日本京都大學研究團隊開發出人工智慧（AI）導航系統，使無人機在無法接受 GPS 訊號的環境下，通過雷射感測器取得現場環境數據，自行判斷飛行器自身的所在位置，確保能夠穩定飛行。
深度學習分析數據
無人機先透過雷射感測器收集環境資訊，再通過 AI 的深度學習（Deep Learning）演算法，分析感測器接收的數據，與現存數據庫內的資料作比對，從而判定無人機自身的所處位置。AI 系統會將四周環境劃分為多個立方體，每個邊長 30 米，再辨別出無人機位於哪一個立方體內；整個定位過程可實時完成，滿足自駕無人機的物流貨運或空中測繪需要。
定位準確度逾 9 成
當無人機在高樓大廈之間或山區飛行，人造衛星發出的 GPS 訊號有機會偏離或被阻擋，令準確度驟然下降。為解決此問題，京都大學替無人機安裝高性能中央處理器，實時處理大量地理數據，讓 AI 系統能夠即時判斷飛行器的位置，令無人機在 GPS 訊號不足的環境下，仍能按預設航道準確飛行。
研究團隊尚未將 AI 系統放在實體無人機上進行試飛測試，但宣稱在電腦模擬測試中即時辨識位置的準確度逾 90%，而誤差只有數十米。研究員表示，對飛行時速 30 至 40 公里時的無人機而言，這是可接受的程度。研究團隊將繼續提高 AI 系統的辨識準確度，目標是 3 年內成為可實際應用於無人機的技術。
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資料來源：NIKKEI
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