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支持AI的控制系统有助于自主无人机在不确定的环境中保持目标
系统会自动学习适应未知的干扰，例如阵风。
来源:MIT新闻 - 人工智能一架载水的自动无人机，可以帮助扑灭内华达山脉的野火，可能会遇到漩涡状的圣安娜风，威胁到将其推开。迅速适应这些未知的干扰功能，对无人机的飞行控制系统提出了巨大的挑战。
为了帮助这样的无人机留在目标上，麻省理工学院的研究人员开发了一种新的，基于机器的自适应控制算法，它可以在面对不可预测的阵风（如阵风）的情况下最大程度地减少其与预期轨迹的偏差。
与标准方法不同，新技术不需要对自动驾驶无人机编程的人提前了解这些不确定干扰的结构。取而代之的是，控制系统的人工智能模型从从15分钟的飞行时间中收集的少量观察数据中学习了所有需要了解的东西。
重要的是，该技术会自动确定应使用哪种优化算法来适应干扰，从而改善了跟踪性能。它选择了最适合该无人机面临的特定干扰几何形状的算法。
研究人员使用称为Meta-Learning的技术训练他们的控制系统，以同时完成两项事情，该技术教授该系统如何适应不同类型的干扰。
综上所述，这些成分使其自适应控制系统比模拟中的基线方法达到50％的轨迹跟踪误差，并使用在训练过程中看不到的新风速更好。
将来，尽管有强风或监测国家公园的火灾区域，但这种自适应控制系统可以帮助自动无人机更有效地提供重型包裹。
纸找到正确的算法
“选择一个良好的距离函数来构建正确的镜面探测适应性，这对于获取正确的算法以减少跟踪误差很重要。”
学习适应