测试过程
Karaman团队进行了一系列的实验，其中一项实验是：让无人机在虚拟窗口（大约是无人机两倍大小）飞行，窗口置于虚拟客厅内。当无人机在实际飞行时，研究人员将客厅场景图像传输给无人机。研究人员还调整了导航算法，使无人机能够即时学习。
根据动作捕捉摄像机提供的定位信息，在超过10次飞行中，无人机以每秒2.3米（5英里/小时）的速度飞行，成功地通过虚拟窗口361次，只“撞”到窗口三次。Karaman指出，即使这架无人机坠毁数千次，也不会对开发成本产生太大影响，因为它是在虚拟环境中崩溃，与现实世界并没有任何实际接触。
在最后的测试中，团队在测试设施中设置了一个真窗口，并打开无人机的机载摄像头，使其能够看到窗口并应对实际环境。通过使用研究人员在虚拟系统中的导航算法，无人机在八次飞行中，成功通过真实窗口119次，只有六次崩溃或需要人为干预。
“它在现实环境中也顺利通过了障碍物，”Karaman说。“这是我们在虚拟环境中对其进行训练的结果。我们在虚拟环境中编写程序，通过分析错误帮助无人机学习飞行。”
Karaman表示：虚拟训练系统具有高度的可塑性。例如，研究人员可以在他们自己设定的场景中训练无人机。训练系统也可用于测试新的传感器或现有传感器的规格，以了解如何训练快速飞行的无人机。
实际上，就无人机的飞行状态上来说，无人机在起飞前对角度的把控，起飞过程中对于高度、周围事物的感知都需要传感器来充当它的眼睛。无人机机身一般都装配大量的各种传感器，包括角速率、姿态、位置、加速度、高度和空速等传感器，这是飞控系统的基础。
“我们可以在虚拟环境中尝试不同规格的传感器，并研究这些传感器将如何帮助无人机飞行，”Karaman说。
该系统还可用于训练无人机在人们周围安全飞行。例如，Karaman设想将训练场分成两部分，一部分是无人机在里面飞行，另一部分则是穿着动作捕捉服装的人随机走动，人们的动作会映射到无人机的虚拟训练场景中。无人机将在VR中“看到”人类。由于无人机实际是在空地中进行训练所以即使它撞到人身上，也不会造成危害。
目前，这项研究得到了美国海军研究办公室，麻省理工学院林肯实验室和NVIDIA公司的支持。
