微型飞行器（MAV）若能在未知环境中实现高速自主导航，将极大提升其在搜索救援和救灾等应用中的效率，因为在此类应用场景中，及时且安全的导航至关重要。然而，实现自主、安全且高速的MAV导航，需要克服一系列系统级的挑战。具体而言，需要减轻飞行器重量和尺寸，以实现高速运行；同时实现强大的传感能力，以探测远距离的障碍物；并采用先进的规划与控制算法，在确保避障的同时，最大限度地提升飞行速度。

配备3D激光雷达的微型飞行器SUPER（图片来源：香港大学）

据外媒报道，在上述背景下，中国香港大学（the University of Hong Kong）的工程师团队研发了一款先进的空中机器人，与无人机类似，专为在未知环境中实现高速导航而设计。与以往在高速行驶时难以实现实时避障的尝试不同，这款名为“SUPER”的模型集成了先进的感知系统和由人工智能（AI）驱动的控制算法。

SUPER配备了一款轻量级的3D激光雷达（LiDAR）传感器，以实现精确的远距离障碍物探测。为了确保高速飞行的安全性，SUPER采用了一种高效的轨迹规划框架，能够直接从激光雷达点云中生成飞行轨迹。

据该研究团队所说，在每个重新规划周期中都会生成两条轨迹：一条确保在已知自由空间内安全飞行；另一条则用于在整个空间范围内实现高速飞行。该方法能够将失败率降低至原来的1/35.9，将飞行轨迹规划时间缩短至一半，而且SUPER能够以超20 m/s的速度飞行，同时避开细小障碍物和狭窄空间。

研究人员在研究摘要中写道：“SUPER标志着自动驾驶微型飞行器（micro air vehicle，MAV）系统发展的一个重要里程碑，弥合了实验室研究与实际应用之间的鸿沟。”

敏捷的MAV导航

鸟类擅长在杂乱的空间中进行高速飞行，且极少出现失误。MAV旨在复制此种敏捷性，以应用于搜索救援等实际应用中。在未知环境中实现安全的高速飞行，必须在敏捷性、远距离感知以及利用机载处理技术进行高效飞行轨迹规划之间取得平衡。

目前，众多研究项目正致力于通过预先计算的飞行轨迹或应用强化学习技术来提高飞行速度。然而，此类方法往往依赖于预设的环境模型或外部传感器数据，限制了它们在实际中的应用。一些操作人员通过限制飞行仅在已知的自由空间内进行，或在接近未知区域时减速，确保了飞行的安全性。香港大学的研究人员提出的双轨迹方法尽管存在一定的计算延迟，但能够在提升飞行速度的同时确保飞行的安全性。

大多数MAV采用视觉传感器进行导航。然而，此类传感器存在运动模糊、探测范围有限以及在低光照条件下性能不佳等问题。与较早期的技术相比，SUPER通过利用轻量级3D激光雷达，实现了远程探测以及高效飞行轨迹规划系统，确保了安全、高速的飞行。

根据测试结果显示，SUPER能够以每秒20米的速度穿越障碍物赛道，而且未发生任何意外情况。在飞越森林时，研究团队发现其能够成功避开树木、树枝以及其他障碍物，同时能够像人类一样追踪目标。此外，由于其采用了激光雷达技术，因而还能够在弱光条件下正常工作。

高效无人机自主飞行

SUPER通过运用三维激光雷达技术，实现了高速微型飞行器的导航。即便在低光照环境下，该系统在探测范围、精确度和可靠性方面均超越了基于视觉的系统。传统搭载激光雷达的无人机，由于使用了笨重且成本高昂的传感器，往往体积庞大、重量沉重，并且飞行速度较慢。而这款空中机器人采用了紧凑型、高推重比的结构设计，并配备了轻量级的Livox MID360激光雷达，有效解决了这些问题。

与以往依赖计算成本高昂的占用网格地图的方法不同，SUPER可高效处理激光雷达点云，以区分自由空间，将地图测绘时间缩短至1至5毫秒。此外，其还采用梯度法进行飞行轨迹规划，取代了效率较低的混合整数二次规划法，实现了更高的规划成功率。SUPER的双轨迹规划法在动态优化切换时间的同时，保留了备用路径，从而提升了安全性。

利用机载激光雷达惯性里程计，SUPER能够在全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System）无法覆盖的环境中独立运行，因而适用于实际应用。此类技术进步让SUPER在速度、效率和适应性方面超越了以往基于激光雷达的无人飞行器。

谈及未来的发展，研究人员指出，更小、更轻且探测距离更远的激光雷达可提升SUPER的敏捷度、速度，及在狭窄空间中的导航能力。此外，空气动力学性能的改进以及运动预测能力的提升将进一步提高SUPER的效率。

该研究团队认为，鉴于SUPER具备较低的计算需求以及高速安全性，其非常适合在各种复杂且非结构化的环境中执行探索、物流、检查以及搜索和救援任务。