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日前，美国国防高优质研究计划局（DARPA）演示了一种新算法，这西班牙CESVA SC-2C数字声优质计西班牙CESVA SC-2C数字声优质计种算法可以让小型商用无人机变身自主侦察机，以便在城市废墟供应brinkmann KTF81/220+001里搜寻幸存者。

在快速轻型自主（FLA）项目飞行测试的第二阶段，四轴飞行器可以在模拟城市中穿行，通过窗户进入建筑物Vahle 集电器 Typ.KDS2/40-1-14 VP No.143361-D，自动绘制建筑物内部图像，为人员提供导航。

FLA项目的先进阶段开始于2017年，该阶段主要任务是测试无人机在开阔地域自主飞行的能力。FLA的合同是在

2015年授出给麻省理工学院Heynau 电机 G2-Motor DG7150（MIT）、宾州大学德雷珀实验室以及美国AeroVironment公司的。该项目旨在为重量小于5磅（ISION pictor M1856/E 订货号：No.4-20-329约2.27千克）的四轴飞行器研发出高优质自主算法，同时不需要消耗太多的电力。

该项目将进入一个完全未知的领域，并且充满挑战。比如，研究团队无法利用全球定位系统（GPS）或是射频链路（RF LINK）帮助无人机。如何在这种环境中飞行，便成了FLA所要面对的主要挑战。

如果无人机能够与FLA算法相匹配，那么该无人机则无需地面人员操控，也无需GPS、通信链以及预先编制的区域地图，即可执行任务。换句话说，无人机的机载软件、微型处理器、低成本传感器都会实时自动工作。

对于第二阶段的工作，MIT和德雷珀实验室团队将传感器有效载荷简化为单Sitema KSP 022 02 锁紧装置个摄像头，以提高飞行器的速度。研究团队建立了城市的地理地图和语义地理地图，以便无人机自动探索未知领域与进行测绘，并且让无人机自动辨识道路、建筑、车辆，同时在地图上对其进行标记。

目前，研究团队希望创建一个环境地图，这份地图更像是一种语义地图，以此模拟出街道和街道上的汽车，而汽车的图像则可以通过Wi-Fi链接实时下载。

宾州大学的研究人员将飞机的重量和尺寸减半，使其能够在狭窄的空间、小孔径和复杂环境中自主飞行。要实现此需求，就必须要发展出一种单板机载计算机，以整合所有的传感器和低能耗处理器。当无人机通过窗户飞进建筑物时，可以自动绘制建筑物内部的3D地图、探索房间内部、并且可以通过楼梯找到出口，比较后离开房间。FLA项目所开发的算法将如期转交给陆军研究实验室（ARL）以进行进一步的研究，同时进行军事应用相关的准备。