根据将于本月晚些时候在SIGGRAPH计算机图形学会议上发布的新研究，人工智能算法可以帮助您自动驾驶您的设计无人机 。
麻省理工学院(MIT)的一群boffins设计了一种“计算混合无人机的神经网络控制器”的方法 。混合无人机可以像多旋翼无人机一样飞行，垂直起降，并且可以像固定的机翼平面一样水平滑行 。这些类型的无人机难以控制; 工程师经常需要为两种飞行模式手动??设计单独的控制器，并根据无人机的蓝图定制软件 。
现在AI可以帮助各种设计的混合无人机自动化这个过程 。首先，可定制的无人机是在商店在线CAD软件OnShape中设计的，它将车辆的部件(如机翼，车身，尾翼和转子)拼凑在一起 。
请注意，有关如何将这些组件组合在一起的规则 。并非每一种设计都是合理的，如果车身和转子的重量不平衡，有些设计将无法飞行 。在设计了适当的无人机后，它将学习如何在模拟中飞行 。该团队构建了一个神经网络控制器，可以根据输入速度和设备的方向，学习如何调整无人机转子的推力 。
当无人机最终被构建时，它可以在现实生活中自动飞行，就像通过模拟教学一样 。“我们的方法允许非专家设计模型，等待几个小时来计算其控制器，然后使用定制的，即用型无人机离开，” 该项目的主要作者(PDF)和徐杰说 。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究生 。“希望这样一个平台可以让每个人都能更方便地使用这些更多功能的”混合无人机“ 。
这是一个使用该软件实现两个无人机设计的视频 。第一个是由一个带有四个转子的扁平矩形主体制成的无人机，第二个是更传统的平面设计 。
通过强化学习训练神经网络控制器 。目标是通过调整转子的推力稳定地飞行无人机 。“这里的控制器是一个反馈功能，它从飞行员和直升机状态获取输入或目标速度，就像传感器的方向一样，”Xu告诉The Register 。“然后它为每个转子输出所需的转子推力 。控制器在飞行过程中每个时间步都运行 。”
因此，所有飞行员控制都是无人机使用外部遥控器在各个方向飞行的速度 。AI组件可自动微调转子的转速和推力，使其在混合飞行模式下更有效地飞行 。为了转移无人机在模拟过程中学到的东西，使其能够在现实生活中飞行，研究人员确保在模拟中包括传感器噪声，漂移和任何延迟延迟的影响 。
目前，这些自动混合动力无人机只能执行简单的操作，如起飞，着陆或以S形飞行数十秒 。
【人工智能算法可以帮助您自动驾驶您的设计无人机】“由于测试领域的尺寸限制以及我们的模型现在只能进行轻微转弯的限制，在实际飞行测试中我们验证了我们的控制器，因为它执行起飞，滑行和转换回直升机的基本操作模式，所有这些都需要大约15至20秒，“徐说 。?
如果标题在头脑中掠过像人工智能训练的混合无人机，摇滚音乐对你来说只是“吵闹”，那就是戴夫格罗尔的后飞车Foo Fighters“学会飞行”的点头 。1999年 - 现在绝对有资格成为爸爸摇滚乐 。
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