來源：環(huán)球網(wǎng)

近日，據(jù)外媒報道稱，為了讓多個無人機在室內(nèi)進行互不干擾的飛行，加州理工學院的研究人員開發(fā)了一種叫做 "GLAS" 的機器學習算法，可為無人機群體在擁擠、陌生環(huán)境中進行導航。

據(jù)介紹，GLAS 系統(tǒng)的運行原理是通過賦予機群中每個無人機一定程度的獨立性，讓它們可以適應不斷變化的環(huán)境。這使得每架無人機不必依賴于現(xiàn)有的地圖或是無人機中已存的路線，GLAS 讓每臺設備在與另一臺設備協(xié)調(diào)的同時，自己獨立學習如何在給定的空間內(nèi)進行導航。這種去中心化模型不僅能夠讓無人機執(zhí)行即興發(fā)揮的操作，同時也讓機群的擴大或縮小變得更加容易，因為這個算法是同時分布在很多設備上的。

此外，此算法的另一項成果——追蹤控制器 Neural－Swarm，還可以幫助無人機補償空氣動力學的相互作用。例如，當無人機從頭頂飛過時，會主動產(chǎn)生向下沖的氣流，使得它比常見的不考慮空氣動力學的商業(yè)控制器更可靠，跟蹤誤差也小得多。

值得關(guān)注的是，這研究成果除了對無人機燈光表演很有用以外，對無人機其他更重要的應用也會有所幫助。比如，無人機救援隊可以安全地搜索營救區(qū)域，以及自動駕駛汽車也可以將交通堵塞和碰撞的可能性降到最低。

不過，研究人員也表示，目前可能還需要一段時間才能將這項技術(shù)在實驗室外投入使用。