加州理工学院开发虚拟传感器帮助飞行器在旋翼发生故障时保证安全

盖世汽车讯无需水晶球就能想象出工程师心目中的未来，即空中出租车和其他飞行器在城市之间运送乘客，避免地面上日益严重的交通堵塞。许多公司已经在原型设计和测试这种混合动力电动“飞行汽车”。这种汽车可以垂直起飞和降落，但也可以像有翼飞机一样在空中翱翔，从而实现更远距离的高效飞行。

当然，这些飞行汽车关注的关键领域之一是安全性。这些飞行汽车不仅必须保持在空中，而且必须保持控制，无论飞行过程中可能出现什么问题，如阵风，或者在其路径上出现飞行的物体，以及螺旋桨失效。

据外媒报道，加州理工学院（California Institute of Technology）研究团队开发出一种基于机器学习的机载控制方法，可以帮助此类飞行器检测和补偿干扰，以便能够继续飞行。相关论文已发表于期刊《IEEE Robotics and Automation Letters》，工程师们将该方法称为“神经飞行容错（Neural-Fly for Fault Tolerance，NFFT）”。