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梁平优质无人机编程加盟中心

2020-08-25
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所以我们像设计一个可以自动将垃圾分类回收的装置。”几位小队员轮流向记者介绍自己的设计理念:“这个传送带可以将垃圾桶自动传送到集中处理的地方。”“然后这辆垃圾回收车里面也已经分类好,回收的时候感应到不同的垃圾桶,就可以把垃圾装到车里了,只不过我们没办法做到自动感应,只能手动把垃圾桶取出来放到垃圾车里,相信我们再大一点就一定能做到了。”

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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。

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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的功能优质无人机编程加盟。“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。“无人机编程加盟中心我们与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。

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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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正如SLANTRANGE首席执行官Michael Ritter所说,“将DroneDeploy基于云的解决方案的强大功能与我们的本地处理和分析相结合的能力将为全球农业无人机运营商提供一套独特的功能。我们很高兴能够在DroneDeploy应用程序商店推出我们的一个应用程序,并期待随着时间的推移扩展功能。“GeoTiffs:独特的农业解决方案由于DroneDeploy宣布在DroneDeploy会议期间推出App Market,使其成为一家无人机行业应用程序商店,因此这种伙伴关系才刚刚开始。

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