英特爾實(shí)驗(yàn)室和墨西哥國立理工學(xué)院的科學(xué)家們最近研究了一種框架,，可以在雜亂的未知環(huán)境中實(shí)現(xiàn)無人機(jī)自主導(dǎo)航,。

　　尖端無人機(jī)可以毫不費(fèi)力地駕馭障礙物環(huán)境，但是當(dāng)面對前所未有的景觀，如茂密的樹林或迷宮時，則難以自主地到達(dá)目的地。

　　在未知的雜亂環(huán)境中進(jìn)行自主導(dǎo)航是機(jī)器人技術(shù)中的基本問題之一,，應(yīng)用于搜索和救援，信息收集和工業(yè)和民用結(jié)構(gòu)的檢查等,，盡管機(jī)器人平臺和環(huán)境的某些組合,，映射，規(guī)劃和軌跡生成可以被認(rèn)為是成熟的領(lǐng)域,，但是仍然缺少在一般環(huán)境中組合來自所有這些領(lǐng)域的元素用于無人機(jī)導(dǎo)航的框架,。

　　在涉及英特爾Ready to Fly無人機(jī)套件的定性和定量測試中，他們表示他們的實(shí)時,、設(shè)備上的算法系列實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的性能,。

　　該團(tuán)隊(duì)的算法框架專為配備3D傳感器和里程計(jì)模塊的無人機(jī)而設(shè)計(jì)，包括三個部分：（1）生成從無人機(jī)深度傳感器獲得的測量值之間差異的映射的算法,，（2）路徑生成模型,，考慮視場限制空間被認(rèn)為是安全的導(dǎo)航，（3）生成穩(wěn)健運(yùn)動計(jì)劃的模型,。

　　在映射階段,，算法從視差深度圖像和測距法計(jì)算一個點(diǎn)云，并將其添加到無人機(jī)占用空間的地圖表示中,。在上述路徑規(guī)劃過程中,，會生成一個探測動作,，在后續(xù)階段，框架會創(chuàng)建一個軌跡,，將機(jī)器人從當(dāng)前狀態(tài)驅(qū)動到下一個計(jì)劃動作,。一直以來，這些模型都試圖確保無人機(jī)的偏航方向,，即它繞垂直軸旋轉(zhuǎn)或振蕩的方式與運(yùn)動方向一致,，主要是通過采用速度跟蹤偏航方法,。

　　為了測試其框架的穩(wěn)健性,，研究人員在四個真實(shí)環(huán)境（3D迷宮，工業(yè)倉庫,，雜亂的實(shí)驗(yàn)室和森林環(huán)境）和虛擬環(huán)境中使用機(jī)器人操作系統(tǒng)Kinetic（一種流行的開源機(jī)器人）進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),。

　　他們報告說，在其中一項(xiàng)測試中,，與基準(zhǔn)算法的103.2毫秒和35.5毫秒相比,，它實(shí)現(xiàn)了3.37毫秒的運(yùn)動時間，并且其平均映射時間為0.256毫秒,，而基準(zhǔn)算法為700.7毫秒和2.035毫秒,。

　　當(dāng)然，這并非一帆風(fēng)順,。該團(tuán)隊(duì)指出,，算法往往會產(chǎn)生比測試基準(zhǔn)更大的路徑，并且無法在非常狹小的空間的迷宮模擬中到達(dá)目標(biāo)目的地,。但他們表示,，該研究可能會改進(jìn)系統(tǒng)整合軌跡跟蹤和動態(tài)障礙預(yù)測，這可能使未來的無人機(jī)能夠在擁擠的環(huán)境中更有效地導(dǎo)航,。