无人机

深紫色的三北六号

基于大疆MSDK实现的无人机视觉引导自适应降落功能最初需求：想要无人机在执行完航线任务后，一键落到一个指定的位置，简化人工控制。实现一套完整的无人机自主降落功能,通过虚拟摇杆控制使无人机飞向指定位置，再利用视觉识别引导无人机精确降落到具体位置。本文中采用自适应降落策略,根据高度动态调整精度要求和下降速度,以实现安全、精确的降落。

Coovally AI模型快速验证

当小龙虾算法遇上YOLO：如何提升太阳能电池缺陷检测精度？随着全球能源结构向清洁化转型，太阳能光伏发电已成为主流可再生能源之一。然而，在太阳能电池的生产、运输和安装过程中，微小的缺陷如划痕、裂纹、黑边等会严重影响电池的性能和寿命。

Tofu6 无人机、鸟识别跟踪模组接口与协议： ◻️ 热红外镜头控制接口3.3V TTL，协议Pelco-D，9600bps。 ◻️ 可见光镜头控制接口3.3V TTL，协议VISCA，9600bps。 ◻️ 云台控制接口RS485，Pelco-D/LPP协议，9600bps, 脱靶量协议 115200bps

【定位代码】复杂地磁环境下无人机自主导航增强技术研究——地磁匹配与多源数据融合方法，附matlab代码本文给出介绍和matlab程序，来实现地磁辅助惯性导航仿真验证，包含地磁基准图构建、飞行轨迹生成、INS误差建模、地磁匹配定位及多源数据融合等模块。通过对比分析验证地磁匹配修正惯性导航累积误差的有效性，可视化显示卫星拒止环境下的航迹修正效果。

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大载重无人机电推进系统构成介绍及动力测试数据释义（拉力、扭矩、转速等）随着城市空中交通（UAM）概念的迅速崛起，大载重无人机已成为航空领域的新赛道。然而，要设计出智能、轻量、安全、舒适且能通过适航审定的大载重无人机，其动力系统测试是确保飞行安全与性能的关键环节。本文将详细介绍大载重无人机动力系统（电机、电调、桨叶）的构成以及测试数据的释义。

TofuMS2无人机搜跟云台相机相机配置表：激光测距与激光补光为选配件，列出的激光测距距离以车目标为例的测距距离，其他目标测距距离请咨询获取配置。

视频推拉流EasyDSS平台助力实现无人机推流直播新生态无人机直播凭借“空中视角、全域覆盖”的核心优势，已广泛应用于自然保护区监测、应急救援、赛事直播、国土测绘等多个领域。但传统无人机推流存在协议适配单一、弱网环境易卡顿、多终端协同不足等问题，制约了无人机直播的规模化落地与体验升级。

BigemapPro制作大疆无人机T系列（T100，T200）KML文件借助Bigemap Pror软件规划好范围，然后导出kml文件，就可以导入大疆T系列无人机了，具体步骤如下

视频推流平台EasyDSS与无人机推流直播技术在农业场景的科学应用随着人们生活水平的提高和消费观念的转变，市场对农产品的需求呈现出多样化的趋势。消费者对农产品的品质、口感、营养、安全等方面的要求越来越高，这促使农业生产向更加精细化、个性化的方向发展。

大疆无人机T系列（T10、T20、T25、T40、T50、T55、T100）KML文件导入借助Bigemap Pror软件规划好范围，然后导出kml文件，就可以导入大疆T系列无人机了，具体步骤如下

三维动态避障路径规划：基于部落竞争与成员合作算法（CTCM）融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障方法研究，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，提出一种部落竞争与成员合作算法（Competition of tribes and cooperation of members algorithm，CTCM）混合的路径规划方法。首先，利用部落竞争与成员合作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，

（二）ubuntu18+ros melodic配置XT-Drone/gazebo无人机仿真平台，无人机添加mid360模型和仿真运行我已经安装了mid360原有的ros驱动，但是假如想在虚拟环境中使用，是不是应该在对应环境中重新编译一个？应该不需要，只要配置相应的yaml文件，直接去启动就行对应的驱动需要，得集合到一块编译，然后最后启动的时候，只启动其中的一部分

解析RTMP视频推流平台EasyDSS如何实现无人机推流直播在城市治理、应急指挥、文旅宣传等领域，无人机航拍凭借其灵活机动、视野开阔的优势，已成为获取城市全景信息的核心手段。而RTMP视频推流技术作为低延迟直播的主流方案，可实现航拍画面的实时传输与分发。

【2026课题介绍】无人机集群时间与角度约束下的协同攻击算法，附代码例程的运行示例本文给出当前前沿研究的课题推荐，基于大量的数据整合、识别、归纳和一些个人的想法。试图在导航、定位的方向研究中提供有价值的研究问题，为项目选题奠定基础。个人观点，仅供参考，也欢迎大家共同讨论。

硬件赋能智能：Deepoc开发板如何成为无人机自主飞行的核心引擎当算法能力需要硬件承载，一块精心设计的开发板正成为无人机自主智能的关键基石在无人机自主飞行技术蓬勃发展的今天，算法创新与硬件支撑的深度融合正成为行业突破的关键。Deepoc框架不仅在PPO强化学习算法上实现突破，更通过其具身模型开发板的硬件创新，为无人机自主飞行提供了可靠的物理载体。这种"软硬一体"的设计思路，正在重新定义智能无人机的技术实现路径。

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深度学习驱动的视频异常检测（VAD），AI如何让监控更智能？你是否曾想过，在成千上万的监控视频中，如何让计算机自动识别出打架、闯入、徘徊等异常事件？这正是视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）所要解决的核心问题。随着深度学习技术的飞速发展，VAD 已成为计算机视觉领域的热点研究方向，并在智能安防、自动驾驶、内容审核等领域展现出巨大应用潜力。

无人机舵机驱动模块技术解析无人机舵机驱动模块是飞行控制系统的核心执行单元，其技术要点可围绕模块化架构设计、先进控制策略、高可靠通信与智能保护机制展开。以下是具体解析。

视频推流平台EasyDSS无人机推流直播技术在智慧消防场景中的应用在智慧城市建设不断深入的今天，消防安全作为城市运行的重要保障，正面临着前所未有的挑战与机遇。视频推流平台EasyDSS凭借其高兼容性、低延迟、易部署的特性，与无人推流直播技术深度融合，构建起全场景覆盖的消防可视化应急体系，为智慧消防的落地提供了高效可行的技术路径。

低空经济赋能基层治理望城区探索秸秆露天焚烧无人机智能管控新路径随着秋冬季来临，秸秆露天焚烧进入高发期。如何在保障农业生产的同时有效防控大气污染，成为基层治理的必答题。近期，长沙市望城区启动2025年秋冬季秸秆露天焚烧无人机管控工作，探索通过“空中发现—快速处置—闭环监管”的新型模式，为秸秆禁烧治理提供科技化解决方案。