无人机

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扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 与无人机三维姿态估计：从理论到实践无人机在现代科技应用中扮演着越来越重要的角色，从物流配送、农业植保到环境监测和影视拍摄，其应用场景不断扩展。在所有这些应用中，精确的姿态估计是确保无人机稳定飞行和完成复杂任务的基础。姿态估计指的是确定无人机在三维空间中的方位，包括俯仰角 (pitch)、滚转角 (roll) 和偏航角 (yaw)。

研电赛-基于GD32的纳型无人机AI追踪系统2Crazyflie无人机设计如图2-1所示，该系统主要由Crazyflie无人机平台、传感器模块、控制模块、通信模块、电源模块以及上位机等构成。该系统能够实现对目标的实时追踪与定位，具备体积小巧、灵活性高、功耗低等特点，适用于多种复杂环境下的追踪任务。

科研快报 |无人机+AI：广东防控基孔热背后的技术革命Prism Path科研快报 CS跨学科顶尖期刊论文资讯-NO.2025001-人工智能在登革热预防、控制与管理中的作用：一项技术性叙述综述

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大疆无人机开发：MQTT 赋能机场系统集成的Java实战之旅目录集成实现步骤项目初始化MQTT 连接配置大疆无人机与 MQTT 集成机场系统功能实现代码实战与案例分析

无人机在复杂气流中，IMU 如何精准捕捉姿态变化以维持稳定？无人机在复杂气流中维持稳定，关键在于其IMU能否精准、快速地捕捉微小的姿态变化（俯仰、横滚、偏航），并将这些信息实时传递给飞控系统进行控制。

无人机惯性导航模块运行与技术难点！1. 传感器数据采集陀螺仪：实时测量机体三轴角速度（roll/pitch/yaw）。加速度计：捕获三轴线加速度（X/Y/Z方向）。

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无人机图传：让天空视角 “触手可及”在无人机翱翔天际的身影背后，无人机图传技术作为关键纽带，将空中的精彩画面与地面操控者紧密相连，让天空视角不再遥不可及。从航拍爱好者捕捉绝美风光，到专业领域借助无人机进行精准作业，无人机图传正以其独特魅力改变着人们获取信息的方式。

AIBOX硬件设计概述机载AI盒子作为无人机轻量级高算力飞行大脑，主要实现无人机的信号增强、SLAM边缘计算和兼容控制功能。支持主流神经网络深度学习，满足实时边缘AI计算。

无人机气动设计模块解析1.1 系统化设计流程概念布局与参数定义：设计初期基于任务需求确定核心飞行参数，包括目标升阻比、翼载荷范围、功重比指标等关键参数。以涵道共轴双旋翼无人机为例，设计团队需首先明确涵道内径、桨叶弦长、转速范围等基本参数，同时参考已有成熟平台的性能数据进行初步可行性分析。这一阶段还需完成气动布局选型，如选择常规布局、翼身融合布局（BWB）或升力体机身等不同构型，西航一号验证机即采用了“升力体机身+翼身融合+大展弦比机翼+尾撑式尾翼”的复合布局。

IMU的精度对无人机姿态控制意味着什么？IMU的精度对无人机姿态控制至关重要，是决定无人机飞行稳定安全、响应性和任务执行能力的关键因素之一， IMU（包含三轴加速度计和三轴陀螺仪）是飞控系统实时估算无人机姿态（俯仰、横滚、偏航角）的核心传感器，直接决定了飞控系统“感知”自身姿态变化的准确性和及时性。

云端农艺师：Deepoc具身智能如何重塑农业无人机的“生命感知力”江淮平原的麦浪上空，一架六旋翼无人机突然悬停。多光谱镜头捕捉到第三垄小麦的条锈病斑，机身自动下降至1.5米高度精准喷药；热成像发现灌溉渠渗漏点，实时标记坐标并测算水量损失；农户在地头喊“东头地块加量施肥”，飞行轨迹瞬间重构——这并非人工遥控，而是传统农业无人机加装Deepoc具身智能开发板后获得的认知觉醒。当钢铁之翼被赋予“透视作物病理、听懂农事指令、预判生长需求”的能力，现代农业正经历从机械喷洒到智慧耕作的范式跃迁。

无人机机体结构设计要点难点分析1.轻量化：核心目标：最大程度减轻结构重量，提升有效载荷能力、续航时间、飞行速度和机动性。实现手段：选用高比强度/比刚度材料（碳纤维复合材料、航空铝合金、钛合金、工程塑料）、拓扑优化、尺寸优化、拓扑优化、中空/夹层结构设计、功能集成。

无人机速度模块技术要点分析1. 电子调速器（ESC）工作流程信号解析：ESC接收飞控发出的油门指令，通过微控制器解析目标转速。无传感器位置检测：基于反电动势估算转子位置，实现无霍尔传感器的电机换相控制。

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数据集分享 | 智慧农业实战数据集精选【导读】在智慧农业的发展浪潮下，AI视觉算法正逐步渗透进作物生长监控、病虫害检测、采摘成熟评估等细分任务。相较于工业或城市场景，农业视觉更具挑战性：自然环境复杂、目标形态多变、时空尺度差异大。

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避开算力坑！无人机桥梁检测场景下YOLO模型选型指南【导读】本文提出了一种面向无人机（UAV）桥梁检测场景的深度学习模型选型框架，核心在于对YOLO系列最新变体（v5, v6, v7, v8）共23个模型在专用桥梁细节数据集（COCO-Bridge-2021+）上进行了系统性的基准测试，实现了在严格受限的边缘算力（如无人机）与高精度检测需求之间的最佳平衡点识别。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦

无人机视觉模块技术解析1. 环境感知双目视觉测距：通过左右摄像头捕捉图像视差计算深度信息。光流定位：下视摄像头捕捉地面纹理位移，结合高度传感器将像素位移转换为物理位移。

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大疆无人机炸机后视频损坏的完美修复案例解析我们近期处理了一起典型的大疆无人机视频修复案例。一位专业摄影师在使用大疆无人机进行重要场景航拍时，不幸遭遇炸机事故。虽然存储卡物理完好且大部分视频素材可正常读取，但事故发生时正在录制的最后一段视频文件（约1GB大小）却无法在任何播放设备上打开。这段视频恰好包含了整个拍摄过程中最关键的画面内容，对客户具有极高价值。

无人机微型风速风向仪：翱翔天际的 “风之侦探”无人机微型风速风向仪：翱翔天际的 “风之侦探”柏峰【BF-FX1】在科技飞速发展的今天，无人机已成为各行各业的得力助手，而搭载在无人机上的微型风速风向仪，更是让人类对风的探测进入了全新维度。这个看似小巧的设备，就像一位翱翔天际的 “风之侦探”，能捕捉到空中每一丝风的踪迹，为诸多领域带来革命性的变化。无人机微型风速风向仪最大的特点就是 “小而精”。它体积小巧，重量通常只有几十克，最小的甚至不足 20 克，不会给无人机增加过多负担，保证无人机能灵活飞行。别看它个头小，精度却毫不含糊，测量风速的误差可控制在

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无人机多光谱-点云融合的生态三维建模与碳储量/生物量/LULC案例实战随着生态学、林学、地理信息科学等多个学科对“结构—功能”一体化研究的共同推进，无人机多光谱与结构光摄影测量（SfM）技术已经从早期实验室验证阶段，走向区域尺度精细生态监测与资源清查的主流工具。过去十年，厘米级空间分辨率、十余个窄波段的多光谱传感器与轻量级激光雷达共同下沉至科研团队与工程单位，使得冠层三维形态、叶面积指数、生物物理变量乃至碳储密度的大规模、可重复估算成为可能。然而，这一技术红利并未自动转化为高质量研究成果：一方面，不同传感器、航线设计、辐射定标、地面控制点布设等细节缺乏统一规范，导致同区域数

无人机电池通讯接口应用：CANFD工业级芯片的选型与技术要点摘要：随着无人机技术的飞速发展，其电池管理系统对于高可靠、高速通讯接口的需求日益凸显。本文深入探讨了在无人机电池通讯接口应用中，选用国科安芯推出的CANFD工业级芯片ASM1042I的关键考量因素与技术要点。通过对芯片特性、性能指标、测试数据及应用适配性等多维度的分析，旨在为无人机电池管理系统的设计与优化提供坚实的技术支撑与选型参考，以满足无人机在复杂工况下对电池状态监测与管控的严苛要求。