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用户现在可以通过在Web和移动设备(iOS和Android)上的DroneDeploy界面中利用第三方应用来扩展DroneDeploy的功能。“我们真的很高兴能成为不断增长的无人机生态系统的一部分,”Box的平台总监Ross McKegney说。“我们与DroneDeploy的合作使我们能够帮助我们的客户更好地利用无人机数据为他们的业务。”据普华永道称,到2020年,使用无人机的新兴全球市场预计将达到1270亿美元。一家受益于无人机行业指数增长的公司是FAA Part 107认证的无人机服务提供商公司Bon Air Drone。由于强调准确性,在短短一年多的时间里,公司已发展到四个地点,并在采矿和测量行业获得了大量合同。
《意见》贯彻落实新时期以提高质量为核心的发展要求,以提高人才培养质量为出发点和落脚点,以产教融合作为职业教育教学工作的基本理念,以实现工学结合、知行合一为目标,突出了产教融合机制建设,着力推进校企协同,对新时期职业教育教学改革进行了顶层设计和系统部署,明确了当前和今后一个时期职业教育教学改革指导思想、基本原则、重点任务和政策措施,勾画出职业教育教学改革创新的美好前景。
第三方集成应用程序将加速行业内的创新。首届应用程序支持多种功能:与Box共享文件,从MyJohnDeere导入字段边界优质创客无人机,将数据导出到Autodesk,使用WhiteClouds进行无人机地图的3D打印,使用Verifly进行按需飞行保险等。其他应用程序包括AirMap的飞行合规性应用程序;来自EZ3D的屋顶检查应用程序;来自DroneLogbook,Flyte,Kittyhawk,NVdrones和Skyward的飞行记录应用程序创客无人机中心;和农业应用程序来自Aglytix,AgriSens,Birds.ai,Skymatics,SLANTRANGE和TensorFlight。DroneDeploy的首席技术官兼联合创始人Nicholas Pilkington表示,“直到现在,DroneDeploy主要致力于解决无人机领域的飞行,数据收集,处理和分析方面的核心挑战。现在我们正在开放我们的堆栈,以便开发人员可以自己使用这些技术,并且可以专注于在他们的领域专业知识中构建特定的解决方案,而无需重新发明轮子。
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!
”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。