无人机

基于YOLOv13的汽车零件分割系统（Python源码+数据集+Pyside6界面）💡💡💡本文摘要：基于YOLOv13的汽车零件分割系统，阐述了整个数据制作和训练可视化过程应用场景汽车零件分割技术在多个领域具有广泛应用，包括：

工业吊舱多光谱传感器融合技术解析工业吊舱的多光谱传感器融合模块，其核心是通过一套精密的硬件系统和智能算法，将多个不同波段（如可见光、红外、紫外、激光等）的传感器数据整合起来，生成超越单一传感器的综合感知结果。

2025年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-本科组（国赛）解题报告 | 珂学家2025年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-本科组（国赛）解题报告睿抗一如既往的码量大，喜欢阅读理解挖坑，T_T。

无人装备硬件开发爱好者

ROS2：无人机从 “能飞” 到 “会思考” 的全栈技术引擎 —— 深度拆解与落地指南（上）在无人机技术飞速迭代的今天，“飞得稳” 已不再是终极目标，工业巡检、农业植保、仓储物流、应急搜救等复杂场景，对无人机提出了 “自主定位、智能感知、协同作业” 的高阶要求。而 ROS2（Robot Operating System 2）作为新一代机器人操作系统，正成为无人机突破 “手动控制” 瓶颈、迈向 “自主智能” 的核心引擎。

无人装备硬件开发爱好者

ROS2：无人机从 “能飞” 到 “会思考” 的全栈技术引擎 —— 深度拆解与落地指南（下）ROS2 在工业智能巡检中的核心作用：通过 “精准定位 + 智能识别 + 自主避障 + 数据整合”，实现巡检全流程自动化。其模块化架构让缺陷识别、路径规划、数据处理等功能无缝衔接，飞控负责稳定飞行，ROS2 负责 “思考如何高效完成巡检任务”，彻底解决了传统人工巡检效率低、风险高、数据杂乱的痛点。

无人机遥控器16通道设计要点首选协议：数字串行协议SBUS (Futaba)：最常用的协议之一。它将16个通道的11位数据（每通道值范围192-1792）打包成一帧（25字节），通过单根信号线以固定100kbps的波特率发送，刷新率可达100Hz（延迟≤10ms），极大简化了布线。

DX_水位流量监测

无人机测流之雷达流速仪监测技术分析一．引文无人机搭载雷达流速仪的测流模式是水文监测领域的重要技术革新，该技术凭借灵活机动的作业优势，突破传统地面监测设备的时空限制，为河道、洪峰、偏远水域等场景的流量测算提供高效精准的解决方案。本文从设备原理、核心参数、技术优势、应用场景四个维度，对无人机测流之雷达流速仪监测系统展开深度剖析。

算法调度：场景分析、策略与工程化技术难点——无人机全量感知 vs 机器人定点路由在边缘计算与嵌入式视觉领域，算法调度不仅仅是简单的“调用模型”，而是业务逻辑与底层硬件资源的博弈。本文将从两个典型的业务场景出发，分析其背后的调度策略，并深入探讨工程化落地中的核心技术难点。

波士顿机械狗Spot利用可视化基础模型将其置于上下文中实现基于3D空间语义认知的路径规划这篇博客由 Spot 团队的机器人工程师 Michael McDonald 和 Jeffrey Yu 撰写。

测绘小沫-北京云升智维

大疆御Air2故障处理全指南大疆御Air2作为热门消费级航拍无人机，在长期使用中可能因操作不当、环境影响或硬件损耗出现各类故障。本指南聚焦开机启动、电池电源、云台相机、飞行定位、连接通信等高频故障场景，提供“现象识别-分步排查-解决方案”的完整流程，帮助用户快速定位问题、降低维修成本，部分简单故障可自行解决。

【MATLAB代码介绍】【空地协同】UAV辅助的UGV协同定位，无人机辅助地面无人车定位，带滤波，MATLAB轨迹图：位移曲线：位置误差曲线：柱状图输出结果对比：命令行输出结果对比：部分代码如下：更多代码：https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/156692509?spm=1011.2415.3001.5331

无人机私有化平台（真实需求）介绍：本文描述了真实的用户需求，协助开发无人机私有化平台的小伙伴们了解主流客户需求，可以提前开发相关功能哦~

Teacher.chenchong

从传感器到生理机制：近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演——涵盖辐射定标、几何处理、辐射传输模型与关键参数反演在过去的十余年间，无人机遥感技术以其高时空分辨率、灵活观测方式和低成本的优势，彻底革新了植被监测与研究的方法体系。它有效弥补了卫星遥感在观测频率、云层干扰和细节信息方面的不足，使得从单株叶片到区域冠层的多尺度、精细化植被参数提取成为可能。本系列专题旨在系统梳理这一交叉领域的知识脉络与技术进展，为相关研究者与实践者提供一份从理论到应用的全面参考。

青春不败 177-3266-0520

近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践技术应用一：近十年近地面无人机植被遥感文献分析，传感器选择，观测方式及质量控制要点1.1. 近十余年无人机植被遥感文献分析文献分析软件VOSviewer的使用（实践）

MFDA-YOLO：一种用于无人机小目标检测的多尺度特征融合与动态对齐网络https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12680328/pdf/pone.0337810.pdf 当应用于无人机航拍图像时，YOLOv8等标准检测器面临重大挑战，包括极端尺度变化、微小目标以及复杂背景。它们的通用特征融合架构容易产生误报和漏检小目标。为了解决这些限制，我们提出了一种基于YOLOv8改进的MFDA-YOLO模型。该模型在骨干网络中引入了基于注意力的同尺度特征交互（AIFI）模块，以增强高级特征交互，提高对多尺度目标的适应性，并强化特征表示。在颈部网

无人机抗干扰技术解析与应用无人机环境抗干扰是一个综合技术体系，通过多种技术协同确保在复杂电磁环境下仍能稳定通信和导航。其核心思路已从单点防护转向“智能感知-动态决策-协同防御”。

无人机生产线控制系统技术方案随着工业自动化的发展，无人机生产线需要高效、可靠的控制系统。本方案基于Beckhoff公司的TwinCAT平台（一个工业自动化控制系统），结合SEMI标准（如SEMI E5 SECS-I和E30 GEM），实现生产线的实时控制、通信和监控。SEMI标准确保设备互操作性和数据一致性，适用于高精度制造场景（如无人机装配）。方案目标为高性能（实时响应<1ms）、高灵活度（模块化设计），覆盖技术架构、软件分层、通信驱动和UI界面。以下是详细设计。

双光无人机搜跟云台相机MS2型云台成像AI一体机结合了红外热成像、可见光相机与边缘计算为一体的整机产品。产品同时支持双波段成像，全自主完成目标检测、识别、跟踪等多种功能。

无人机赋能智慧高速：营运巡查与应急调度的创新实践随着高速公路网络不断延伸，建设区域逐渐向丘陵、山区等复杂地带拓展，传统依赖人工的营运巡查与指挥调度模式，已难以应对日益增长的管理压力。效率低下、成本偏高的痛点，与现代高速对高效、安全、智能化管理的需求愈发脱节。

Coovally AI模型快速验证

超越Sora的开源思路：如何用预训练组件高效训练你的视频扩散模型？（附训练代码）当我们开始思考3D数据或视频时，一个很自然的想法就是把它们视为一系列2D帧，然后通过简单地把时间作为额外维度来应用同样的模型。