测试表明，无人机可以使用自主技术躲避其他空中交通工具。在无人机行业，它被称为“检测和避免问题”。长期以来，让无人机能够感知附近的飞机并离开在它们的飞行轨道一直是仅限于专门应用的技术和达到其潜力的技术之间最艰巨障碍之一。

“无人机的用途数不胜数，”弗吉尼亚理工大学中大西洋航空合作(Virginia Tech-Atlantic Aviation Partnership, MAAP)主任马克·布兰克(Mark Blanks)说。“但是，为了让它们运用于实践、具有可扩展性，该行业需要能够带来更大自主性的技术，特别是在检测和避免方面。”

MAAP是FAA指定的七个试验场之一，负责带领支持将无人机纳入国家空域的研究。现在，他们已经让该产业更接近解决其关键挑战的方案，把“端对端”检测和避免系统放到现实世界进行评估：一套允许无人机不仅能够探测到入侵飞机，还能自动绕开道路的组件。

这些测试是一个长达一年的名为“RAAVIN”的项目的最佳成果，也是MAAP和美国航天航空局（NASA）长期合作的最新部分，旨在研究探测和避免的潜在解决方案。

探测和避免技术对于无人机行业来说之所以至关重要，其中一个原因是，它可以在不依赖地面引航员或附近视觉观测员的情况下释放无人机，从而实现长途飞行。

联邦法律要求所有飞机都应具备看到和避免其他空中交通工具的方法。为使无人机能够安全地共享空域，它们必须要能够满足这一要求。但是，虽然载人飞机的飞行员总能从驾驶舱扫视空域，但当无人机飞过飞行员可以扫视周围环境的范围时，他们就失去了确保空域安全的能力。这就是为什么FAA对商业无人机航班的规章规定：无人机必须在其操作员的视线范围内。

如果操作员能够说明他们提出的具体操作可以安全地完成，则可免除视线要求。但是，为了使无人机能够发挥其经济潜力，那些更长的飞行需要遵守惯例，而不是逐例给予个别批准。直到研究人员能够提出一种技术，或一套技术，能够复制飞行员扫视天空的视觉能力，这才有可能实现。其主要竞争者是光学传感器 、 声学传感器和雷达。但感知只是谜题的三分之一：该系统还必须能够探测不安全的条件和指导适当的避险策略。

MAAP总工程师以及RAAVIN项目的负责人，约翰·科金（John Coggin）表示：“我们现在已经到了这一阶段，这三个部件：检测、警告和避免障碍物已经足够成熟，能够把它们组装起来并从测试中获得良好成绩。”

为了推进一个有前景的系统，研究团队装备了一架多轴无人机，配备了最先进的Echodyne雷达和名为ICAROUS的美国航天航空局(NASA)检测和避免软件系统。

在布莱克斯堡附近的一个农村试验基地，小组模拟了无人机和“入侵者”飞机之间的一系列潜在碰撞场景，这些飞机由美国航天航空局(NASA)操控，塞斯纳飞机(Cessna)则由来自利伯缇大学(Liberty University)的飞行员操控，在入侵者似乎十分接近的轨道飞行。

如果雷达和导航算法成功合作，无人机将绕开航线来维持一个曲棍球形状的缓冲区，确定自己和其他飞机之间的安全距离。

科金回忆道：“我们第一次让它真正完成了自主机动飞行，我非常兴奋。” 美国航空航天局(NASA ICAROS)的软件采用一种温和的机动飞行来避开有人驾驶的飞机，而且无人机的表现与预期一致。”他说：“这是我在试验场经历的最激动人心的时刻之一，见证一个自动驾驶系统在感知和避免方面取代飞行员。”

美国航天航空局兰利研究中心（NASA's Langley Research Center）的航空系统工程分部助理主管卢·格拉布（Lou Glaab）和美国航天航空局负责该项目的首席调查员说，" RAAVIN是MAAP和美国航天航空局之间的一项伟大的合作成就，极大地推动了自主感知和避免技术的进步，可用于未来的开发和测试"。

当团队事后处理数据时，测量每个入侵者和无人机之间最接近的接近点，并将入侵者的位置雷达与其自身的GPS记录进行比较，这更证明了测试的成功。

MAAP工程师安德鲁·克里兹(Andrew Kriz)说：“很难准确判断这个工程是如何工作的。“当我们事后开始调取数据并激活数据时，我们可以看到你有两架飞机迎面飞来，当雷达看到交通流量时，它执行了一个很好的渐进式右转，然后离开了通道。看到它真正做到的感觉非常棒。"

测试还显露出一些挑战，即探测和避免技术在复杂的现实世界环境中使用时会遇到的挑战，以及进一步运作的机会，例如提高综合系统识别和排除错误目标的能力。

Kriz、Coggin和MAAP团队继续与美国航天航空局合作，应对这些挑战，优化雷达和算法的能力和可靠性，以接近可运用于实践的探测和避免的解决办法。