无人机竞速作为一项以第一人称视角(FPV)飞行为核心的极限运动，要求飞行器以极高的速度穿越复杂三维赛道，对于飞行控制、视觉感知和决策制定提出了最苛刻的挑战。2023年，科研团队推出了名为Swift的无人机自主竞速系统，利用先进的深度强化学习技术，使得无人机在真实物理环境中表现达到甚至超越了人类世界冠军的水平，成为移动机器人和智能决策领域的重要里程碑。Swift系统的成功背后，是深度强化学习与高保真物理仿真、精细感知融合以及数据驱动模拟与现实差异弥合技术的完美结合。本文将探讨其核心设计理念、技术实现及竞赛成果，深度揭示机器智能与物理系统协同作战的未来路径。无人机竞速的复杂性主要源于车辆必须在自身物理极限下飞行，速度往往超过每小时100公里，动力加速度可达重力的数倍，同时赛道空间狭小，障碍众多。传统的自主飞行算法通常依赖外部运动捕捉系统提供精确的状态估计，且假设环境条件理想，但这些条件无法与人类竞技环境相提并论。
与此不同的是，人类竞速选手完全依赖于无人机搭载的摄像头和惯性测量单位(IMU)，在高延迟和噪声环境下实时决策。Swift系统不仅采用了完全基于机载感知的模式，还实现了低至40毫秒的传感器响应延迟，远优于人类选手平均220毫秒的延迟，极大提升了飞行反应速度和精准度。Swift系统架构由两个关键模块组成：感知系统与控制策略。感知系统通过视觉惯性里程计（VIO）融合摄像头和惯性数据，结合专门训练的门框角点检测神经网络，精准推断无人机的三维姿态与位置。进而利用卡尔曼滤波器融合估计结果，产生稳定、低维的状态观测输入。控制策略模块则是一个两层的前馈神经网络，负责将感知模块输出的状态信息转换为集体推力和机身角速度控制指令，完全模拟人类飞手的驾驶输入。
神经网络控制策略的训练采用模型无关的在线策略优化(如近端策略优化算法PPO)，在高度还原物理细节的仿真环境中完成。仿真环境包含了详细的动力学模型，涵盖电机特性、气动效应及电池模型等真实数据驱动建模。更重要的是，为了克服仿真与现实环境之间的感知误差和动力学差异，研究团队通过现场飞行数据采集，建立了基于高斯过程和k最近邻回归的残差模型，将这些观测和动力学残差集成进仿真环境，实现仿真与现实的有效无缝迁移。这种细致入微的残差校正显著提升了训练策略直接在实机上的适应性能，减少了从仿真到现实的性能损失。Swift系统在一个由职业无人机飞手设计的标准竞速赛道上与三位世界冠军级人类飞手直接对抗，赛道包括七个必须依次穿越方形门框，单圈长度为75米。人类飞手在赛前有为期一周的适应训练。
在多场一对一的三圈竞速中，Swift凭借其卓越的飞行策略和感知控制能力赢得多数比赛，并且刷新了赛道最快单圈时间，领先人类冠军大约半秒。对比分析显示Swift在起飞反应速度、急转弯和高难度动作（如Split-S）表现尤为出色，其飞行轨迹更紧凑，平均速度更高，且能够持续压榨动力系统的极限。值得注意的是，Swift优化飞行路径的时间尺度较人类更长，采用价值函数进行长期奖励的优化，而人类飞手则更多基于短期规划，通常只考虑后方一个门框的动作，这使得Swift能系统性地寻找更优轨迹。人类飞手更倾向于始终保持对下一个门框的视觉追踪，而Swift通过结合惯性数据和视觉里程计多源信息，能够在部分姿态变化时无需过度视觉关注下一个门，展现了更灵活的信息利用方式。在赛道飞行的稳定性方面，Swift的表现也优于人类选手，跑圈时间的方差更小，说明其策略更加稳健，能够持续输出高水平性能。人类飞手则因策略调整和风险控制，在领先时刻可能降低速度，展现更为保守的处理逻辑。
另一方面，Swift目前尚不具备机体在撞击后自恢复飞行的能力，而人类飞手因身体和心理特征，能够在碰撞后快速调整继续比赛。此外，光线和环境变化对Swift的感知系统提出更高要求，当前系统对外观变动的鲁棒性有限，未来通过多样化环境中门框检测网络的训练，有望显著提升适应性。Swift的成功在方法论上具有开创意义。深度强化学习虽已在虚拟环境（例如Atari游戏、围棋、Dota 2等）中多次证实超越人类，但现实物理系统因状态感知误差和动态复杂性，长期以来是难以逾越的挑战。Swift提出的实物数据驱动残差模型校正框架有效填补了仿真和现实之间的鸿沟，将强化学习推向了真正的物理极限操作。此外，Swift系统的感知控制协同方式为未来自主无人系统提供了宝贵参考。
通过联合设计视觉感知和控制策略，并在仿真训练阶段引入感知目标奖励，系统不仅追求速度，还注重保持视觉信息质量，提升整体可靠性。该设计理念有望推广至自动驾驶、机器人操作等领域。硬件方面，Swift使用与人类赛手完全相同的无人机平台，重量约870克，配备高性能计算单元NVIDIA Jetson TX2和Intel RealSense跟踪相机，保证公平竞赛。控制层则依托开源飞控Betaflight实现精细的飞行控制。整套系统保证了数据一致性和对比科学性。总的来说，Swift系统是一款结合深度学习、物理引擎和数据精准建模的高性能无人机竞速方案，已经实现在真实环境中与人类顶级竞速选手平分秋色甚至夺冠的壮举。
它展示了人工智能在自主无人系统中的巨大潜能，并为未来智能机器人在复杂动态环境中的应用提供了强大示范。随着技术进一步成熟和环境适应性提升，更广泛的无人机竞技赛事以及实际应用将被这类跨界融合技术所推动，无疑将掀起新的无人智能革命浪潮。
