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新的DroneDeploy App Market推出了超过15个首批应用程序,并为第三方开发人员提供无人机2D地图和3D模型世界中大专业无人机编程加盟的数据集,以帮助解决业务挑战。“企业一直在要求将无人机数据更加无缝地集成到他们的工作流程中,第三方一直在寻求无人机编程加盟机构为我们的全球社区开发解决方案,”DroneDeploy首席执行官兼联合创始人Mike Winn说。“DroneDeploy App Market提供与Box和John Deere等公司的一键式集成,这是实现商用无人机用户的重要一步。”在DroneDeploy平台上引入App Market为基于云的无人机数据分析的各个方面创建了一站式服务。
经过项目调整,中国机器人大赛的整体水平得到了进一步提升,项目设置更加合理,技术难度涵盖不同层次,对参赛队的锻炼和评比作用更加明显。中国自动化学会机器人竞赛与培训部将在学会的领导下,继续做好各项机器人赛事的组织工作,为推进机器人竞赛、培训、教育事业的发展而不懈努力。
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,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。“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。
”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。
“作为航空影像的DroneDeploy的日常用户,我很高兴看到应用程序商店和所有新应用程序的推出,”Bon Air Drone的共同所有者Shelly Engel说。“他们的可定制平台是无人机行业真正的游戏改变者。”开发商的新市场Drone Deploy App Market不仅代表了访问世界上大的无人机图像数据集的可能性,还为开发人员创造了新的机会。事实上,DroneDeploy在135个国家/地区的10,000多名用户已经绘制了超过800万英亩的土地,比比利时的国家还大,创建了世界上大的无人机地图和3D模型数据集。现在,这是商用无人机行业中的一次,开发人员将能够在无人机数据平台中通过货币化并轻松分发他们的应用程序。