近日，瑞典吕勒奥工业大学和加利福尼亚理工学院联合研究团队提出一项最新解决方案，有望实现无人机在现实环境中自由穿行。目前这篇论文成果已同步发表至预印论文库arXiv上。
       论文中提出一种基于非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control ，NMPC）的计算技术，可以为无人机提供更好的自主导航和避障能力。更具体地说，他们通过NMPC算法来预测无人机周围环境中的障碍物轨迹，同时使用分类模型来区分不同类型的轨迹并预测障碍物的未来位置。
       研究人员通过四组实验评估了NMPC方案，结果发现无人机模型能够在多个移动障碍物包围的情况下避免碰撞。四项实验分别为：
       避免弹球时保持位置：不同方法下，无人机在保持姿势，同时避免任何障碍物方面的性能表现，其中弹球为障碍物。
       避开行人时保持位置：无人机在保持姿势，同时避免障碍物方面的性能表现，其中行人为障碍物。
       弹跳条件：障碍物提供运动轨迹，检测NMPC对障碍物路径的预测和规避能力。
       多重障碍：检测在多种障碍物包围情况下，NMPC系统的规避能力，并测试最小安全距离。