无人机竞速作为一项高度考验驾驶员技术和反应速度的竞技运动，近年来逐渐受到广泛关注。尤其是第一人称视角（FPV）无人机竞速，通过驾驶员佩戴头显，从机载摄像头获取的实时视频进行飞行操作，不仅要求极高的技能，更涉及复杂的环境感知与动态控制。传统上，这项运动一直被人类冠军所主导，但随着人工智能和机器学习技术的发展，研究人员开始探索让无人机自主完成甚至超越人类水平的竞速任务。2023年，一项突破性的研究成果发布，展示了一种基于深度强化学习的自主无人机系统——Swift，它能够实现与世界冠军人类飞手同台竞技，甚至取得多场胜利，成为无人机竞速历史上的里程碑。无人机竞速的难点主要在于无人机需要在高速飞行过程中，凭借机载传感器数据实时估计自身位置和速度，并执行复杂的飞行动作。无人机在竞速轨道上需穿过多个狭窄的门架，完成快速的转弯、加速和减速操作。
系统不仅要达成高精度定位，还要处理传感器噪声和环境变化带来的不确定性。这一切均需要极强的控制策略和感知能力。Swift系统的设计创新地结合了深度强化学习和现实世界数据驱动的模型校正。其核心包含两大模块：感知模块和控制策略模块。感知模块利用视觉惯性测量（VIO）技术，将来自摄像头和惯性测量单元（IMU）的高维信息实时压缩为低维状态表示，同时通过卷积神经网络实现对赛道门架的检测，再结合卡尔曼滤波器整合多传感器信息，估计无人机的精准姿态和位置。控制策略模块采用神经网络模型，输入感知系统输出的状态信息，输出集体推力和机体角速度指令。
此控制策略通过在高保真模拟环境中运用模型无关、基于策略的深度强化学习训练完成，代理学习如何在虚拟赛道上最大化通过每个门架的进度并维持对前方门架的可视性。值得特别关注的是，Swift团队为解决“仿真与现实差距”问题，设计了自主学习环境中的感知和动力学残差模型。通过在实际赛道采集有限的飞行数据，研究人员利用高精度动作捕捉系统获得无人机真实姿态信息，与视觉惯性估计结果比较，构建了残差观测和动力学模型，分别采用高斯过程回归和近邻算法建模，以真实数据驱动仿真调整，使训练得到的策略更好地适应现实环境。这种结合模拟训练和实际数据校正的混合学习范式，有效提升了无人机在现实竞速中的鲁棒性和表现。实地测试阶段，Swift系统与三位无人机竞速世界级冠军Alex Vanover、Thomas Bitmatta和Marvin Schaepper展开多轮一对一竞速。所有比赛均在实际物理赛道进行，双方所用无人机重量、结构和推进系统均采用相同配置，保证公平竞争。
比赛规则要求完成三圈竞速，通过设定的七个门架，首个完成者获胜。令人振奋的是，Swift不仅在多场比赛中战胜了人类飞手，还创造了最快完赛记录。数据分析显示，Swift在起跑反应速度、转弯紧凑度和整体速度保持方面表现出明显优势。起跑时，无人机平均比人类提前约120毫秒起飞，且更快达到首个门架。复杂转弯如“Split-S”动作中，Swift执行了更紧凑的飞行轨迹，体现出深度强化学习策略对长远奖励的优化能力。与人类飞手强调持续视觉锁定目标位置不同，Swift部分飞行操作依赖惯性数据与视觉里程计，展现了多模态感知融合优势。
尽管如此，Swift的综合表现略胜一筹，在多场竞技中取得了高比例胜率。时间试验数据则表明，Swift在所有飞手中表现最为稳定，单圈时间的平均值和方差均低于对手。相较之下，人类飞手会根据比赛策略调整速度，出现更大的时间波动。Swift作为纯粹追求最短完成时间的AI对手，对速度的坚持也带来了风险，如因激进导致碰撞。无人机硬件层面，Swift基于Agilicious平台，配备有高性能六核CPU和嵌入式GPU，同时搭载Intel RealSense T265相机支持的视觉惯性导航系统，整体飞行重量约870克，配置的电机推力充裕，保证了机动性的同时支持长时间训练和比赛。系统内部使用Betaflight飞控固件，结合低延迟PID控制环，实现动作平滑且响应迅速。
Swift优势还体现在传感器延迟上，系统平均感知-动作延迟约40毫秒，远低于人类平均220毫秒的反应时间，赋予了其更快的操控节奏和动作响应。虽然摄像头刷新率有限（30 Hz），但其结合IMU数据实现的实时姿态估计弥补了部分视觉延迟缺陷。尽管取得卓越成绩，Swift尚存在一些局限。人类飞手能够在硬件受损或视觉环境出现意外变化时依旧执行高难度飞行，而当前系统对环境外观变化较为敏感，容易导致感知失效。未来改进的方向可能包括增加更丰富的训练数据集，提高模型对复杂光照和天气变化的适应能力，以及提升自主故障恢复能力。此次研究的意义不仅限于无人机竞速领域，更象征着移动机器人在复杂动态场景中，借助深度强化学习实现接近甚至超越人类专家表现的新高度。
该成果彰显了基于经验数据构建混合模型及其在策略优化中的巨大潜力，为无人驾驶汽车、智能飞行器、服务机器人等多种自动化系统提供了技术参考和发展路径。展望未来，具备感知自适应和高速决策能力的自主系统将更加普及，推动物流、紧急救援、智能监控等领域的技术革新。深度强化学习与现实世界相结合的研发范式也将成为机器人领域的重要趋势，加速智能体自主完成高度复杂任务的进程。总之，2023年由Swift无人机所代表的深度学习技术突破，开创了AI飞行竞速的新篇章，展示了未来人工智能如何助力机器人达到甚至超越人类极限的辉煌前景。随着技术逐步成熟，冠军级无人机竞速不仅是竞技和娱乐的展示，更将引领智能飞行和自动控制走向更为广阔的应用天地。
