宾夕法尼亚大学的 Vijay Kumar 教授带领着他的学生，在无人机的基础上加上传感器和处理器，研究出飞行机器人。
上张图感受一下帅气的 Vijay Kumar 教授和他手上的飞行机器人。
尽管顶着无人机的外表，但飞行机器人在功能上却是甩了无人机几条街。
在 Vijay Kumar 身后飞的，是一个自动式飞行测量的飞行机器人。这个飞行机器人没有搭载 GPS 模块，它无法定位自己所在的位置。
但是这个飞行机器人自带传感器、摄像头和激光扫描仪，用来扫描检测周围环境。用三角测量的方法，从周围环境中探测物体的特点，确定自己和周围物体的相对位置和距离。
然后把周围环境的特性收集起来，整合成一张地图，这个地图可以使飞行机器人在飞行过程中避免碰撞。
（当然啦，飞行机器人的整合速度肯定没有动图那么快的）
这个飞行器创建了一个高分辨率的地图，让从没来过这个地方的人，即使不进去这个地方也可以了解其内部环境。
除了自动式飞行测量，他们还拿飞行机器人做了一些好玩的实验。
比如，模仿鹰捉鱼，让飞行机器人去偷同事的墨西哥卷。
通过自适应飞行来控制悬浮负载。
好玩归好玩，可是飞行机器人自带了很多昂贵的传感器，这使得制造成本很高，也使得飞行机器人的体积很大，飞行消耗的能量多，这使得它只能执行一些短时间的任务。
为了解决这个问题，他们做了一个“手机飞行机器人（The Flone）”,同样也是使用三角测量法自主飞行。
该如何解决飞行机器人体积过大？
尽管用了智能手机来替代那些昂贵的传感器，但这还不够，飞行机器人飞行消耗的能量还是很多。
而且，受到蜜蜂的启发，他们发现体积越小，惯性越小，这样也就不怕碰撞了，这也意味着飞行器更加安全了。
于是，他们把飞行机器人做得更小。
飞行机器人体积过小，有什么用？
呃，这也太小了吧，能负载些什么东西呢？
人家学霸也考虑到这个问题了，于是他们模仿动物界的种群规律，把很多个小飞行机器人集合在一起。
先训练一个飞行机器人学习自控飞行，让它先“学习”该如何从一个地方到另一个地方，通过计算，预测最佳路线。
（训练飞行机器人穿过套圈）
再把已训练好的飞行机器人放在一群飞行机器人中，让它检测邻近的飞行机器人的距离，邻近的飞行机器人依靠相互间的感应来决定下一个动作。
就像这个逗逼哥们演示的这样。这并不是通过编程告诉飞行机器人它们该往哪飞，每个飞行机器人都与其他飞行机器人有交互，它们能探测到彼此。
靠自主飞行演奏音乐。
飞行机器人到底能做些什么？
当然啦，Vijay Kumar 带着学生研究了那么多飞行机器人可不是为了闹着玩的（严肃脸）。
如今的农业面临着水资源缺乏、污染等问题，这使得农业生产系统的效率不高。Vijay Kumar 就想到，能不能制造一种飞行机器人，用于解决农业问题。
他们采用一种“精确种植”的方法，让飞行器在果园中飞，给每棵树搭建模型，收集每棵树的数据。
当一群小飞行器在果园中穿梭，他们就可以很快速的搭建果园地图，把每棵果树都呈现在地图上。有了这些数据，就可以准确的告诉果农每棵是需要化肥还是杀虫剂。
可以统计每棵果树上的果子数目。
可以对果树建模，进行三维重建，估算树冠大小、树叶面积等，判断果树是否健康。
检测早期的萎黄病，并向果农报告。
这使得果树种植更加科学化，从而提高农产量。
你以为人家做飞行机器人是闹着玩的吗，这才是学霸研究的真正目的啊。
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