合川专业单机图形化编程中心

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。

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英里的速度飞行单机图形化编程中心。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专业单机图形化编程。“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。

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。

用户现在可以通过在Web和移动设备(iOS和Android)上的DroneDeploy界面中利用第三方应用来扩展DroneDeploy的功能。“我们真的很高兴能成为不断增长的无人机生态系统的一部分，”Box的平台总监Ross McKegney说。“我们与DroneDeploy的合作使我们能够帮助我们的客户更好地利用无人机数据为他们的业务。”据普华永道称，到2020年，使用无人机的新兴全球市场预计将达到1270亿美元。一家受益于无人机行业指数增长的公司是FAA Part 107认证的无人机服务提供商公司Bon Air Drone。由于强调准确性，在短短一年多的时间里，公司已发展到四个地点，并在采矿和测量行业获得了大量合同。