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无需水晶球就能想象出工程师心目中的未来,即空中出租车和其他飞行器在城市之间运送乘客,避免地面上日益严重的交通堵塞。许多公司已经在原型设计和测试这种混合动力电动“飞行汽车”。这种汽车可以垂直起飞和降落,但也可以像有翼飞机一样在空中翱翔,从而实现更远距离的高效飞行。
当然,这些飞行汽车关注的关键领域之一是安全性。这些飞行汽车不仅必须保持在空中,而且必须保持控制,无论飞行过程中可能出现什么问题,如阵风,或者在其路径上出现飞行的物体,以及螺旋桨失效。
据外媒报道,加州理工学院(California Institute of Technology)研究团队开发出一种基于机器学习的机载控制方法,可以帮助此类飞行器检测和补偿干扰,以便能够继续飞行。相关论文已发表于期刊《IEEE Robotics and Automation Letters》,工程师们将该方法称为“神经飞行容错(Neural-Fly for Fault Tolerance,NFFT)”。
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