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今天所有的商用无人机电池的挤压检测我们在本来研发的时候检测了许多遍都使用gps，它可以在建筑物屋顶和高度高的地方工作。但是，当无人驾驶飞机必须在高层建筑物之间或在密集的，非结构化的城市街道中自主地导航时，汽车，骑自行车者或行人突然穿过他们的路?到目前为止，商用无人机无法对这种不可预见的事件做出快速反应。

集成自主导航无人机

苏黎世大学和国家研究能力研究中心nccr robotics的研究人员开发了dronet，这种算法可以安全地驾驶无人机穿过城市的街道。设计为快速的8层残余络，它为每五金工具个单个输入图像生成两个输出：一个转向角，用于保持无人机在避开障碍物的同时进行导航，拓展行业发展新空间以及碰撞概率，让无人机识别危险情况并及时对它们作出反应。 dronet可以识别静态和动态障碍物，可以减速以避免撞到它们。通过这种算法，我们向自动导航无人机融入我们的日常生活中迈出了一步， 大学机器密封件人和感知教授davide scaramuzza说。苏黎世。

强大的人工智能算法

瑞士研究人员开发的无人机不是依赖复杂的传感器，而是使用像每部智能一样的普通相机，以及非常强大的人工智能算法来解释它所观察到的场景并做出相应的反应。该算法由所谓的深度神经络组成。 这是一种计算机算法，可以从一组'训练样例'中学习解决复杂的任务，向无人机展示如何做某些事情并应对一些困难的情况，就像孩子向父母或老师学习一样， 教授说。 scaramuzza。

汽车和自行车是无人机的老师

深度学习中最困难的挑战之一是收集数千个 训练样例 。为了获得足够的数据来训练他们的算法，scaramuzza教授和他的团队收集了在城市环境中驾驶的汽车和自行车的数据。通过模仿它们，无人机自动学会遵守安全规则，例如 如何跟随街道而不进入迎面而来的车道 ，以及 当行人，建筑工程或其他车辆等障碍物阻挡他们的方式时如何停下来 。 更有趣的是，研究人员表明，他转子铁芯们的无人机学会了不仅可以穿越城市街道，还可以在完全不同的环境中学习，而这些环境从未被教导过。实际上，无人机学会了在室内环境中自主飞行，

走向完全自主的无人机

这项研究开启了在杂乱的城市街道中进行监测和监视或包裹投递以及在城市被摧毁的地区进行救援行动的潜力。然而，研究小组警告说，对轻型廉价无人机可以做的事情有着过分的期望。 在最雄心勃勃的应用程序成为现实之前，仍然必须克服许多技术问题， 博士生antonio loquercio说。