无人驾驶飞行器在世界各地广泛使用。 而无人机的使用面临诸多问题。 其中之一：今天使用的无人机几乎无法在障碍物很多的市区移动。
麻省理工学院 (MIT) 的一组工程师开发了 NanoMap 系统，该系统允许无人机以近 32 公里每小时的速度在城市环境中移动。
NanoMap 系统考虑到无人机的位置随着时间的推移仍然不确定，并且在对运动进行建模时，会考虑无人机偏离侧面的不确定性。 NanoMap 在移动和合并图像时测量自由空间的深度，模拟环境的 3D 模型。 这使无人机能够更准确地评估其在空间中的位置并预测遇到的物体位置的变化。
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多年来，科学家们一直致力于研究无人机移动的算法。 同步定位与建图（英文Simultaneous Localization and Mapping SLAM）的方法最为著名，它尽可能准确地计算出无人机及其周围物体的位置。 问题在于此类数据可能不可靠或难以高速快速处理。 麻省理工学院工程师的系统大大简化了运动模拟：“如果你能将自己限制在必要的最低限度，为什么你需要关于数百个物体的准确信息，尤其是那些遥不可及的物体？”。
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麻省理工学院的开发人员在试飞期间进行的测试清楚地表明，无人机不需要准确而繁琐的地形图。 因此，如果无人机在没有连接 NanoMap 的情况下移动，它几乎不会偏离并自信地在地形上移动，但几乎每五次飞行 (28%) 都以灾难告终。 对于根据不确定性原理运动的无人机，事故次数已经下降到试飞总数的2%。 据开发人员称，NanoMap 不仅可以用于快递无人机和用于救援服务的机器人，还可以用于自动驾驶汽车系统。
Dzherelo： theverge.com