且無法預測，無人機本身也變得不穩定，這就導致它可能無法很好的躲避障礙物。研究人員通過將計算機模擬與現實實驗的資料相結合的方式設計出了新方法，可以更好的解決這一問題。

這項研究結果於 7 月 29 日發表在《國際機器人研究雜誌（The International Journal of Robotics Research）》上，論文題目為《用時最優的四旋翼飛行器機動性的多保真黑箱優化（Multi-fidelity black-box optimization for time-optimal quadrotor maneuvers）》。

論文連結：https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/02783649211033317

一、空氣動力學難模擬，無人機高速飛行避障成難題

在無人機比賽中，參賽隊會相互競爭，看看哪款無人機經過了更好的訓練，可以快速的通過障礙賽道。但是無人機飛的越快，越容易變得不穩定，時常會撞到障礙物發生墜機。因此，如何讓無人機在高速飛行的過程中有效地躲避障礙，成了研究者們想要解決的一大難題。

麻省理工學院的航空航天工程師通過將計算機模擬與現實實驗的資料相結合設計出了一種新方法，能夠幫助無人機找到繞過障礙物的最快路線。

如果打算讓無人機緩慢飛行，那麼訓練無人機繞過障礙物是相對簡單的。空氣阻力等空氣動力學通常不會在無人機的低速狀態下發揮明顯作用，因此可以排除在無人機行為的建模之外。

但是在無人機高速飛行時，空氣動力學的影響要明顯的多，而且這時無人機更難預測並應對可能發生的情況。

“在高速下，存在難以模擬的複雜的空氣動力學，因此我們使用現實世界中的實驗填補這些難以模擬的黑洞。”麻省理工學院航空航天系研究生 Ezra Tal 說。

二、研究者模擬數千個場景，讓無人機以 11m/s 高速穿越障礙

研究團隊的另一名研究生 Gilhyun Ryou 說：“當無人機飛的很快的時候，很難估計自己在哪裡，並且這時無人機向控制其飛行的電機發送訊號可能會出現延遲，或者可能會突然出現電壓下降等動態問題，這導致無法用傳統的方法對無人機的飛行進行建模。”

在過去，為了瞭解空氣動力學如何影響高速飛行中的無人機，研究人員必須在實驗室中進行許多次實驗，將無人機設定成不同的速度與飛行軌跡，以檢視哪種飛航模式既快速又安全，這是一個昂貴且複雜並且經常發生無人機墜毀的過程。

針對這一問題，麻省理工學院的研究人員提出了一個多保真（multi-fidelity）Bayesian 優化框架，基於解析模擬和真實世界的飛行實驗對飛行的可行性進行建模，評估每種飛行可能，優化飛行軌跡和飛行時間，並大大降低所要進行的實驗次數。

研究人員首先將無人機在穿越障礙賽道時可能出現的行為模擬了數千個場景，每個場景都有不同的飛行路徑。然後他們根據每種情況是否可行繪製了圖表，根據這些圖表可以快速找到最有希望成功的飛行場景或軌跡，然後在實驗室中進行嘗試。

“我們可以廉價而快速地進行這種低保真模擬，來檢視既可行又快速的飛行路徑。然後我們在實驗中按照這些軌跡飛行，看看哪些在現實世界中是實際可行的。”Ezra Tal 說。

研究人員將幾個大型方形障礙物交錯排列，以模擬無人機的飛行場景。然後他們按照模擬結果中對無人機進行程式設計，讓無人機以 11m/s 的速度高速飛過整個場地。

▲ 不同訓練方法的無人機穿越障礙

實驗中研究人員還使用經過傳統方法訓練的無人機當作對比，結果發現，使用新方法訓練的無人機在更短的時間內完成了整個飛行過程。

在一些情況下，新方法訓練的無人機能夠比傳統方法訓練的無人機快 20% 完成整個飛行。這是因為傳統方法完全基於計算機對飛行軌跡的的模擬對無人機進行訓練，無法應對高速飛行狀態下的空氣動力學效應。

研究人員還發現一個非常有趣的現象，用新方法訓練出來的無人機並非全程領先對手。在某些情況下，無人機會選擇減速來應對棘手的彎道，或者會選擇更加節能的飛行方式，以此來尋找機會加速實現更快地到達終點。

三、結合人類飛行員駕駛資料，研究者欲挑戰更復雜場景

研究人員計劃以更快的速度在更復雜的環境進行更多實驗，以進一步改進他們的方法。他們還將在實驗中結合遠端駕駛無人機的人類飛行員的資料，因為他們的決策可能有助於研究團隊找到更快可行性更高的飛行方式。

“我們可以以人類飛行員的飛行方式為起點，從中改進我們的方法，看看有哪些人類做不到的事情可以讓我們的無人機做到。”Ezra Tal 說。

如果無人機變得更快更靈活，將有機會更多地用在一些需要時間的緊迫事務上，比如在自然災害中尋找倖存者。

麻省理工學院航空航天學副教授兼資訊與決策系統實驗室主任 Sertac Karaman 說：“這些新演算法是非常有價值的一步，在未來或許能夠讓無人機實現快速地在複雜環境中飛行。”

結語：更會避障的無人機或能用於災害救援

無人機高速飛行中實現有效避障是一項不小的挑戰，往往會因為無法有效避開障礙物而發生墜機。

麻省理工學院的這個新方法能夠在保證無人機飛行速度的同時讓無人機更好的躲避障礙，找到最優的飛行路線，這能夠在一定程度上有效減少無人機墜機事件的發生。

另外，飛行速度更快且更靈活的無人機能夠應對更多更復雜的場景。隨著這項訓練方法的改進，或許能夠讓無人機在未來更好的應用於災害救援之中，拯救更多人的生命。