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文|陳根
近年來無人機市場飛速增長 ， 避障技術作為增加無人機安全飛行的保障 ， 也隨著技術的發展日新月異 。 無人機在飛行過程中 ， 通過其傳感器收集周邊環境的信息 ， 測量距離從而做出相對應的動作指令 ， 從而達到避障的作用 。
當無人機快速飛行時 ， 空氣動力學會變得復雜且難以預測 ， 無人機本身也會變得不穩定 ， 導致出現無法有效躲避障礙物的情況 。 為此 ， 麻省理工學院（MIT）的航空工程師們設計了一種算法 ， 其飛過簡單的障礙跑道的速度比用傳統規劃算法訓練的無人機快20% 。
新算法訓練的無人機 ， 可以幫助無人機找到繞過障礙物的最快路線 ， 而不會墜毀 。 其結合了模擬和實驗 ， 能夠最小化識別快速和安全飛行路徑所需的實驗數量 。 此外 ， 新算法下的無人機并不是在整個過程中都領先于競爭對手 。 某些情況下 ， 它會讓無人機減速以應對復雜的彎道 ， 或者節省無人機的能量 ， 然后加速并超越對手 。

【華為鴻蒙系統|陳根：MIT開發新算法，更智能、更安全】在過去 ， 為了了解空氣動力學如何影響高速飛行中的無人機 ， 研究人員必須進行多次實驗 ， 將無人機設置成不同的速度與飛行軌跡 ， 查看哪種飛行模式既快速又安全 。 但這一過程昂貴且復雜 ， 并且經常發生無人機墜毀事件 。
因此 ， 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 ， 基于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 ， 大大降低了所要進行的實驗次數 。
可以說 ， 新算法下 ， 訓練的無人機幾乎“贏得”了每一場比賽 ， 也比傳統訓練的無人機使用了更短的時間飛完全程 。 或許 ， 這是因為傳統訓練的無人機沒有進行這種微妙的調整 ， 它的軌跡僅僅基于模擬 ， 不能完全解釋團隊在現實世界中實驗揭示的空氣動力學效應 。

目前 ， 該論文《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）》 ， 發表在《國際機器人研究雜志》The International Journal of Robotics Research上 。
未來 ， 研究人員計劃進行更多的飛行實驗 ， 以更快的速度 ， 通過更復雜的環境 ， 進一步改進算法 。

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