無人機特技飛行曾是人類飛手的專屬領域，而現在，一臺普通四旋翼無人機連穿6道窄門，人類頂尖飛手成功率只有12.5%，而一套創新算法系統卻豪取100%完美通關！
這項顛覆性研究來自浙江大學控制科學與工程學院高飛教授團隊，他們放出"算法增強"大招，徹底打破"硬件決定天花板"的傳統認知。
高飛團隊通過智能算法實現了無人機自主特技飛行，突破了傳統依賴硬件性能的局限，主要技術包括：
一“積木式”動作生成系統：用戶只需標注關鍵位置和姿態（如“在此處倒飛”），系統即可自動生成連貫的特技軌跡，支持復雜動作的自由組合。
二偏航補償算法：解決了倒飛、空翻等極限動作中的失控自轉問題，確保飛行穩定性。
三意圖修正功能：即使輸入不合理（如動作間距過窄），系統仍能自動調整至安全狀態，提高任務魯棒性。
有網友直呼："這簡直是無人機界的'降維打擊'！用智能算法彌補硬件短板，突破了傳統飛行極限！"
這項名為《Unlocking aerobatic potential of quadcopters: Autonomous freestyle flight generation and execution》的研究成果，于近日正式發表在機器人領域國際頂級期刊《Science Robotics》上。
▍驚艷全場的三大實驗：算法智能如何擊敗人類極限？
這支研究團隊不僅提出了創新理論，還用三組極限測試驗證了系統性能，結果令人震撼：
1. 非結構化超大場景特技飛行
第一個挑戰是在非結構化的超大室外環境中實現特技飛行——這對普通無人機來說幾乎是不可能的任務。
讓人驚嘆的是，團隊的系統在不依賴外部定位的情況下，實現了220米的自主飛行，連續完成了三個經典特技動作！
更夸張的是，研究團隊特意將無人機動力限制在普通商用水平（1.5g凈推力和4弧度每秒角速度），系統依然展現出專業競速機的特技表現。
這一結果直接證明：智能算法能夠突破物理硬件性能的天花板！
2. 密集障礙環境下的高難度挑戰
第二組測試更具挑戰性——在僅3.5米高的狹窄障礙空間里，無人機要完成一系列高難度動作。
結果，空中機器人展現了媲美蜂鳥的靈巧性：倒飛穿過直徑80厘米的圓環、在隧洞中連續蛇形機動。
系統還擁有獨創的"意圖修正"功能，即使輸入特技意圖不合理（如多個特技意圖間距過窄），系統仍能自動調整到安全合理位置。
在多次重復測試中，空中機器人以最高7米/秒的速度穿越障礙時，仍保持15厘米內的跟蹤精度！這種精確度在機器人領域簡直是教科書級別的突破。
在多次重復測試中，空中機器人以最高7米/秒的速度穿越障礙時，仍保持15厘米內的跟蹤精度！這種精確度在機器人領域簡直是教科書級別的突破。
3. 人機特技對抗：算法完勝人類飛手
最具看點的是第三組實驗——與國內穿越機頂尖飛手的同臺競技。
結果簡直是碾壓式勝利：
·在連續穿越6道1.2米窄門的測試中，人類飛手24次嘗試僅成功3次，成功率慘淡的12.5%
·而系統5次飛行全部成功，完美的100%成功率！
·在定性對比中，專業飛手需要更多安全空間才能恢復穩態，而系統可以在小幾倍區域內完成同樣動作。即使選擇飛手最佳飛行效果對比，其軌跡也不如空中機器人流暢。
這一結果無可爭辯地證明：系統在生成和執行復雜特技動作的能力，已達到人類難以企及的水平！
▍超越炫技：從火山監測到深空探測的無限應用
浙大團隊的這項突破并非只為了打造酷炫的飛行表演，而是為了解決實際問題。研究為空中機器人在極端復雜環境下的任務執行提供了全新可能：
火山監測革命：通過動態姿態調整與軌跡優化，空中機器人有望實現噴發口邊緣的探針拋投部署，為科學家提供前所未有的一手數據。
災害救援突破：結合特技飛行的高速穿梭能力，無人機可能實現對坍塌建筑內狹窄縫隙的快速探測，大幅提升救援效率和生命挽救機會。
太空探測應用：研究提出的動態軌跡規劃方法可為航天器在太空隕石密集區的安全機動提供理論參考，通過多自由度姿態控制降低極端機動對載人設備的過載沖擊。
受限空間中的連續特技動作
這種"運動智能補償硬件短板"的研究思路，為挑戰機器人性能極限的科研人員提供了全新思考角度。例如，在傳感器視場受限場景中，通過主動設計包含翻滾等復合動作的軌跡，可最大化數據采集質量，從根本上改變環境感知方式。
它證明，即使在硬件受限情況下，通過算法優化同樣能顯著提升系統能力。
▍結語與展望
浙大團隊的這項研究將帶來的不僅是學術價值，更是實際應用的革新。當我們面對硬件成本高、資源有限的現實挑戰時，優化算法或是一條更加經濟高效的突破路徑。特別是在危險環境下，這種能在極限條件依然保持穩定飛行的無人機系統，將為人類提供有效的安全保障。
團隊表示未來將進一步探索能處理未知和動態環境的方法，通過構建"感知-決策-執行"閉環系統，真正實現類生物特技飛行的全自主化作業能力。
可以拭目以待，當"算法增強"的魔力遇上中國速度，無人機技術的下一個十年會迸發出怎樣的火花。
文章來源：Ally 機器人大講堂
論文地址:
https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adp9905
