MIGHTY 利用埃尔米特样条、初始猜测和激光雷达优化，实现更快速的路径-时间联合优化。

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麻省理工学院和宾夕法尼亚大学的研究人员开发出一种新系统，能帮助无人机规划更安全、更快速的飞行路径。

这套名为 MIGHTY 的系统，能让无人驾驶飞行器在毫秒内对障碍物做出反应，同时保持飞行路径平滑高效。该系统采用一种新的数学方法，仅依靠机载计算机和传感器就能实现安全高效的导航，无需依赖昂贵的专有软件。

研究团队称，该模型能显著并可靠地改善无人机送货、巡检和搜索救援等任务。

实时无人机规划

地震发生后，自主无人机可以飞越倒塌的建筑，绘制废墟地图并定位幸存者，从而协助救援人员。然而，在这样危险且难以预测的环境中导航是一大挑战，因为无人机既要快速避开障碍物，又要保持稳定飞行。

麻省理工学院和宾夕法尼亚大学的团队开发了一种新的轨迹规划系统来解决这个问题。据 MIT 新闻报道，该技术让无人机在毫秒内对障碍物做出反应，同时遵循平滑高效的飞行路径，缩短飞行时间，使复杂灾区内的实时导航更安全、更可靠。

MIGHTY 是一套新的开源轨迹规划系统，旨在帮助无人机在复杂环境中安全高效地实时导航。该系统仅使用机载传感器和计算硬件，就能生成平滑、高质量的飞行路径，同时对障碍物做出反应。

传统的开源轨迹规划器通常先估算两点之间的固定行程时间，再计算最优路线。这种做法虽然加快了计算速度，但在动态环境中会产生局限。如果无人机被迫绕更长路线以避开障碍物，就可能需要急剧加速来达到预设的行程时间目标，从而降低安全应对突发危险的能力。

MIGHTY 通过同时优化飞行路径和行程时间来应对这一问题，而不是将两者分开处理。系统使用一种称为埃尔米特样条的数学方法，在尽量减少行程时间的同时，生成平滑且精确可控的轨迹。

高效的轨迹规划

将路径和时间的计算同时处理，通常会使系统变慢，难以实时运行。

为解决这一问题，MIGHTY 会先生成一条粗略的飞行路径，而不是从零开始全部计算。然后，它利用无人机机载激光雷达传感器生成的地图，逐步不断改进这条路线。这种方式减少了计算负荷，使无人机能快速对障碍物做出反应，同时保持平滑高效的飞行路径。

研究团队称，该方法大幅降低了计算开销，让无人机能够快速适应未知障碍物，在无需外部计算基础设施的情况下，保持稳定、高效且平滑的飞行轨迹。

在仿真测试中，MIGHTY 轨迹规划系统完成任务所用的计算时间仅为当前主流方法的约 90%，而到达目的地的速度则快了约 15%。该系统也在真实的无人机上进行了测试，飞行速度最高达每秒 6.7 米，并成功避开了路径上的所有障碍物。

与许多依赖多个软件模块和昂贵专有求解器的轨迹规划系统不同，MIGHTY 将所有功能集成到单一系统中，无需外部工具即可实现更快、更高效的飞行规划。据 MIT 新闻报道，研究人员指出，其开源设计使其更容易部署到灾害响应、巡检和复杂环境自主导航等现实应用中。

未来的发展计划包括扩展系统以同时协调多台机器人，并在困难且不可预测的环境中进行更多飞行实验，同时通过社区反馈完善平台。

据 MIT 新闻报道，苏黎世大学机器人学与感知组教授兼主任达维德·斯卡拉穆扎表示：“MIGHTY 实现了路径几何、时间、速度和加速度的联合优化，同时保留了对轨迹的局部控制，这让机器人在杂乱环境中拥有更大自由度，能快速计算出动态可行的动作。”

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