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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。
STEAM教育就是集科学,技术,工程,艺术,数学多学科融合的综合教育。)她在现场认真观察了孩子们的搭建过程,还为几个有代表性的作品进行了点评,尤其是看到“垃圾分类自动处理”、“自转景观楼房”、“动物园投喂装置”等作品时倍感欣慰,她告诉记者:“在我看来,不管是创客教育还是STEAM教育其实都是一种理工科的跨学科整合,这个课程从美国传到国内以后,正在被越来越多的家长所接受。
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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。
“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。
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。