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苏黎世大学研发DroNet算法 利用深度学习赋予无人机导航功能

DroNet可输出两张图,其中一张被用于无人机导航,助其飞跃障碍物。

  据外媒报道,苏黎世大学(University of Zurich,UZH)研发了DroNet算法,使无人机能够沿着城市街道或在建筑物内飞行,该算法还需要通过骑行者及汽车驾驶员学习驾驶用例及相关的交通法规。

  苏黎世大学及瑞士国家机器人能力研究中心(The Swiss National Competence Center of Research in Robotics)的研究人员已研发出DroNet算法,可为无人机提供导航服务,使其安全穿行于城市街道。

  DroNet可输出两张图,其中一张被用于无人机导航,助其飞跃障碍物。而另一张图则被用于探查碰撞的可能性,并对危险情境作出应对。

  DroNet可探查静态及动态的障碍物,降低飞行速度,旨在防止发生碰撞。凭借该算法,研究人员,实现了无人机独立导航功能,将该技术融入到人们的日常生活中。

  瑞士研发人员所用无人机搭载了手机摄像头,DroNet算法功能强大,其利用了人工智能技术,用于评估观察到的环境。该算法由深度神经元网络组成,该软件可利用众多培训用例,学习解决复杂的任务。

  深度学习的最大挑战在于:需采集数千个这类培训用例。通过模拟训练,无人机还学会遵循相关交通规则。研究人员发现,其无人机不仅能实现道路导航,还能进入截然不同的环境,如:多层停车场及办公室走廊。

  该研究表明,可部署无人机并将其用于监视任务或包裹快递(parcel deliveries)或是在城市遭灾时进行救援。然而,研究团队也提出了警示,不能对该款轻量化、低成本的无人机抱有过高的期望。

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