羅納·羅伊（Rona Roy）實時與新系統達到前所未有的速度和協調

達勒姆大學的科學家已經公佈了無人機技術的重大進展，這可以改變實際任務中無人駕駛汽車（BPC）的方法。

他們最近開發的系統被稱為T-Star，允許無人機的根部更快，更安全，並且以前所未有的協調性飛行，即使在非常複雜的並且充滿了障礙物。

有工作 出版 在雜誌中 IEEE智力運輸系統交易場地

長期以來，無人機群一直被視為搜索和救生員操作，對自然災害的反應，監測森林火災，環境探索和貨運的未來。

然而，到目前為止，小組工作的無人機已盡力將安全速度結合起來。

在導航不可預測的環境時，傳統系統通常會使無人機急劇減慢或風險衝突，從而限制了其在緊急或大規模任務中的有效性。

T-Star系統解決了這些問題，使無人機可以實時通信和交換信息。該系統允許每個無人機立即根據附近無人機的狀況或移動的變化來立即調整其路徑。

這樣可以防止碰撞，保留未觸及的形成，並確保群體繼續以最小的延遲為目標。

重要的是要注意，該技術在不損害速度的情況下達到了這一目標。測試表明，與現有方法相比，由T-Star引導的群體群體可以更快，更平穩，更可靠的飛行方式完成任務。

該研究的主要作者是達勒姆大學大學的Dzhanyan Hu博士說：“ T-Star允許自動駕駛汽車作為真正的知識群，將速度，安全性和協調結合在以前不可能的方法中。

“這為在復雜的場景中使用合作機器人群的使用開闢了新的機會，每秒都很重要。”

在實踐中，這意味著可以更有效地擴展無人機，以在緊急情況下（例如地震或洪水）挽救生命，以追踪和維護森林大火或在艱難地到雷奇地區提供供應。

研究人員還認為，從農業到物流，這項技術具有巨大的日常應用潛力，在這裡，自動飛行機器人團隊可以按規模和效率工作，以前被認為是不可能的。

T-Star的作用，尤其是創新的是它在敏捷和團隊合作之間的平衡。

每個無人機都具有高度獨立性，但仍然是協調網絡的一部分，例如牛群中的鳥類。

這種方法既既穩定又具有靈活性，從而確保它可以隨時適應問題。

與現有系統相比，廣泛的模擬和實驗室實驗已經證明了T-Star的優勢，現在研究人員在更大的露天中研究了實際測試。