加州理工開發讓多台無人機在擁擠、陌生環境下導航的 AI 技術

未來有機會用在救援任務,甚至空中飛車上。

Andy Yang
Andy Yang
2020年07月19日, 上午 10:00
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GLAS swarm AI
Caltech

無人機技術雖然說在近幾年來發展迅速,但基本上還是只適合在室外使用,想要在室內環境使用的話,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的機器學習演算法「Global-to-local Safe Autonomy Synthesis(GLAS)」,讓一群無人機也有機會能在擁擠、沒有地圖的環境下自動導航,使得室內的無人機使用也有一定的自由度,且能自行適應環境。

GLAS 的關鍵在於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,並且自主做出反應,而不需要由一個中控系統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,加州理工還開發了另一套名為「Neural-Swarm」的 AI 演算法,可以自行學習無人機之間複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,這個技術最適合的可能是室內無人機拍攝,或是無人機燈光秀等應用,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,並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用領域,像是搜救任務或空中飛車上,應該也有這樣的 AI 出場的機會吧。

標籤: caltech, science, drones, AI, artificial intelligence, Algorithm, Machine learning, robots, robot, video, Self-driving car, self-driving, autonomous, news, gear
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