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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。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。“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。
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。
正如SLANTRANGE首席执行官Michael Ritter所说,“将DroneDeploy基于云的解决方案的强大功能与我们的本地处理和分好的创客无人机析相结合的能力将为全球农业无人机运营商提供一套独特的功能。我们很高兴能够在DroneDeploy应用程序商店推出我们的一个应用程序,并期待随着时间的推移扩展功能。“GeoTiffs:独特的农业创客无人机班解决方案由于DroneDeploy宣布在DroneDeploy会议期间推出App Market,使其成为一家无人机行业应用程序商店,因此这种伙伴关系才刚刚开始。
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。