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仿昆蟲飛行機制的新導航系統 幫助無人機群實現高速自主避障飛行 New Approach Allows Drone Swarms to Autonomously Navigate Complex Environments at High Speed
隨著無人機的應用日益廣泛,如何在複雜多變的環境中實現自主飛行,已成為當前技術發展的關鍵挑戰。為突破此限制,上海交通大學(Shanghai Jiao Tong University)媒體訊息網絡研究所團隊受昆蟲飛行策略啟發,開發出一套創新的神經網路導航系統。該系統核心為一套精簡且高效率的深度學習模型,僅需透過低解析度的深度影像(12×16 像素)與簡易感測器,便能即時感知周遭環境,並迅速做出靈活反應。訓練過程中,研究人員建構了一個具備物理互動特性的模擬環境,以支援無人機自主學習,並同時進行多機訓練。實驗結果顯示,此套系統具備高運算效率與極低能耗的優勢,且能在無需通訊的情況下,實現多機協同導航。此外,即使輸入的深度影像解析度極低,無人機也能以每秒 20 公尺的速度安全飛行。此項成果驗證了影響導航效能的關鍵並非感測器本身的精密程度,而在於系統對物理世界的理解能力。未來研究將朝兩方向發展:一是改用更接近昆蟲的視覺機制取代現行的深度測量,以實現更為靈活的自主飛行;二是提升模型的可解釋性,進一步理解人工智慧如何在有限資源下實現複雜行為。
2025/07/21
https://techxplore.com/news/2025-07-approach-drone-swarms-autonomously-complex.html
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薛孝亭