可从垂直起降（VTOL）转换为固定翼飞行的混合动力无人机在军事和民用应用中都越来越受欢迎。但是，由于这种飞机的空气动力学在飞行过程中会发生巨大变化，因此控制这种设计非常困难。现在，科学家正在使用人工智能（AI）来帮助自动设计任何此类混合动力无人机的遥控器。
固定翼飞机可以比多旋翼飞机更高效，从而在类似功率的情况下具有更长的航程，更大的续航能力和更高的速度。另一方面，多旋翼飞机不仅可以低速盘旋和飞行，而且还可以在没有跑道或复杂的发射和恢复装置的情况下起降。
能够在固定翼和VTOL飞行之间进行转换的混合动力飞机具有两者的许多优点，这使得它们对于平民来说具有潜在的用处，比如说他们可以在不需要着陆带的情况下将它们从农场上飞下来，就像在军事上一样，它们可以以相同的自由度从丛林，山脉，舰船甲板和城市战场飞出。这些可转换式飞机种类繁多，例如倾斜式机翼（装有螺旋桨的机翼可在垂直和水平位置之间旋转）和尾座机，其尾翼起降并着陆，可水平倾斜以向前飞行。
转换演变
自1950年代以来，美国军方就开始研究可转换飞机，但是有人驾驶的原型机经常会遭受机械复杂性和其他问题的困扰，例如倾斜机翼在从一种飞行形式转换为另一种飞行形式时如何经常失速，或者后座保镖如何显得笨拙让飞行员在起飞和降落时坐在那里。鉴于无人飞行器通常比同等大小的载人飞行器具有更少的机械复杂性和有效载荷约束，无人驾驶飞行器（UAV）的出现重新引起了人们对混合动力飞机的兴趣。电动机效率的现代提高和电子组件的日益小型化也使混合动力汽车比以往任何时候都更可行。
然而，远程控制混合无人机仍然是一个挑战。考虑到旋翼和机翼如何活跃，当空气动力学特别复杂时，科学家通常不仅要为直升机和飞机模式开发控制器，还要为这些模式之间的转换开发控制器。因此，设计混合无人机的控制器目前需要专家“手动调整数百个参数，”麻省理工学院计算机科学博士学位的研究员许洁说。
此外，鉴于各种类型的混合无人机之间通常存在巨大差异，研究人员通常无法将控制器从一种转移到另一种，因此他们需要从头开始为每种新型混合无人机设计控制器。所有这些劳动强度大，耗时的工作有助于迄今为止到目前为止仅探索了可能的混合无人机的一小部分。
人工智能解决方案
现在，Xu和他的同事们已经开发出一种自动设计混合无人机的控制器的方法。他们的系统可以为混合动力无人机的所有不同飞行模式设计单个控制器，并且可以应用于任何类型的混合动力无人机。
研究人员采用了一种称为神经网络的AI系统，其中被称为“神经元”的组件被馈送数据并协作解决诸如识别人脸的问题。神经网络反复调整其神经元之间的连接，并查看所产生的行为模式是否更能解决问题。随着时间的流逝，网络发现哪种模式最适合计算解决方案。然后，它将这些作为默认值，模仿人脑中的学习过程。
在新系统中，用户首先通过从数据集中选择组件来设计混合无人机的几何形状。然后，系统通过模拟器运行该设计，以计算该设计的飞行性能。该模拟器考虑了现实问题，例如随机传感器噪声和控制信号延迟。然后，神经网络自动开始学习无人机的控制器如何在仿真中达到最佳性能。
研究人员使用激光切割和3D打印技术制造了三种不同类型的混合无人机，从而验证了他们的系统，并使用所得的控制器成功进行了实际飞行测试。“这项工作的最大优势是加快了混合动力无人机的设计过程，” Xu说。“每个人都可以使用这种新型的无人机设计。”
控制器无需区分直升机模式和飞行模式，也无需明确处理模式之间的转换。例如，控制器将纯粹根据其速度自动调整尾桨混合动力无人机的方向，将其设置为低速时为直升机模式，高速时为飞机模式。
徐告诫说，该系统目前仅支持简单飞行。研究人员计划研究增加设计可操作性的方法，例如通过转子或机翼的位置或形状，以便系统“可以计算出更为复杂的运动”。
研究人员已在软件开发平台GitHub上公开了其系统的代码。“我们希望对这项技术感兴趣的所有人都能共享这项技术，”徐说。
