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根据2016年1月的中国自动化学会机器人竞赛工作会议精神,学会机器人竞赛与培训部已经开展了中国机器人大赛项目的审查工作,对原有的15个大项79个子项目逐一进行了审查。根据审查结果,将项目设置调整为17个大项39个子项目。在将原有的子项目进行了充分合并的基础上,邀请国内多所知名高校,设置了空中机器人、救援机器人等多项符合机器人发展热点和难点的比赛项目。
因为每一帧信号的尾部必须加入一个足够长的空白(显著超过一个正常PWM信号的宽度)来分隔前后两个信号,每一帧能传输的信号通道多只能到8个。这在大部分的场合已经足够了,比如刚才说的教练模式/模拟器/多轴等。且PPM是一个通行标准,绝大多数厂牌的遥控/接收都是支持的。S.BUS(S-BUS/SBUS)全称是Serial Bus。
”具体而言,NanoMap使用深度感应系统将有关无人机周围环境的一系列测量结合在一起。这使得它不仅可以为其当前视野制定运动计划,还可以预测它应该如何在已经看到的隐藏视野中移动。佛罗伦萨说:“这有点像把你在世界上看到的所有图像都保存在头脑中。”“对于无人机来计划动作,它基本上可以追溯到时间来单独思考它所处的所有不同的地方。”团队的测试证明了不确定性的影响。例如,如果NanoMap没有模拟不确定性并且无人机距离预期的位置仅漂移了5%,那么无人机将每四次飞行失败一次。同时,当它考虑到不确定性时,崩溃率降至2%。该论文由佛罗伦萨和麻省理工学院教授Russ Tedrake以及研究软件工程师John Carter和Jake Ware共同撰写。最近,它于5月在澳大利亚布里斯班举行的IEEE机器人与自动化国际会议上被接受。
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。
PWM因为处理简单,在航模圈至今仍然广泛用以驱动舵机和固定翼飞机的电调等。其相对于PPM等协议大的不同在于,它每条物理连线里只传输1路信号。换句话说,需要传输几个通道,就需要几组物理连线。PPM(CPPM)全称是Pulse Position Modulation。因为PWM每路只能传输一路信号,在分别直接驱动不同设备的时候(比如固定翼,每路各自驱动不同的舵机和电调)这没有任何问题。
兴义好的大疆无人机编程中心DSM是Digital Spread Spectrum Modulation的缩写。DMS协议一共有三代:DSM、DSM2、DSMX。国内常见的是DSM2,JR和Spectrum的遥控器都支持。该协议也是一种串行协议,但是比S.BUS更加通用,大疆无人机编程中心使用的标准串口定义,所以市面上兼容接收机更加便宜,兼容的设备也更多,比如电直的三轴陀螺VBar就可以直接接受DSM2信号。但是该协议并不是一种总线化的协议,要靠接收机取把协议变为PWM来驱动舵机,