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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,单机图形化编程机构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。专业单机图形化编程“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。
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。
除了搭建类的之外,还有高年级的编程组,参赛者需要通过调整程序并修改参数来让车辆爬上不同角度的斜坡。而在团队项目比赛中,一支名为“闪电队”的三人小组正在忙着为自己垃圾分类自动处理系统做最后的调试,虽然几位小队员还在上小学,但是他们已经意识到垃圾分类的重要性,“虽然现在家里有很多颜色的垃圾桶,但是我看到垃圾车来的时候,那些被丢进去的垃圾并没有被很好的分类,
但在一些场合,我们并不需要直接驱动设备,而是需要先集中获取接收机的多个通道的值,再做其他用途时,比如将两个遥控器之间连接起来的教练模式,比如遥控器接电脑玩模拟器,当然还有我们玩多轴,要将接收机的信号传输给飞控时,每个通道一组物理连线的方式就显得非常的繁琐和没有必要。这时候PPM就是救星了。