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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,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。“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。
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!