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”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。

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未来的迭代也可能包含其他信息，例如无人机的各个深度感测测量中的不确定性。NanoMap对于通过较小空间移动的小型无人机特别有效，并且与第二个系统配合使用，该系统专注于更长距离的规划。(研究人员去年在与国防高级研究计划局(DARPA)有关的计划中测试了NanoMap。)该团队表示，该系统可用于搜索和救援，防御，包裹递送和娱乐等领域。它也可以应用于自动驾驶汽车和其他形式的自主导航。“研究人员展示了令人印象深刻的结果，避免了障碍，这项工作使机器人能够快速检查碰撞，”Scherer说。“在障碍物之间快速飞行是一项关键能力，可以更好地拍摄动作片段，更有效地收集信息以及未来的其他进展。”孩子们如何学习无人机?近几年，智能无人机（以下简称UAV）在青少年科学教育中异军突起，广泛受到关注！

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