一種新的基于機器學習的自適應控制算法可以使無人機保持目標—— 麻省理工學院工程

麻省理工學院的研究人員開發(fā)了一種新的自適應控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以幫助自主無人機在不確定環(huán)境中保持目標。該系統(tǒng)可以自動學習適應未知的干擾，例如陣風。研究人員使用了一種稱為元學習的技術(shù)來訓練該系統(tǒng)。通過元學習，可以確定無人機所面臨的特定干擾的優(yōu)化算法和幾何形狀。

與標準方法不同，這種新技術(shù)不需要編程自主無人機的人員事先了解這些不確定干擾的結(jié)構(gòu)。相反，控制系統(tǒng)的人工智能模型從收集的少量觀測數(shù)據(jù)中學習它需要知道的一切，這些數(shù)據(jù)是從15分鐘的飛行時間中收集的。

“這些組件的并發(fā)學習賦予了我們方法的力量。通過利用元學習，我們的控制器可以自動做出最佳選擇，以實現(xiàn)快速適應，”MIT 機械工程系和數(shù)據(jù)、系統(tǒng)與社會研究所（IDSS）的 Esther and Harold E. Edgerton 助理教授 Navid Azizan 表示。