유용하려면 드론이 빨라야 한다. 배터리 수명이 제한되어 있기 때문에 재난 현장에서 생존자를 찾고, 건물을 조사하고, 화물을 배달하는 등 주어진 모든 작업을 가능한 한 최단 시간에 완료해야 한다. 그리고 검사할 창문, 방 또는 특정 위치와 같은 일련의 웨이포인트를 통과하고 각 세그먼트에서 최적의 궤적과 올바른 가속 또는 감속을 채택하여 이를 수행해야 할 수도 있다.  

알고리즘이 전문 조종사를 능가한다. 

최고의 인간 드론 조종사는 이 작업에 매우 능숙하며 지금까지 드론 경주에서 항상 자율 시스템보다 성능이 뛰어났다. 이제 취리히 대학교(UZH)의 연구 그룹은 회로의 일련의 웨이포인트를 통해 쿼드로터(4개의 프로펠러가 있는 드론)를 안내하는 가장 빠른 궤적을 찾을 수 있는 알고리즘을 만들었다. UZH의 Robotics and Perception Group과 연구에 자금을 지원한 NCCR Robotics의 Rescue Robotics Grand Challenge를 이끌고 있는 Davide Scaramuzza는 "우리 드론은 실험적인 경마장에서 세계 정상급 인간 조종사 2명의 가장 빠른 랩을 이겼다."고 말한다.

Scaramuzza는 "알고리즘의 참신함은 드론의 한계를 완전히 고려한 시간 최적화 궤적을 최초로 생성했다는 것이다."고 말한다. 이전 작업은 쿼드로터 시스템의 단순화나 비행 경로의 설명에 의존했기 때문에 차선책이었다. "핵심 아이디어는 비행 경로의 섹션을 특정 웨이포인트에 할당하는 것보다 우리 알고리즘이 드론이 모든 웨이포인트를 통과하도록 지시하지만 어떻게 또는 언제 그렇게 할 것인지는 알려주지 않는다는 것이다."라고 박사 과정 학생이자 논문의 제1저자인 Philipp Foehn이 덧붙인다.

외부 카메라가 실시간으로 위치 정보 제공 

연구원들은 알고리즘을 가지고 있었고 두 명의 인간 조종사가 경주 회로를 통해 동일한 쿼드로터를 비행했다. 그들은 외부 카메라를 사용하여 드론의 움직임을 정확하게 포착하고(자율 드론의 경우) 드론이 어느 순간 어디에 있었는지에 대한 실시간 정보를 알고리즘에 제공했다. 공정한 비교를 위해 인간 조종사는 경주 전에 서킷에서 훈련할 기회가 주어졌다. 그러나 알고리즘이 이겼다. 모든 랩이 인간보다 빨랐고 성능이 더 일관되었다. 알고리즘이 최적의 궤적을 찾으면 인간 조종사와 달리 여러 번 충실하게 재현할 수 있기 때문에 이는 놀라운 일이 아니다.

상업용 응용 프로그램에 앞서 알고리즘은 컴퓨터가 드론에 대한 최적의 시간 궤적을 계산하는 데 최대 1시간이 걸리므로 계산 부담이 덜해야 한다. 또한 현재 드론은 외부 카메라에 의존하여 언제든지 위치를 계산한다. 미래 연구에서 과학자들은 온보드 카메라를 사용하기를 원한다. 그러나 자율 드론이 원칙적으로 인간 조종사보다 더 빨리 날 수 있다는 시연은 유망하다. Scaramuzza는 "이 알고리즘은 드론, 검사, 수색 및 구조 등의 패키지 배송에 큰 응용 프로그램을 가질 수 있다."고 말한다.