據(jù)報道有研究人員正在研發(fā)一種無人機控制系統(tǒng)，，讓無人機通過模仿自行車和汽車穿越城市的軌跡來提高飛行機器人的敏銳度，無人機在接受城市環(huán)境的訓練之后，也可以熟悉辦公室走廊和停車場等領域的環(huán)境。

據(jù)外媒報道，研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種無人機的控制算法，讓它們模仿自行車和汽車通過城市地區(qū)的運動。許多無人機的應用大部分出現(xiàn)在空曠的空域，但是在街道上安全地移動通過密集的城區(qū)也是一個方便的功能。

研究人員已經(jīng)提出了一種無人機控制系統(tǒng)，通過向它們展示汽車和汽車的前行模式，使無人機能夠自主地通過這些繁忙的區(qū)域。

現(xiàn)代城市的喧囂需要都市人對移動障礙有著敏銳的注意，那么如何培訓飛行機器人呢？無人機使用的GPS系統(tǒng)使其在所有行人，汽車，自行車和步行道上空開放的空域前行，蘇黎世大學和國家研究能力中心的研究人員訓練無人機進行跟隨。

這意味著開發(fā)一個他們稱之為DroNet的深度學習算法。該算法不是用一組精巧的傳感器來觀察周圍的世界，而只依賴與智能手機類似的常規(guī)相機來安全地引導無人機在可能出現(xiàn)的障礙物周圍。教DroNet這樣做涉及收集大量的訓練數(shù)據(jù)，例如研究人員從自行車和汽車穿越真實世界的城市環(huán)境收集數(shù)據(jù)。通過一遍又一遍地顯示DronNet如何通過這些車輛在城市街道上行駛，它最終學會了如何做到這一點，并弄清楚如何將無人駕駛飛機降落到道路上。

蘇黎世大學機器人與感知教授Davide Scaramuzza表示：“這是一個計算機算法，從一組‘訓練樣本’中學習解決復雜的任務，這些訓練樣本顯示了無人機如何做某些事情，并應對一些困難的情況，就像孩子向父母或老師學習一樣。”

研究小組還發(fā)現(xiàn)，無人機在接受城市環(huán)境的訓練之后，可以將其學習應用于停車場和辦公室走廊等其他環(huán)境。DroNet公司的博士生Antonio Loquercio說：“在最雄心勃勃的應用成為現(xiàn)實之前，仍然必須克服許多技術問題。”