苏黎世大学开发的导航算法使无人机能够学习具有挑战性的杂技技能。仿真可以用来训练自主四轴飞行器，提高其速度、敏捷性和效率，有利于传统的搜救行动。

从飞行开始，飞行员就使用杂技技巧来测试飞机的飞行极限。驾驶无人机也是如此：专业飞行员通常通过在比赛中做这样的操作来衡量无人机的极限和掌握水平。

更高效，全速

苏黎世大学的一组研究人员与微处理器公司英特尔合作，开发了一种四旋翼直升机或四旋翼直升机，可以学习飞行杂技。虽然传统的无人机操作可能不需要电源电路或炮筒，但能够执行这种机动的无人机可能效率更高。你可以把它推向极限，充分利用它的敏捷性和速度，在续航上保持更长的距离。

研究人员开发了一种导航算法，使无人机能够仅使用机载传感器独立执行各种机动。为了证明算法的有效性，研究人员进行了动力回路、枪管翻滚或马蒂翻转等练习，在此期间没有人有机会承受大推力和高角加速度。苏黎世大学机器人学教授、机器人与感知小组负责人Davide Scaramuzza说：“这次导航是将无人驾驶飞机融入我们日常生活的又一步。”

模拟训练后

新算法的核心是人工神经网络，它结合了车辆摄像头和传感器的输入，并将信息直接转换为控制命令。神经网络只通过模拟杂技技巧来训练。这样做有几个好处：练习可以很容易地用参考轨迹模拟，不需要人工昂贵的演示。训练可以扩展到各种锻炼，而不会对四轴飞行器造成任何身体风险。

只需几个小时的模拟训练就足够了，四轴飞行器可以使用，而无需使用实际数据进行其他微调。该算法使用来自模拟的感官输入的抽象，并将其传输到物理世界。斯卡拉穆扎说：“我们的算法已经学会了如何进行杂技练习，即使是最好的飞行员也面临挑战。”

快速无人机执行快速任务。

然而，研究人员承认，人类飞行员仍然比自主无人机更好。斯卡拉穆扎说：“人类飞行员可以快速应对突发事件和周围环境的变化，并且调整得更快。”尽管如此，这位机器人学教授仍然坚信，用于搜索和救援任务或服务交付的无人机将受益于能够快速有效地覆盖长距离。