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人工智能無(wú)人機(jī)在國(guó)際競(jìng)速比賽中首次戰(zhàn)勝人類(lèi)飛行員冠軍

2025/4/29 22:35:27 來(lái)源:IT之家 作者:遠(yuǎn)洋 責(zé)編:遠(yuǎn)洋

IT之家 4 月 29 日消息, 4 月 14 日在阿布扎比舉行的 2025 年 A2RL 無(wú)人機(jī)錦標(biāo)賽上,由代爾夫特理工大學(xué)(Delft University of Technology)開(kāi)發(fā)的人工智能(AI)無(wú)人機(jī)首次戰(zhàn)勝了人類(lèi)飛行員。

當(dāng)天,兩場(chǎng)無(wú)人機(jī)競(jìng)速賽事同時(shí)舉行:人類(lèi)飛行員參與的獵鷹杯(Falcon Cup)總決賽,以及 AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛無(wú)人機(jī)競(jìng)速賽事。在最終的對(duì)決中,代爾夫特理工大學(xué)的 AI 無(wú)人機(jī)不僅贏得了 A2RL 大獎(jiǎng)賽冠軍,還在淘汰賽中擊敗了三位前 DCL 世界冠軍,其飛行速度在曲折的賽道上達(dá)到了每小時(shí) 95.8 公里

代爾夫特理工大學(xué)的科學(xué)家和學(xué)生團(tuán)隊(duì)通過(guò)開(kāi)發(fā)高效且穩(wěn)健的 AI 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了這一突破,該系統(tǒng)能夠在瞬間做出高性能的控制決策。

兩年前,蘇黎世大學(xué)的機(jī)器人與感知研究小組首次在飛行實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中用自動(dòng)駕駛無(wú)人機(jī)戰(zhàn)勝了人類(lèi)無(wú)人機(jī)競(jìng)速冠軍。然而,當(dāng)時(shí)的實(shí)驗(yàn)條件、硬件和賽道仍由研究人員控制,與本次世界錦標(biāo)賽的環(huán)境截然不同。在本次錦標(biāo)賽中,硬件和賽道完全由賽事組織者設(shè)計(jì)和管理。

據(jù)IT之家了解,2025 年 A2RL 無(wú)人機(jī)錦標(biāo)賽的目標(biāo)是通過(guò)在極端時(shí)間壓力下,以及在計(jì)算和感知資源極其有限的條件下開(kāi)展機(jī)器人 AI 研究,從而推動(dòng)物理人工智能的邊界。與以往的自動(dòng)駕駛無(wú)人機(jī)競(jìng)賽不同,本次競(jìng)賽的無(wú)人機(jī)僅配備了一個(gè)向前看的攝像頭,這更接近人類(lèi)第一人稱(chēng)視角(FPV)飛行員的飛行方式,同時(shí)也為 AI 帶來(lái)了額外的感知挑戰(zhàn)。

代爾夫特理工大學(xué)航空航天工程學(xué)院的 MAVLab 團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了戰(zhàn)勝三位前 DCL 世界冠軍的 AI 系統(tǒng)。團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人克里斯托夫?德?瓦格特(Christophe De Wagter)表示,他們通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接向電機(jī)發(fā)送控制指令,而非通過(guò)傳統(tǒng)的手動(dòng)控制器。這種網(wǎng)絡(luò)最初由歐洲航天局(ESA)的先進(jìn)概念團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā),名為“制導(dǎo)與控制網(wǎng)絡(luò)”。

傳統(tǒng)的人工設(shè)計(jì)的最優(yōu)控制算法計(jì)算成本過(guò)高,無(wú)法在資源受限的無(wú)人機(jī)或衛(wèi)星等系統(tǒng)上運(yùn)行。ESA 發(fā)現(xiàn),深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠模擬傳統(tǒng)算法的結(jié)果,同時(shí)將處理時(shí)間降低幾個(gè)數(shù)量級(jí)。由于在真實(shí)空間硬件上測(cè)試這些網(wǎng)絡(luò)的性能存在困難,因此與代爾夫特理工大學(xué)的 MAVLab 團(tuán)隊(duì)展開(kāi)了合作。

“我們現(xiàn)在通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)(一種通過(guò)試錯(cuò)進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法)來(lái)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),”德?瓦格特說(shuō),“這使得無(wú)人機(jī)能夠更接近系統(tǒng)的物理極限。為此,我們不僅重新設(shè)計(jì)了控制訓(xùn)練程序,還研究了如何從無(wú)人機(jī)自身的傳感器數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)其動(dòng)態(tài)特性。”

這種高效且穩(wěn)健的 AI 系統(tǒng)不僅對(duì)自動(dòng)駕駛競(jìng)速無(wú)人機(jī)至關(guān)重要,還將擴(kuò)展到其他機(jī)器人應(yīng)用中。德?瓦格特表示:“機(jī)器人 AI 的發(fā)展受到計(jì)算和能源資源的限制。自動(dòng)駕駛無(wú)人機(jī)競(jìng)速是開(kāi)發(fā)和展示高效、穩(wěn)健 AI 的理想測(cè)試案例。讓無(wú)人機(jī)飛得更快對(duì)于許多經(jīng)濟(jì)和社會(huì)應(yīng)用都至關(guān)重要,例如及時(shí)運(yùn)送血液樣本和除顫器,以及在自然災(zāi)害中尋找被困人員。此外,我們還可以利用這些方法,不僅追求最短時(shí)間,還可以追求其他標(biāo)準(zhǔn),如最佳能耗或安全性。這將對(duì)許多其他應(yīng)用產(chǎn)生影響,從真空機(jī)器人到自動(dòng)駕駛汽車(chē)?!?/p>

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