复杂环境中的机器人「自主导航技术」上海交通大学最新突破！！

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在机器人学领域，复杂环境中的群体导航一直是一个重大挑战。

上海交通大学的研究团队通过创新性地结合深度学习与基于第一性原理的物理模型，并利用可微分仿真技术，成功实现了多架空中机器人在复杂环境中的高速自主导航。

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该团队采用简单的质点物理模型和深度渲染引擎，在机器人仿真中反向传播损失梯度，直接优化神经网络控制策略。

尽管方法简洁，但其性能卓越，在无需从仿真到现实的迁移学习的情况下，即可在多智能体和单智能体的复杂任务中表现出色。

在多智能体场景中，该系统能够展示自组织行为，无需通信或集中规划即可实现自主协调，这是传统方法或基于学习的方法未曾实现的成就。

在单智能体场景中，系统在复杂环境中的导航成功率高达90%，显著超越了之前最先进方法的60%的成功率。

该系统无需状态估计即可运行，并能适应动态障碍物。

在真实森林环境中，系统能够以高达20米每秒的速度导航，是基于模仿学习的解决方案速度的两倍。

值得注意的是，所有这些功能均部署在一台价格仅为21美元的廉价计算机上，其成本不到现有系统中配备GPU的主板的5%。

这一成果不仅展示了技术的先进性，更体现了其在实际应用中的高效性和经济性，为未来机器人在复杂环境中的自主导航提供了新的思路和方向。

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lscp 发表于 2025-2-11 22:48
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