随着无人机交通量的增加，研究者利用人工智能技术来帮助避免碰撞

随着无人机在商业应用中的普及，未来几年低空区域的无人机交通流量预计将大幅增长。为了应对这一趋势并提高航空安全，霍普金斯大学的研究团队利用人工智能技术开发了一个系统模型，旨在更安全地指挥无人机交通。该模型通过一定程度的自动化决策来替代部分需要人工参与的流程，为无人机交通安全性和扩展性的增强提供了有力支持。随着无人机交通量的增加，研究者利用人工智能技术来帮助避免碰撞该团队在模拟的三维空域中评估了自治算法的影响，以验证无人机交通的安全性。早期的研究发现，碰撞避免算法大大降低了事故发生率。添加策略冲突解除算法后，通过控制交通时间避免碰撞，事故率进一步降低，几乎消除了空域事故。为了使模拟更加贴近实际，该团队在系统中加入了两个重要的特征。首先，他们引入了“噪声传感器”来模拟真实环境中不可预测的因素，提高系统的适应性。其次，他们采用了“模糊推理系统”，根据无人机与障碍物的距离等多个因素计算每架无人机的风险等级。这些方法使系统能够进行自动决策以防止碰撞。Whitcomb教授表示：“我们的研究考虑了各种变量，包括‘流氓无人机’偏离预定航线的场景。结果非常有希望。”团队计划进一步引入动态障碍物，如天气等，使模拟的环境更加全面和贴近真实。这项研究基于霍普金斯大学物理应用实验室过去20多年的研究成果，该实验室一直致力于提升美国国家空域系统的安全性。随着商业无人机的快速发展，利用人工智能和模拟为其交通管理提供决策支持，实现无人机系统的高效安全运作，是当前研究的重要方向。