蓋世汽車(chē)訊 據(jù)外媒報(bào)道，蘇黎世大學(xué)（University of Zurich，UZH）研發(fā)了DroNet算法，使無(wú)人機(jī)能夠沿著城市街道或在建筑物內(nèi)飛行，該算法還需要通過(guò)騎行者及汽車(chē)駕駛員學(xué)習(xí)駕駛用例及相關(guān)的交通法規(guī)。
蘇黎世大學(xué)及瑞士國(guó)家機(jī)器人能力研究中心（The Swiss National Competence Center of Research in Robotics）的研究人員已研發(fā)出DroNet算法，可為無(wú)人機(jī)提供導(dǎo)航服務(wù)，使其安全穿行于城市街道。
DroNet可輸出兩張圖，其中一張被用于無(wú)人機(jī)導(dǎo)航，助其飛躍障礙物。而另一張圖則被用于探查碰撞的可能性，并對(duì)危險(xiǎn)情境作出應(yīng)對(duì)。
DroNet可探查靜態(tài)及動(dòng)態(tài)的障礙物，降低飛行速度，旨在防止發(fā)生碰撞。憑借該算法，研究人員，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)獨(dú)立導(dǎo)航功能，將該技術(shù)融入到人們的日常生活中。
瑞士研發(fā)人員所用無(wú)人機(jī)搭載了手機(jī)攝像頭，DroNet算法功能強(qiáng)大，其利用了人工智能技術(shù)，用于評(píng)估觀察到的環(huán)境。該算法由深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)組成，該軟件可利用眾多培訓(xùn)用例，學(xué)習(xí)解決復(fù)雜的任務(wù)。
深度學(xué)習(xí)的最大挑戰(zhàn)在于：需采集數(shù)千個(gè)這類(lèi)培訓(xùn)用例。通過(guò)模擬訓(xùn)練，無(wú)人機(jī)還學(xué)會(huì)遵循相關(guān)交通規(guī)則。研究人員發(fā)現(xiàn)，其無(wú)人機(jī)不僅能實(shí)現(xiàn)道路導(dǎo)航，還能進(jìn)入截然不同的環(huán)境，如：多層停車(chē)場(chǎng)及辦公室走廊。
該研究表明，可部署無(wú)人機(jī)并將其用于監(jiān)視任務(wù)或包裹快遞（parcel deliveries）或是在城市遭災(zāi)時(shí)進(jìn)行救援。然而，研究團(tuán)隊(duì)也提出了警示，不能對(duì)該款輕量化、低成本的無(wú)人機(jī)抱有過(guò)高的期望。（本文圖片選自eenewsautomotive .com）
?