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考虑到这一点，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的团队开发了NanoMap系统，该系统允许无人机在森林和仓库等密集环境中以每小时20英里的速度飞行。NanoMap的一个关键见解是一个非常简单的问题：该系统认为无人机在世界上的位置随着时间的推移而变得不确定，并且实际上模拟并解释了这种不确定性。“如果你想要能在人类环境中以更高速度运行的无人机，那么过于自信的地图将无济于事，”研究生Pete Florence说道，他是一篇新的相关论文的作者。“能够更好地了解不确定性的方法使我们能够在近距离飞行并避开障碍物方面获得更高的可靠性。

凯里优质无人机课程所以我们像设计一个可以自动将垃圾分类回收的装置。”几位小队员轮流向记者介绍自己的设计理念：“这个传送带可以将垃圾桶自动传送到集中处理的地方。”“然后这辆垃圾回收车里面也已经分类好，无人机课程中心回收的时候感应到不同的垃圾桶，就可以把垃圾装到车里了，只不过我们没办法做到自动感应，只能手动把垃圾桶取出来放到垃圾车里，相信我们再大一点就一定能做到了。”

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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