加州理工学院开发虚拟传感器 帮助飞行器在旋翼发生故障时保证安全

盖世汽车讯 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）”。

图片来源：加州理工学院