德阳好的无人机课程中心

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，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。”

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！

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英里的速度飞行无人机课程中心。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好的无人机课程。“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。

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，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;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。

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。

除了搭建类的之外，还有高年级的编程组，参赛者需要通过调整程序并修改参数来让车辆爬上不同角度的斜坡。而在团队项目比赛中，一支名为“闪电队”的三人小组正在忙着为自己垃圾分类自动处理系统做最后的调试，虽然几位小队员还在上小学，但是他们已经意识到垃圾分类的重要性，“虽然现在家里有很多颜色的垃圾桶，但是我看到垃圾车来的时候，那些被丢进去的垃圾并没有被很好的分类，