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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。
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。
第三方集成应用程序将加速行业内的创新。首届应用程序支持多种功能:与Box共享文件,从MyJohnDeere导入字段边界专业无人机航拍加盟,将数据导出到Autodesk,使用WhiteClouds进行无人机地图的3D打印,使用Verifly进行按需飞行保险等。其他应用程序包括AirMap的飞行合规性应用程序;来自EZ3D的屋顶检查应用程序;来自DroneLogbook,Flyte,Kittyhawk,NVdrones和Skyward的飞行记录应用程序无人机航拍加盟中心;和农业应用程序来自Aglytix,AgriSens,Birds.ai,Skymatics,SLANTRANGE和TensorFlight。DroneDeploy的首席技术官兼联合创始人Nicholas Pilkington表示,“直到现在,DroneDeploy主要致力于解决无人机领域的飞行,数据收集,处理和分析方面的核心挑战。现在我们正在开放我们的堆栈,以便开发人员可以自己使用这些技术,并且可以专注于在他们的领域专业知识中构建特定的解决方案,而无需重新发明轮子。
总线是指他可以连接多个设备,这些设备通过一个Hub与这个总线相连,得到各自的控制信息。S.bus使用RS232C串口的硬件协议作为自己的硬件运行基础。使用TTL电平,即3.3V。使用负逻辑,即低电平为“1”,高电平为“0”。波特率:100000(100k),注意:不兼容波特率115200。