當獵鷹以180度角倒轉(zhuǎn)鎖定獵物時，它并非在表演雜技，而是在進化壓力下錘煉出的生存技能。這種將高風險動作轉(zhuǎn)化為高生存收益的生物智慧，正是空中機器人突破傳統(tǒng)飛行范式的鑰匙。我們觀察到，無論是洞穴中倒掛棲息的蝙蝠群，還是城市上空炫技求偶的烏鴉，它們的特技飛行都遵循著相同的自然法則：在動力學極限邊緣尋找最優(yōu)解。這種平衡姿態(tài)、速度與環(huán)境約束的能力，恰是當前空中機器人在復雜任務中最為欠缺的空中智能。

和自然生物類似，頂尖FPV飛行員能在復雜環(huán)境中即興創(chuàng)作空中芭蕾，他們的秘密在于建立了直覺化動作語言。就像舞者用肌肉記憶編排舞蹈，飛手通過長期訓練將飛行意圖轉(zhuǎn)化為精妙的操控指令。但現(xiàn)有算法卻像笨拙的翻譯官，要么把特技動作約束僵化為人為調(diào)試的參數(shù)，要么放任空中機器人在復雜環(huán)境中盲飛。這迫使我們直面兩個本質(zhì)問題：如何為機器建立可擴展組合的特技動作語法？如何讓算法像生物神經(jīng)系統(tǒng)那樣在安全與激進間動態(tài)平衡？

傳統(tǒng)思路總在硬件性能上做加法（用更強的電機、更靈敏的傳感器），但我們選擇在規(guī)劃算法上做乘法。就像體操運動員通過優(yōu)化動作編排，用同樣的體能可以完成更高難度系數(shù)動作。通過構(gòu)建動作-意圖轉(zhuǎn)換標準（將期望飛行的動作轉(zhuǎn)化為可量化的意圖），以及風險-收益評估標準（計算躲避障礙，節(jié)省能量和完成特技動作三者之間的最優(yōu)解），我們證明了四旋翼空中機器人無需硬件升級，僅憑智能算法就解鎖更從容的飛行姿態(tài)和更復雜的飛行動作。這為挑戰(zhàn)機器人性能極限的研究人員提供了新的技術思路：當物理極限無法突破時，運動智能就是新的性能邊界。

這項成果于北京時間4月17日刊登在機器人領域權(quán)威期刊《科學·機器人》（Science Robotics）。論文第一作者為浙江大學控制科學與工程學院博士研究生王鳴楊，通訊作者為我院長聘副教授高飛。

非結(jié)構(gòu)化超大場景的特技飛行

我們的系統(tǒng)能夠在花飛的經(jīng)典場景，即非結(jié)構(gòu)化的超大室外環(huán)境中，實現(xiàn)自主特技飛行。空中機器人在不依賴外部定位的情況下，自主飛行了220米，完成了三個連續(xù)的經(jīng)典特技動作。在飛行過程中，我們特意將空中機器人動力限制在一般商用空中機器人的常規(guī)水平范圍（1.5g的凈推力和4弧度每秒的角速度），系統(tǒng)仍能實現(xiàn)專業(yè)競速機的特技表現(xiàn)，這證明了智能算法能夠突破物理硬件性能的天花板。

密集障礙環(huán)境下的高難度挑戰(zhàn)

在僅3.5米高的狹窄障礙空間里，空中機器人展現(xiàn)了媲美蜂鳥的靈巧性：倒飛穿過直徑80厘米的圓環(huán)、在隧洞中連續(xù)蛇形機動。系統(tǒng)獨創(chuàng)的意圖修正功能如同經(jīng)驗豐富的領航員，即使輸入特技意圖不合理（如多個特技意圖的間距過窄），系統(tǒng)仍然會自動將其調(diào)整到安全合理的位置。在多次重復測試中，空中機器人以最高7米/秒的速度穿越障礙時仍保持15厘米內(nèi)的跟蹤精度，這體現(xiàn)了系統(tǒng)生成動作的安全性和穩(wěn)定性。

人機特技對抗

與國內(nèi)穿越機頂尖飛手展開的同臺競技中，自主系統(tǒng)展現(xiàn)出超乎人類的操作穩(wěn)定性：在連續(xù)穿越6道1.2米窄門的測試中，人類飛手成功率僅12.5%（3/24次），而系統(tǒng)5次飛行100%成功。在定性的對比實驗中，空中機器人更是展現(xiàn)了頂尖飛手難以達到的效果：在重復飛行的單特技動作測試中，專業(yè)飛手在完成特技動作時，需要更多的安全空間才能恢復穩(wěn)態(tài)，而系統(tǒng)可以將空翻動作控制在小幾倍的區(qū)域范圍內(nèi)。即便選擇飛手的最佳飛行效果做對比，其軌跡也仍然不如空中機器人飛得流暢。這證明系統(tǒng)在生成和執(zhí)行復雜特技動作的能力，已達到人類難以企及的水平。

我們認為特技飛行能夠提高飛行器在復雜環(huán)境的適應性和靈活性，從而提高空中機器人在各種實際應用中的性能。因此我們嘗試以四旋翼為載體，釋放特技飛行的潛能，展示自主特技的能力，并希望更多人能關注并投身于特技飛行的研究和開發(fā)中。我們還希望本研究體現(xiàn)的“運動智能補償硬件短板”的研究思路，能夠為挑戰(zhàn)機器人性能極限的科研人員提供新的思考角度。例如，在傳感器視場受限場景中，通過主動設計包含翻滾等復合動作的軌跡，可最大化數(shù)據(jù)采集質(zhì)量。

當前研究為空中機器人在極端復雜環(huán)境下的激進任務執(zhí)行提供了無限應用可能。比如在火山監(jiān)測領域，通過動態(tài)姿態(tài)調(diào)整與軌跡優(yōu)化，空中機器人有望實現(xiàn)噴發(fā)口邊緣的探針拋投部署；在災害救援中，結(jié)合特技飛行的高速穿梭能力，可能實現(xiàn)對坍塌建筑內(nèi)狹窄縫隙的快速探測。此外，針對深空探測場景，研究提出的動態(tài)軌跡規(guī)劃方法或為航天器在太空隕石密集區(qū)的安全機動提供理論參考，通過多自由度姿態(tài)控制降低極端機動對載人設備的過載沖擊。

現(xiàn)有系統(tǒng)仍存在環(huán)境感知與動作執(zhí)行解耦的局限，尤其在未知動態(tài)場景中，依賴預置地圖的軌跡規(guī)劃難以滿足實時避障需求。未來我們將進一步研究能夠處理未知和動態(tài)環(huán)境的方法，通過構(gòu)建“感知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)系統(tǒng)，真正實現(xiàn)類生物特技飛行的全自主化作業(yè)能力。