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据主办方介绍，重庆省青少年数字体育创新大赛的举办，旨在让更多的人参与到智能机器人以及无人机的学习和竞赛中，挑战自我，享受其中的快乐，从而培养孩子们的创新思维、动手能力和观察能力，提高他们解决实际问题的能力。比赛现场，低幼龄组的小朋友根据不同主题搭建出创意十足的建筑、景观、车辆等千姿百态的作品，玩得不亦乐乎。

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。

黔江好的无人机航拍但在一些场合，我们并不需要直接驱动设备，而是需要先集中获取接收机的多个通道的值，再做其他用途时，无人机航拍班比如将两个遥控器之间连接起来的教练模式，比如遥控器接电脑玩模拟器，当然还有我们玩多轴，要将接收机的信号传输给飞控时，每个通道一组物理连线的方式就显得非常的繁琐和没有必要。这时候PPM就是救星了。

航模使用的PWM信号，高电平的持续时间在整个时间轴上所占的空间其实是很小的（假设高电平是信号），绝大部分的时间都是空白的。PPM简单的将多个通道的数值一个接一个合并进一个通道，用2个高电平之间的宽度来表示一个通道的值。

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。

未来的迭代也可能包含其他信息，例如无人机的各个深度感测测量中的不确定性。NanoMap对于通过较小空间移动的小型无人机特别有效，并且与第二个系统配合使用，该系统专注于更长距离的规划。(研究人员去年在与国防高级研究计划局(DARPA)有关的计划中测试了NanoMap。)该团队表示，该系统可用于搜索和救援，防御，包裹递送和娱乐等领域。它也可以应用于自动驾驶汽车和其他形式的自主导航。“研究人员展示了令人印象深刻的结果，避免了障碍，这项工作使机器人能够快速检查碰撞，”Scherer说。“在障碍物之间快速飞行是一项关键能力，可以更好地拍摄动作片段，更有效地收集信息以及未来的其他进展。”孩子们如何学习无人机?近几年，智能无人机（以下简称UAV）在青少年科学教育中异军突起，广泛受到关注！