加州理工開發(fā)讓多臺無人機在擁擠、陌生環(huán)境下導航的 AI 技術(shù)

無人機技術(shù)雖然說在近幾年來發(fā)展迅速，但基本上還是只適合在室外使用，想要在室內(nèi)環(huán)境使用的話，太容易撞到障礙物或是其他無人機了。不過，加州理工的研究人員所開發(fā)的機器學習算法“Global-to-local Safe Autonomy Synthesis（GLAS）”，讓一群無人機也有機會能在擁擠、沒有地圖的環(huán)境下自動導航，使得室內(nèi)的無人機使用也有一定的自由度，且能自行適應(yīng)環(huán)境。

GLAS 的關(guān)鍵在于一群無人機當中的每個個體，都能自行判斷在其近旁的障礙物位置與其他無人機的動向，并且自主做出反應(yīng)，而不需要由一個中控系統(tǒng)同時控制所有的無人機。這就像在高速公路上的每一名駕駛，都能從四周有限的資訊，做出自己的判斷來保持安全一樣。此外，加州理工還開發(fā)了另一套名為“Neural-Swarm”的 AI 算法，可以自行學習無人機之間復雜的空氣動力交互作用，進一步確保飛行中的安全。

在短時間來說，這個技術(shù)最適合的可能是室內(nèi)無人機拍攝，或是無人機燈光秀等應(yīng)用，只要由控制中心指定前往的地點，無人機就能自行尋找合適的路線，并且避開其他無人機抵達目的。但未來在更多需要一大群無人機的應(yīng)用領(lǐng)域，像是搜救任務(wù)或空中飛車上，應(yīng)該也有這樣的 AI 出場的機會吧。