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能否实现自主飞行。通俗来说，无人机通过复杂的中央飞控系统，与地面控制参数进行交互，控制飞机的姿态和机动实现自主飞行。航模虽然也是无人驾驶，但是在操控手的视距范围内由操控手遥控实现机动和姿态的调整。也就是无人机的本身是带了“大脑”飞行，可能“大脑”受限于人工智能，没有人脑灵光。但是航模的“大脑”始终是在地面，在操纵人员的手上。

”具体而言，NanoMap使用深度感应系统将有关无人机周围环境的一系列测量结合在一起。这使得它不仅可以为其当前视野制定运动计划单机图形化编程机构，还可以预测它应该如何在已经看到的隐藏视野中移动。佛罗伦萨说：“这有点像把你在世界上看到的所有图像都保存在头脑中。”“对于无人机来计划动作，它基本上可以追溯到时间来单独思考它所处的所有不同的地方。”团队的测试证明了不确定性的影响。专业单机图形化编程例如，如果NanoMap没有模拟不确定性并且无人机距离预期的位置仅漂移了5%，那么无人机将每四次飞行失败一次。同时，当它考虑到不确定性时，崩溃率降至2%。该论文由佛罗伦萨和麻省理工学院教授Russ Tedrake以及研究软件工程师John Carter和Jake Ware共同撰写。最近，它于5月在澳大利亚布里斯班举行的IEEE机器人与自动化国际会议上被接受。

多年来，计算机科学家一直致力于算法，让无人机知道它们在哪里，它们周围是什么，以及如何从一个点到另一个点。诸如同时定位和映射(SLAM)之类的常用方法获取世界的原始数据并将它们转换为映射表示。但SLAM方法的输出通常不用于计划运动。这就是研究人员经常使用“占用网格”等方法的地方，其中许多测量结果被合并到三维世界的一个特定表示中。问题是这些数据既不可靠又难以快速收集。在高速行驶时，计算机视觉算法无法充分利用周围环境，迫使无人机依赖惯性测量单元(IMU)传感器的不数据，该传感器可测量无人机的加速度和旋转速度等因素。NanoMap处理这个问题的方式是，它基本上不会消除细微的细节。

三是突出校企协同育人，强调发挥企业办学主体作用，推进企业参与人才培养全过程，并把这一点作为在人才培养层面落实产教融合的有效途径。四是强调对接行业产业推进专业课程建设。近年来，由教育部牵头，行业职业教育教学指导委员会组织，先后印发了18个大类的410个高等职业学校专业教学标准，公布了230个中等职业学校专业教学标准及5个专业仪器设备装备规范。

UAV与航模本质区别：UAV可以超视距飞行，需要掌握组装、编程，包括部分航模技能，属于人工智能项目；航模是传统体育，重点在体育竞技动作训练。二、学习UAV的目地是什么？根据多年教育经验，目前省内学习UAV的主要目的大概分为：1、兴趣爱好。没有明确学习目标，仅是满足家长本人或者孩子的好奇心，尝试体验为主；2、助力升学。目标成为UAV科技特长生，在将来的升学过程中有加分项；3、提高眼界。此类家长高瞻远瞩，善于规划，鼓励孩子参加各种UAV专业培训、活动、竞赛，目标提高孩子行业认知度，从小沉浸专业，成为“业内人士”

编程无人机面对不确定性飞行像亚马逊这样的公司对无人机有很大的想法，可以直接送货上门。但是，即使把政策问题放在一边，编程无人机也很难在城市等杂乱的空间飞行。能够在高速行驶时避开障碍物在计算上是复杂的，特别是对于小型无人机而言，这些小型无人机可以携带多少以进行实时处理。许多现有方法依赖于复杂的地图，旨在告诉无人机它们相对于障碍物的确切位置，这在具有不可预测对象的现实环境中不是特别实用。如果他们的估计位置即使只是一小段距离，他们也很容易崩溃。