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【无人机网(youuav.com)援引外媒资讯】麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）博士生安德鲁·巴里（Andrew Barry）开发了一种新的检测算法，该算法可使无人机自动避开障碍物体。甚至更好的是，即使飞机没有关于特定位置的现有知识/数据，它也可以工作。Barry认为，真正自主的无人机需要比现在更快的算法。他说，激光雷达系统通常对于小型个人无人机而言过于沉重，而目前的算法太慢而无法与之匹敌。
为了测试他的想法，他自行装配零件制造了一个翼展34英寸的小型无人机，重量不到1磅。它的每个机翼都有一个摄像头，并且有两个处理器，类似于智能手机中的处理器。与其他自动算法处理多个距离的障碍物图像不同-例如，它们扫描距离一米，几米和三米远的物体-巴里仅扫描十米外的障碍物。
他说：“飞行时，您会向前推动10米的地平线，并且只要您的前10米都清晰，就可以绘制周围世界的完整地图。” 由于处理每个帧仅需8.3毫秒，因此该无人机能够以每小时30英里的速度在树木繁茂的区域飞行，在树木之间飞梭并编织。CSAIL声称Barry的系统比现有软件快20倍。值得庆幸的是，它是开源的，可以在GitHub上使用，因此，如果您具备相关技能的话，可以自己进行测试。
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