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当您以每小时60公里的速度拉动空中时，可能很难解决您要去的地方。但是现在，无人机可以在飞行时创建详细的3D地图 - 这一进步可以使他们摆脱人类的投入。

该系统称为Hydra Fusion，有一天可以允许无人机使用一种称为同时定位的导航形式，并映射在不熟悉的空间中找到自己的方式 - 就像某些机器人在地面上所做的那样。这也将使它们在航空监视方面更好。

Hydra Fusion通过将多个图像缝合在一起（在这种情况下，是从无人机的摄像机中连续的镜头框架）来起作用，以在空中播放时形成详细的3D地图。“我们可以以30节的速度驾驶无人驾驶飞机，并在我们走时创建地图，”系统背后的团队一部分洛克希德·马丁（Lockheed Martin）说。

以前，飞行后处理花了数小时才能从无人机录像中构建地图。瓶颈是处理能力。该团队通过利用GPU的力量来克服这一点 - 最初为游戏开发的快速图像处理芯片。

Hydra Fusion以每小时60公里的速度创建地图，分辨率为每个像素30厘米，清楚地显示了树木和建筑物（请参见图片，左）。更高的分辨率（每个像素最高2.5厘米）可以以较慢的速度和低海拔生成。可能会有更大的细节：对于一个客户而言，洛克希德·马丁（Lockheed Martin）正在考虑在铁轨位置的映射更小至6毫米的变化。 戴维·哈姆布林（David Hambling）

感觉就像每次都有一架无人机：一个用于监视农场，一个用于监视野生动植物，另一个可以送您的披萨。现在，一辆名为Teal的无人机旨在实现这一切 - 这要归功于脑力的增强。

盐湖城IDRONE首席执行官乔治·马图斯（George Matus）说，大多数无人机都考虑到了特定用途。“我们几乎像无人机的智能手机一样，我们可以在其中建立一个应用商店。”

马图斯（Matus）从11岁起就一直在飞行无人机。他说：“我在无人机中建立了我想要的一切的愿望清单。”

现在18岁，他已经开发了蓝绿色，这是一种可以在空中做出决定的无人机。这要归功于来自马萨诸塞州剑桥的机器人公司Neurala的脑启发软件，该软件以前曾开发用于指导太空流浪者的技术。

人工神经网络层处理不同的任务，例如解释相机看到的内容或选择无人机下一步将去向。

Neurala副总裁Roger Matus说：“蓝绿色无人机是第一个具有功能强大的处理器的无人机，可以在无人机本身上运行机器学习软件，因此可以立即做出决定。”“这是自动飞行的第一阶段。”

Neurala的图像识别用于Teal的三个内置应用之一，该应用程序可让您指示无人机跟踪特定的人。随着时间的流逝，团队打算开发诸如更好的障碍和自动导航之类的技能。

Teal的另外两个入门应用程序提供了飞行控制和赛车游戏。乔治·马图斯（George Matus）希望开发人员能够建立在无人机的智能上，以创建更多，例如搜索和救援功能，或者学习无人机何时即将崩溃并指示其采取避免行动的功能。 Aviva Rutkin

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为什么当您可以蜂拥而至的时候有一个呢？获得多个无人机执行协调的任务意味着在更少的时间内可以覆盖更多的地面。例如，只有6个小时的无人驾驶飞机才能绘制阿尔卑斯山的Matter Horn Mountain。

但是，作为群体走动是棘手的。单人无人机可以相对轻松地避免障碍物，但是在编队飞行时很难这样做。

进入树林

因此，新加坡技术与设计大学的Matthias Brust和俄勒冈州立大学的Bogdan Strimbu为无人机设计了一种途径，因为它们飞过他们想到的最艰难的环境之一 - 森林。让无人机群穿过树木，这意味着这样的群可以很快映射并拍摄以前限制的区域的照片。

他们的方法基于跟随领导者的方法。为铅无人机提供了GPS目的地，其余的包装保持相对于领导者的位置，同时避免了障碍。如果领导者的电池电量较低或撞车，则群体会随时挑选新的队长。

由于树木和树叶（或城市中的建筑物）可以阻止群体与地面基础的通信，因此铅无人机从其队友那里收集数据，并定期上升到冠层以上，以将图像发送回家。

研究人员通过运行计算机模拟测试了他们的系统，其中八个无人机接近一棵树并占据位置以扫描它。蜂群到达了目的地，几乎散布了一台无人机到达那里的速度。布鲁斯特说，如果无人机可以绕过树而不会崩溃，那么飞越许多树木就不是问题。

新墨西哥大学的克里斯·利皮特（Chris Lippitt）期待着无人机群，很快就会绘制难以到达的地方。他说：“这确实改变了我们如何测量环境的方程式。” Conor Gearin

本文出现在标题“无人机找到路”下。