文章概要:
1. 苏黎世大学和英特尔研发的Swift人工智能无人机,在与人类专业选手的比赛中取得了胜利。
2. Swift的优势在于更快的反应时间、更高的转弯速度和更长期的规划。
3. Swift使用传感器、神经网络和深度强化学习来导航现实世界和制定飞行策略。
苏黎世大学和英特尔的研究人员推出了一款名为Swift的自动竞技无人机,它在无人机比赛中击败了人类专业选手。
Swift无人机装备了摄像头和其他传感器,在与3名人类专业选手的多场比赛中,Swift总共赢得了60%的比赛。
Swift在以下几个方面表现优秀:起飞时反应更快;第一个转弯时保持更高速度,转弯更为紧凑;始终以最高速度飞行,而人类选手会根据比赛情况调整策略。
Swift比赛中的运行策略大致如下:
1. 感知系统
-使用视觉惯性里程计(VIO)模块结合摄像头采集的数据和无人机的运动、惯性特征,确定无人机在现实世界中的位置。
- 使用神经网络根据摄像头图像检测跑道门的角点。
- 将检测结果映射到3D空间,与VIO估计的位置信息结合。
2. 控制策略
- 根据感知系统获取的环境信息,决定无人机的下一步行动。
- 通过深度强化学习训练,奖励靠近下一个门的中心、保持门在视野中的行为。
3. 模拟与现实结合
- 利用在实际赛道收集的数据增强模拟环境,使其更贴近真实。
- 允许Swift同时在模拟和现实中学习,将虚拟训练转移到现实世界。
为了使Swift可以将在模拟环境中的学习应用到现实世界,研究人员通过在实际赛道中收集数据增强了模拟环境,使其更贴近真实情况。在感知系统获取环境信息的基础上,Swift使用深度强化学习训练出控制策略,以飞向下一个目标并保持视野。
研究小组指出,尽管斯威夫特取得了成功,但人类的稳健性还是令人惊叹的。只要无人机完好无损,人类飞行员就可以全速处理事故并继续比赛。
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