科學家們開發了出一種四旋翼直升機，即四軸飛行器，它可以學習即使對人類駕駛員也有難度的特技飛行動作。
這個與美國科技巨頭英特爾合作開發的無人機採用了導航演算法，可以利用機載感測器的測量資料自動完成飛行動作。
在演示中，研究人員飛過筋斗，滾筒和翻轉等特技動作，在此期間，無人機會受到較大的推力和極高的角加速度。
研究團隊稱，具有完成棘手特技能力的無人機在常規操作中將更有效率。
它的能力可以發揮到極限，充分利用敏捷性和速度，並在續航時間內飛行更遠的距離。
無人機背後的演算法在現實世界中可以用於完成救援任務或運送服務。
在商業環境中，可以自信地執行高速技巧和特技的送貨無人機能夠躲開潛在的障礙，從而更快地到達目的地。
蘇黎世大學機器人學教授兼機器人與感知小組負責人Davide Scaramuzza表示：“這項導航技術使我們距離‘將無人機融入日常生活’更近一步。”
“我們的演算法學習瞭如何完成即使對於最優秀的飛行員來說也具有挑戰性的特技飛行動作。”
自從人類開始飛行以來，飛行員就使用飛行特技來測試飛機的極限，而無人機也是如此。
然而，用四軸飛行器進行特技飛行極具挑戰性，無人機駕駛員需要多年的實踐才能安全地做到這一點，而又不會損害硬體，自身或他人。
迅速、精確控制的苛刻要求使調節控制器變得困難，因為即使是很小的錯誤也會導致“災難性的後果”。
研究小組表示，透過讓無人機自己執行培訓程式，他們已經克服了這些風險。
該演算法的核心是人工神經網路，它將來自機載攝像頭和感測器的輸入資料進行組合，並將此資訊直接轉換為控制命令。
神經網路的訓練資料來自特技飛行動作的模擬版本，從而節省了昂貴的人工演示費用，消除了四軸飛行器損壞的風險。
僅需幾個小時的模擬訓練，四軸飛行器就可以使用了，而無需用資料進行額外的微調。
該演算法會把飛行模擬的感測資料提取出來，將其傳輸到物理世界。
該小組稱，這種方法可以用於多種多樣的特技飛行動作，包括那些只有最優秀的飛行員才能完成的動作。
但是，研究人員承認，人類飛行員仍然優於自動駕駛的無人機。
Scaramuzza表示：“人類飛行員可以快速處理突發情況和周圍環境的變化，並且調整速度更快。”
但是在用於搜尋和救援任務或運送服務時，無人機能快速高效長距離飛行的優勢就得以體現——如果需要進行另一次接送，或者重新計算行程，特技飛行訓練可以幫助無人機迅速改變方向，返回基地。