加州理工开发让多台无人机在拥挤、陌生环境下导航的 AI 技术
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无人机技术虽然说在近几年来发展迅速 ， 但基本上还是只适合在室外使用 ， 想要在室内环境使用的话 ， 太容易撞到障碍物或是其他无人机了 。 不过 ， 加州理工的研究人员所开发的机器学习演算法「Global-to-localSafeAutonomySynthesis（GLAS）」 ， 让一群无人机也有机会能在拥挤、没有地图的环境下自动导航 ， 使得室内的无人机使用也有一定的自由度 ， 且能自行适应环境 。
GLAS的关键在于一群无人机当中的每个个体 ， 都能自行判断在其近旁的障碍物位置与其他无人机的动向 ， 并且自主做出反应 ， 而不需要由一个中控系统同时控制所有的无人机 。 这就像在高速公路上的每一名驾驶 ， 都能从四周有限的资讯 ， 做出自己的判断来保持安全一样 。 此外 ， 加州理工还开发了另一套名为「Neural-Swarm」的AI演算法 ， 可以自行学习无人机之间复杂的空气动力交互作用 ， 进一步确保飞行中的安全 。
【加州理工开发让多台无人机在拥挤、陌生环境下导航的 AI 技术】在短时间来说 ， 这个技术最适合的可能是室内无人机拍摄 ， 或是无人机灯光秀等应用 ， 只要由控制中心指定前往的地点 ， 无人机就能自行寻找合适的路线 ， 并且避开其他无人机抵达目的 。 但未来在更多需要一大群无人机的应用领域 ， 像是搜救任务或空中飞车上 ， 应该也有这样的AI出场的机会吧 。
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