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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。”
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,创客无人机班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。好的创客无人机“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。
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。
”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。
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。