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蘇黎世大學研發DroNet算法 賦予無人機導航功能

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時間:1900/1/1 0:00:00

據外媒報道,蘇黎世大學開發了DroNet算法,使無人機能夠沿著城市街道或建筑物飛行。該算法還需要通過騎自行車的人和汽車司機學習駕駛案例和相關交通法規。蘇黎世大學和瑞士國家競爭力機器人研究中心的研究人員開發了DroNet算法,該算法可以為無人機提供導航服務,使其安全地穿過城市街道。DroNet可以輸出兩幅圖像,其中一幅用于無人機導航,幫助其跳過障礙物。另一張圖片用于探索碰撞的可能性和應對危險情況。DroNet可以檢測靜態和動態障礙物,降低飛行速度并防止碰撞。通過這種算法,研究人員實現了無人機的獨立導航功能,并將這項技術融入了人們的日常生活。瑞士研發人員使用的無人機配備了手機攝像頭,DroNet算法功能強大,利用人工智能技術對觀測環境進行評估。該算法由深度神經網絡組成,軟件可以使用許多訓練案例來學習和解決復雜任務。深度學習最大的挑戰是收集數千個這樣的培訓案例。通過模擬訓練,無人機還學會了遵守相關的交通規則。研究人員發現,他們的無人機不僅可以實現道路導航,還可以進入完全不同的環境,如多層停車場和辦公走廊。研究表明,無人機可以被部署和用于監視任務或包裹遞送,或在城市災難中進行救援。然而,研究團隊也警告說,我們不應該對這種重量輕、成本低的無人機抱有太大期望。(本文圖片選自eenewsautomotive.com)據外媒報道,蘇黎世大學(UZH)開發了DroNet算法,該算法使無人機能夠在城市街道或建筑物中飛行。該算法還需要通過騎自行車的人和汽車司機學習駕駛案例和相關交通法規。蘇黎世大學和瑞士國家競爭力機器人研究中心的研究人員開發了DroNet算法,該算法可以為無人機提供導航服務,使其安全地穿過城市街道。DroNet可以輸出兩幅圖像,其中一幅用于無人機導航,幫助其跳過障礙物。另一張圖片用于探索碰撞的可能性和應對危險情況。DroNet可以檢測靜態和動態障礙物,降低飛行速度并防止碰撞。通過這種算法,研究人員實現了無人機的獨立導航功能,并將這項技術融入了人們的日常生活。瑞士研發人員使用的無人機配備了手機攝像頭,DroNet算法功能強大,利用人工智能技術對觀測環境進行評估。該算法由深度神經網絡組成,軟件可以使用許多訓練案例來學習和解決復雜任務。深度學習最大的挑戰是收集數千個這樣的培訓案例。通過模擬訓練,無人機還學會了遵守相關的交通規則。研究人員發現,他們的無人機不僅可以實現道路導航,還可以進入完全不同的環境,如多層停車場和辦公走廊。研究表明,無人機可以被部署和用于監視任務或包裹遞送,或在城市災難中進行救援。然而,研究團隊也警告說,我們不應該對這種重量輕、成本低的無人機抱有太大期望。(本文圖片選自eenewsautomotive.com)

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