当猎鹰以180度角倒转锁定猎物时，它并非在表演杂技，而是在进化压力下锤炼出的生存技能。这种将"高风险动作"转化为"高生存收益"的生物智慧，正是空中机器人突破传统飞行范式的钥匙。我们观察到，无论是洞穴中倒挂栖息的蝙蝠群，还是城市上空炫技求偶的乌鸦，它们的特技飞行都遵循着相同的自然法则：在动力学极限边缘寻找最优解。这种平衡姿态、速度与环境约束的能力，恰是当前空中机器人在复杂任务中最为欠缺的空中智能。
和自然生物类似，顶尖FPV飞行员能在复杂环境中即兴创作"空中芭蕾"，他们的秘密在于建立了直觉化动作语言。就像舞者用肌肉记忆编排舞蹈，飞手通过长期训练将飞行意图转化为精妙的操控指令。但现有算法却像笨拙的翻译官，要么把特技动作约束僵化为人为调试的参数，要么放任空中机器人在复杂环境中"盲飞"。这迫使我们直面两个本质问题：如何为机器建立可扩展组合的特技动作语法？如何让算法像生物神经系统那样在安全与激进间动态平衡？
传统思路总在硬件性能上做加法（用更强的电机、更灵敏的传感器），但我们选择在规划算法上做乘法。就像体操运动员通过优化动作编排，用同样的体能可以完成更高难度系数动作。通过构建动作-意图转换标准（将期望飞行的动作转化为可量化的意图），以及风险-收益评估标准（计算躲避障碍，节省能量和完成特技动作三者之间的最优解），我们证明了四旋翼空中机器人无需硬件升级，仅凭智能算法就解锁更从容的飞行姿态和更复杂的飞行动作。这为挑战机器人性能极限的研究人员提供了新的技术思路：当物理极限无法突破时，运动智能就是新的性能边界。
这项成果由浙江大学控制科学与工程学院完成，合作单位包括浙江大学湖州研究院自主飞行机器人研究中心、浙江大学光电科学与工程学院等单位。机器人领域权威期刊《科学·机器人》（Science Robotics）于北京时间4月17日在线刊发该项成果，论文第一作者为王鸣杨，通讯作者为高飞，其余作者：王钱浩、王泽、高钰满、王敬平、崔粲、李源、丁梓明、汪凯巍、许超（浙江大学湖州研究院院长）。
原文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adp9905
【成果介绍】
非结构化超大场景的特技飞行
我们的系统能够在花飞的经典场景，即非结构化的超大室外环境中，实现自主特技飞行。空中机器人在不依赖外部定位的情况下，自主飞行了220米，完成了三个连续的经典特技动作。在飞行过程中，我们特意将空中机器人动力限制在一般商用无人机的常规水平范围（1.5g的净推力和4弧度每秒的角速度），系统仍能实现专业竞速机的特技表现，这证明了智能算法能够突破物理硬件性能的天花板。
密集障碍环境下的高难度挑战
在仅3.5米高的狭窄障碍空间里，空中机器人展现了媲美蜂鸟的灵巧性：倒飞穿过直径80厘米的圆环、在隧洞中连续蛇形机动。系统独创的"意图修正"功能如同经验丰富的领航员，即使输入特技意图不合理（如多个特技意图的间距过窄），系统仍然会自动将其调整到安全合理的位置。在多次重复测试中，空中机器人以最高7米/秒的速度穿越障碍时仍保持15厘米内的跟踪精度，这体现了系统生成动作的安全性和稳定性。
人机特技对抗
与国内穿越机顶尖飞手展开的同台竞技中，自主系统展现出超乎人类的操作稳定性：在连续穿越6道1.2米窄门的测试中，人类飞手成功率仅12.5%（3/24次）,而系统5次飞行100%成功。在定性的对比实验中，空中机器人更是展现了顶尖飞手难以达到的效果：在重复飞行的单特技动作测试中，专业飞手在完成特技动作时，需要更多的安全空间才能恢复稳态，而系统可以将空翻动作控制在小几倍的区域范围内。即便选择飞手的最佳飞行效果做对比，其轨迹也仍然不如空中机器人飞得流畅。这证明系统在生成和执行复杂特技动作的能力，已达到人类难以企及的水平。
【潜在应用和未来】
我们认为特技飞行能够提高飞行器在复杂环境的适应性和灵活性，从而提高空中机器人在各种实际应用中的性能。因此我们尝试以四旋翼为载体，释放特技飞行的潜能，展示自主特技的能力，并希望更多人能关注并投身于特技飞行的研究和开发中。我们还希望本研究体现的"运动智能补偿硬件短板"的研究思路，能够为挑战机器人性能极限的科研人员提供新的思考角度。例如，在传感器视场受限场景中，通过主动设计包含翻滚等复合动作的轨迹，可最大化数据采集质量。
当前研究为空中机器人在极端复杂环境下的激进任务执行提供了无限应用可能。比如在火山监测领域，通过动态姿态调整与轨迹优化，空中机器人有望实现喷发口边缘的探针抛投部署；在灾害救援中，结合特技飞行的高速穿梭能力，可能实现对坍塌建筑内狭窄缝隙的快速探测。此外，针对深空探测场景，研究提出的动态轨迹规划方法或为航天器在太空陨石密集区的安全机动提供理论参考，通过多自由度姿态控制降低极端机动对载人设备的过载冲击。
现有系统仍存在环境感知与动作执行解耦的局限，尤其在未知动态场景中，依赖预置地图的轨迹规划难以满足实时避障需求。未来我们将进一步研究能够处理未知和动态环境的方法，通过构建"感知-决策-执行"闭环系统，真正实现类生物特技飞行的全自主化作业能力。
