无人机

两大关键岗位深度解析：空域规划师vs.无人机任务工程师的知识体系与招聘画像空域规划师与无人机任务工程师的知识栈均以“法规+技术+场景”为核心，前者侧重空域资源统筹与合规设计，后者聚焦任务全流程技术落地与数据价值转化，以下是分岗位的结构化知识栈与能力要求。

无人机开发分享——四旋翼无人机打击算法仿真验证分享上一期分享了四旋翼无人机如何实现追踪目标并撞击的算法开发思路，有很多人想验证一下这个打击算法思路的可行性。前段时间比较忙，今天空下来点时间来验证一下这个代码，在仿真中用四旋翼无人机打击目标。上期中写了主要思路是（1）感知模块训练目标信息，载荷装在无人机上，获取目标信息，发送目标位置等信息（2）规划模块规划航线、局部避障、末端快速打击（3）控制模块跟踪航线、期望姿态指令。今天在个人笔记本对上述算法进行快速验证一下一、部署环境（1）系统：ubuntu20.04 （2）ros2foxy （3

北京昌平无人机适飞空域正式启用！附官方查询通道与安全飞行指南无人驾驶航空器适飞空域的划设，核心遵循“管制空域之外即适飞、以真高120米为基础阈值、排除敏感区”的逻辑，依据《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》与《民用无人驾驶航空器运行安全管理规则》，采用“底线排除+范围明确+动态调整”的标准流程，确保低风险无人机安全高效飞行。以下是具体划设规则与实操要点：

物流无人机承重模块详解物流无人机的承重技术，是一套涉及动力、结构、悬挂、控制等多模块协同的复杂系统。为了让你快速把握全貌，下表汇总了核心的技术模块及其要点：

Deepoc具身模型：让无人机成为“跨场景任务的智能协同枢纽”在应急勘探、生态守护、城市运维等多元场景中，无人机的空中机动性本应成为撬动作业效率革新的核心支点，但传统无人机始终未能突破“环境适配局限、任务协同孱弱、数据转化低效”的桎梏——面对复杂地形易失联、多任务并行难统筹、采集数据需人工二次研判，难以匹配现代化作业“精准化、协同化、高效化”的核心诉求。Deepoc具身模型的深度赋能，以“跨域感知融合、任务意图解构、多端协同联动”为核心抓手，让无人机从“单一功能飞行器”升级为“能适配复杂环境、统筹多元任务、联动多端设备”的智能协同枢纽，在各类高要求场景中释放革新性价

21m/s！UZH RPG组T-RO新作AC-MPC：微分MPC赋能强化学习，实现超人级无人机竞速「MPC+RL」目录01 主要方法1. 整体架构：RL决策 + MPC执行2. Actor设计：学习代价而非动作

无人机航拍图像标注-从采集到训练全流程无人机（UAV）技术的普及，让计算机视觉终于摆脱了地面的束缚。从百米高空俯瞰，世界呈现出完全不同的几何逻辑。在农业植保、城市违建巡查、光伏板缺陷检测等领域，航拍AI正在解决传统人工无法触及的痛点。

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线程进阶: 无人机自动防空平台开发教程V2上篇文章我们进行了线程的初步学习，接下来我们将用线程来解决无人机防空平台的开发。我们的目标是建立一个完善的功能系统，包含雷达扫描，追击敌机，补充弹药，停靠机场等功能。

【MATLAB例程】无人机三维路径规划|A*,RRT（快速随机树算法）, APF（人工势场法）算法对比|可自定义起终点、障碍物坐标。附下载链接针对无人机在三维复杂环境中的自主路径规划问题，本文选取了三种具有代表性的规划方法进行对比分析，分别为 A* 算法、快速扩展随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法以及人工势场法（Artificial Potential Field, APF）。三种算法在搜索机理、适用场景及规划性能方面各具特点，具有较强的互补性。完整代码压缩包解压后，直接用MATLAB运行主函数即可。

基于MATLAB的四旋翼无人机三维动态仿真实例位置动力学：姿态动力学：输入力矩：目标位置/姿态外环位置控制器内环姿态控制器执行器控制旋翼转速动力学模块：

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车灯控制与报警系统设计车灯是汽车行驶安全的关键保障，负责照明、信号提示与故障预警，传统车灯控制系统多采用机械开关与继电器控制，存在响应滞后、功能单一、故障诊断能力弱等问题。在复杂路况（如暴雨、浓雾）与突发故障（如灯泡损坏、线路短路）场景下，易因车灯控制不及时或故障未察觉引发安全隐患。现有智能车灯系统多依赖高端车载芯片，成本高、适配性差，难以普及至中低端车型。本设计开发一款低成本、高可靠性的车灯控制与报警系统，实现车灯智能切换、故障实时诊断与多级报警功能，提升汽车行驶安全性与操控便捷性，对推动汽车电子控制系统的实用化、普及化具有

Deepoc具身模型外拓板：重塑无人机作业逻辑，开启行业智能新范式在无人机从消费级市场向行业级深度渗透的今天，“飞手依赖、数据割裂、决策滞后”仍为制约其价值释放的核心枷锁。传统行业无人机虽能完成空中拍摄、数据采集等基础任务，却始终停留在“数据搬运工”的角色——海量航拍素材需人工二次筛选分析，复杂场景下依赖多人协同操控，相似场景误判频发导致作业效率打折。Deepoc具身模型外拓板的横空出世，以“边缘智能重构、全链路自主、跨场景适配”为核心，打破了行业无人机的能力边界，让设备从“被动执行的工具”升级为“主动决策的协作伙伴”。

IMU如何成为机器人自主移动的核心传感器IMU是机器人感知自身运动状态的核心传感器，通过内置的加速度计与陀螺仪测量机器人的加速度与角速度，经算法解算后为机器人的控制、导航、平衡等功能提供关键数据，广泛应用于轮式机器人、足式机器人、无人机、机械臂等各类机器人系统中。

《智能仿真无人机平台（多线程 V4.0）技术笔记》（集群进阶：多无人机任务分配与碰撞规避）本次实现的是一个具备任务分配、入侵者检测与攻击、自主巡逻功能的智能无人机可视化平台，采用多线程机制保证无人机、任务、入侵者的并发运行。整个项目共包含7个核心类，下面逐类进行详细解析。

GIS数据转换器

基于GIS的康养旅游适宜性分析决策系统你是否憧憬过这样的假期：在负氧离子充盈的森林中漫步，在静谧湖畔的温泉里疗愈，远离喧嚣，让身心得到真正的修复？康养旅游，正从一种小众选择，演变为席卷全球的生活方式热潮。

从千米油井到万米高空：MEMS陀螺仪如何成为精准世界的“方向之锚”？在追求精准的世界里，方向是行动的基石。想象一下，如果钻井数千米后偏离了目标矿脉，如果高速列车在隧道中失去了方位，如果卫星天线无法锁定遥远的目标——这些代价高昂的失误，往往源于最基础的方向感知失准。这一切的核心，离不开一个关键器件：陀螺仪。它如同设备内部的“方向感”，通过测量角速度来感知自身在空间中的转动，是导航、定位、稳定与控制的基石。今天，我们要介绍的ER-MG2-50/100高性能寻北MEMS陀螺仪，正是为满足最严苛精度与可靠性要求而生的“方向之锚”。

【无人机是如何“看见误差”的？——视觉闭环让精准空投真正可控】在上一篇文章中我们提到：真正高精度的无人机投掷系统，不是一次算准，而是不断修正。而支撑这种修正能力的核心，不是更复杂的公式，也不是更大的算力，而是一个看似简单、却极其关键的问题：