荣昌专业无人机课程班

航模使用的PWM信号，高电平的持续时间在整个时间轴上所占的空间其实是很小的（假设高电平是信号），绝大部分的时间都是空白的。PPM简单的将多个通道的数值一个接一个合并进一个通道，用2个高电平之间的宽度来表示一个通道的值。

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。

荣昌专业无人机课程班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”、无人机课程班“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。

无人机接收机输出的信号PWM的优点很明显，由于传输过程全部使用满电压传输，非0即1，很像数字信号，所以他拥有了数字信号的抗干扰能力。脉宽的调节是连续的，使得它能够传输模拟信号。PWM信号的发生和采集都非常简单，现在的数字电路则使用计数的方法产生和采集PWM信号。信号值与电压无关，这在电压不恒定的条件下非常有用，比如电池电压会随消耗而降低，DCDC都会存在纹波等等，这些因素不会干扰信号的传输。

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。

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