上交研究登Nature大子刊！可微分物理首次突破端到端无人机高速避障

本文主要作者来自上海交通大学和苏黎世大学，第一作者张宇昂，上海交通大学研究生，主要研究方向包括可微分物理机器人、多目标追踪和AIGC；共同 一作胡瑜，上海交通大学博士生，主要研究方向为无人机视觉导航；共同一作宋运龙博士来自苏黎世大学，主要研究方向是强化学习、最优控制。通讯作 者为上海交通大学的林巍峣教授和邹丹平教授。 想象一下：在未知森林、城市废墟甚至障碍密布的室内空间，一群无人机像飞鸟般快速穿梭，不依赖地图、不靠通信、也无需昂贵设备。这一设想，如今成为现 实！ 上海交通大学研究团队提出了一种融合无人机物理建模与深度学习的端到端方法，该研究首次将可微分物理训练的策略成功部署到现实机器人中，实现了无人机 集群自主导航，并在鲁棒性、机动性上大幅领先现有的方案。 该成果已于《 Nature Machine Intelligence 》在线发表。其中张宇昂硕士、胡瑜、宋运龙博士为共同第一作者，邹丹平与林巍峣教授为通信作者。 | | | 论文地址： https://www.nature.com/articles/s42256-025-01048-0 核心理念：大道至简 过去的无人机自主导航往往依赖： 高复杂度定位与建图 ...