无人机

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从人海战术到智能巡逻城市街道违规占道AI识别系统的实践与思考占道经营检测系统价格占道经营AI预警系统在各大城市的精细化管理报告中，“占道经营”、“机动车违停”、“杂物堆放”始终是高频词汇。传统依赖城管队员“扫街”和市民投诉的模式，面临人力不足、发现滞后、取证困难、标准不一等痛点。特别是对于杭州市延安路商业街、广州市北京路步行街等动态复杂场景，违规行为稍纵即逝，治理常陷入“整治—回潮—再整治”的循环。在此背景下，城市街道违规占道AI识别系统应运而生，它并非简单地将摄像头接入后台，而是一套深度融合业务规则、视觉技术与工作流的“智能监管引擎”。作为一名产品工程师，我的核心任务是将这一概念，转化为一个基层队员

阿木实验室

Science子刊｜多无人机协同吊载高速钻过0.8米窄缝0.8米有多窄，三架无人机用缆绳协同吊起重物时，系统在悬停构型下的整体宽度约1.4m，如果不改变构型与负载姿态，根本无法通过0.8m的通道。更关键的是能否在狭窄间隙里兼顾高速机动与稳定控制？

无人机GPS技术要点解析1. 定位与导航：提供无人机的实时经纬度、海拔高度和速度信息，是自主飞行的基础。2. 定点悬停：在无风或微风环境下，结合飞控的IMU（惯性测量单元），实现无人机在空中的稳定悬停。

基于粒子群算法与动态窗口混合的无人机三维动态避障路径规划研究，MATLAB代码针对无人机在三维动态环境下路径规划存在的实时性差、避障精度低、路径平滑性不足等问题，提出一种粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）与动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）混合的路径规划方法。首先，利用粒子群算法完成全局路径的离线规划；其次，结合动态窗口法进行局部动态避障的在线优化，利用无人机运动学约束筛选速度窗口，保证路径的实时性和安全性；最后，通过三维动态仿真环境验证算法性能。实验结果表明，混合算法在动态障碍物场景下，具备更优的路径

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【清华大学-MM25】Open3D VQA：面向无人机开放空间的多模态大语言模型空间推理基准文章：Open3D-VQA: A Benchmark for Comprehensive Spatial Reasoning with Multimodal Large Language Model in Open Space

视频推流平台EasyDSS无人机推流直播在应急抢险可视化指挥中的实践在各类自然灾害和突发公共事件面前，应急抢险工作的效率和质量直接关系到人民群众的生命财产安全。传统应急指挥模式常受限于地形阻隔、视野狭窄、信息滞后等痛点，导致救援决策延迟、资源调度失衡。

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守护生命的水上之眼无人机人员落水检测系统的技术攻坚与应用实践无人机溺水识别山区水库无人机落水检测系统水域安全无人机部署指南在江河湖海之畔，人员落水事故的救援是一场与时间赛跑的生死较量。传统依靠目击者报警、救援人员水面搜寻的方式，常因发现晚、定位难、环境复杂而错过黄金救援时间。近期，多地发生的公共水域溺水事件，再次凸显了对智能化、即时性主动预警手段的迫切需求。在此背景下，无人机人员落水检测技术应运而生，它凭借独特的空中视角与智能分析能力，正成为水面安防体系中革新性的“第一响应者”。

源码交付！AI 无人机智慧巡检平台，20+AI场景智能识别，赋能低空一网通飞新引擎！01 项目简介平台以 “无人机全场景智能系统服务体系” 为核心，构建了 “三大服务平台 + 两层支撑体系” 的完整架构。通过无人机统管、GIS 地理信息、AI 算法三大核心服务平台，连接终端层硬件设备（无人机、机场、负载）与应用层行业场景，形成覆盖 “任务调度 - 飞行作业 - 数据采集 - 智能分析 - 报告输出” 全流程的一体化解决方案。

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ego_planner算法的仿真环境(主要是ros)-算法的解耦实现.本系列内容主要是深入分析ego_planner算法的实现,并且将核心的算法部分转化为非ros依赖的形式(Cmake项目),实现上我们主要通过共享内存与ros的仿真环境进行数据交换. 项目链接:https://github.com/chan-yuu/ego_planner_standalone.git 如果觉得有用的话不要忘了star哦.

MMOT：首个面向无人机多光谱多目标跟踪的挑战性基准https://arxiv.org/pdf/2510.12565 基于无人机的多目标跟踪至关重要，但由于目标尺寸小、严重遮挡和复杂背景而极具挑战性。现有的基于RGB的多目标跟踪算法严重依赖于空间外观线索，如颜色和纹理，这些特征在俯视视角下常常退化，损害了跟踪可靠性。多光谱成像捕获像素级的光谱反射率，提供了关键的光谱线索，显著增强了在空间条件恶劣情况下的目标可区分性。然而，缺乏专门的多光谱无人机数据集阻碍了该领域的发展。为了弥合这一差距，我们引入了MMOT，首个面向无人机多光谱多目标跟踪的挑战性基准数据集。

无人机长了一个脑袋

Catia曲面设计的相关模块CATIA的曲面设计功能主要集中在“形状”（Shape）模组下，该模组包含多个专门用于曲面造型的模块。以下是主要模块的介绍：

自动驾驶、无人机、机器人核心方案对比表对比维度自动驾驶（比亚迪汉“天神之眼”高阶方案）无人机（大疆T100S农业无人机）机器人（特斯拉Optimus人形机器人）

智能移动设备全品类核心方案对比及量产趋势调研报告报告摘要：本报告聚焦智能驾驶、无人机、服务机器人三大智能移动设备品类，覆盖各领域头部企业，从算法架构、硬件配置、性能指标、商业化落地等维度展开全栈对比，深度剖析不同品类技术路线差异，结合行业数据研判量产趋势，新增2025-2027年核心技术突破时间线、头部企业战略布局对比表及核心技术专利分布与竞争格局分析表，针对各品类核心应用场景提供选型建议，为车企、科技企业、投资者及采购方提供权威决策参考。数据基于2025年企业官方披露、第三方实测报告及行业权威统计。

职业本科低空飞行器工程技术专业核心职业素养清单职业本科低空飞行器工程技术专业核心职业素养清单职业本科低空飞行器工程技术专业的职业素养，是衔接“专业能力”与“岗位需求”的关键纽带，区别于纯粹的技术能力，更侧重“安全意识、合规习惯、执行逻辑、协作品质”等可迁移的职业行为规范。结合低空经济“高风险、强监管、快迭代”的行业特性，核心素养可分为“底线型—支撑型—发展型”三个层级，直接匹配研发辅助、生产制造、运维保障等核心岗位的职业要求。

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超声波传感器：无人机低空飞行的“隐形守护者”在无人机技术飞速发展的今天，从消费级航拍到工业级测绘，从农业植保到应急救援，无人机的应用场景正不断拓展。然而，在复杂多变的低空环境中，如何实现精准避障、稳定悬停与安全着陆，始终是无人机技术突破的关键。而贝弗德超声波传感器，凭借其独特的优势，正成为无人机低空飞行的“隐形守护者”，为无人机的安全与智能注入核心动力。

无人机测绘技能注重核心操作能力无人机测绘技能注重核心操作能力无人机测绘技术专业（职业本科）的基础技能实训课程聚焦核心操作能力培养，为后续复杂项目打基础，核心包括以下3类，多在大二前完成：

FAST-LIVO2 深度技术解析这是 FAST-LIVO2 最重要的理论创新：问题本质：解决方案：分两步执行：数学优势：这是一个巧妙的工程解决方案：

无人机测绘技术专业（职业本科）实践实训课程清单无人机测绘技术专业（职业本科）实践实训课程清单职业本科无人机测绘技术专业的实践实训课程，以“从基础操作到项目统筹”为能力进阶路径，聚焦“真实场景、实际问题、实战能力”三大核心，直接对接航测技术主管、三维建模工程师等岗位的实操需求，具体分为四大模块：

无人机测绘技术专业（职业本科）核心课程清单无人机测绘技术专业（职业本科）核心课程清单职业本科无人机测绘技术专业以培养“能解决复杂场景测绘问题、统筹项目落地”的高层次技术技能人才为目标，核心课程体系围绕“理论够用、技术过硬、实操落地”构建，覆盖无人机测绘全流程，直接对接航测技术主管、三维建模工程师等核心岗位需求，具体分为四大模块：

无线图像传输研究探索

5G单兵图传5G单兵图传设备是近年来随着5G技术的快速发展而兴起的一种高科技装备，它能够在应急救援领域发挥巨大的作用。4G/5G单兵远程传输终端，是用于解决无人机等设备自身携带图传系统距离近、无法满足跨区、跨市、跨省长距离指挥调度所定制的产品，内置电池可以满足长时间工作需求。这次咱们将从5G单兵图传设备的定义、特点、应用场景、优势以及未来发展前景等方面，对其进行详细的介绍和分析。