成都好的无人机课程班

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。

它的运作假设为了避免障碍，你不必进行100次不同的测量，找到平均值来确定它在太空中的确切位置;相反，您可以简单地收集足够的信息，以了解对象是否在一般区域。“与之前工作的主要区别在于，研究人员创建了一个由一组图像组成的地图，其位置不确定，而不仅仅是一组图像及其位置和方向，”卡内基梅隆大学机器人系统科学家Sebastian Scherer说。研究所。“跟踪不确定性的优势在于，即使机器人不确切知道它的位置并允许改进规划，也允许使用以前的图像。”佛罗伦萨将NanoMap描述为一个使无人机飞行的系统能够识别“姿势不确定性”的三维数据，这意味着无人机考虑到它在移动世界时并不完全知道它的位置和方向。

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