无人机

无人机关键技术及发展趋势

无人机是无人驾驶飞机的简称(Unmanned Aerial Vehicle),是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置的不载人飞机,包括无人直升机、固定翼机、多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机。广义地看也包括临近空间飞行器(20-100公里空域),如平流层飞艇、高空气球、太阳能无人机等。从某种角度来看,无人机可以在无人驾驶的条件下完成复杂空中飞行任务和各种负载任务,可以被看做是“空中机器人”。其中飞控系统、导航系统、动力系统、通链路均是无人机系统的核心技术,是现阶段无人机厂商获取核心竞争力的因素。

下面我们重点介绍下四大系统的作用和发展趋势。

1、飞控系统是无人机的“驾驶员”——更精确、更清晰

飞控子系统是无人机完成起飞、空中飞行、执行任务和返场回收等整个飞行过程的核心系统,飞控对于无人机相当于驾驶员对于有人机的作用,是无人机最核心的技术之一。飞控一般包括传感器、机载计算机和伺服作动设备三大部分,实现的功能主要有无人机姿态稳定和控制、无人机任务设备管理和应急控制三大类。

干货:无人机常用的可靠性测试有哪些?

由于无人器作业的环境条件往往多变且复杂,而且每一款机器对于内部功耗发热的控制能力有所区别,最终导致飞行器自身的硬件对于温度的适应能有所不同,所以为了满足更多或者特定条件下的作业需求,高低温条件下的飞行测试是必须的。

无人机的五个新方向:监视、指路,甚至做家务

科技随时可能改变我们的世界,而不是在我们已经准备好的时候,无人机会引领我们走向世界。
不要被你今天能买到的无人机愚弄。其中很多都是成年人的美化玩具。如果你对无人机很感兴趣,也一直在坚持,你可能会注意到,这一领域的快速创新能够定期向市场推出更加令人印象深刻的消费者级无人机。那么接下来会发生什么呢?

下面是5个最令人印象深刻的无人机创新,值得我们今天的关注。你准备好了吗?

1、自动家庭监视

早期的消费者级无人机技术的第一个也是最显著的应用之一是航空摄影和侦察。谁不想驾驶小型私人飞机获得看待财产或社区的新视角呢?

现在,一家名为Alarm的公司将这一早期概念引入了令人激动的新领域,即通过自动无人机引入了家庭安全的概念。市场上已经有产品可以跟踪和观察操作员或其他目标,但用户输入很少。这是我们第一次看到这个概念应用于家庭安全。该公司承诺其Insight Engine将利用机器学习研究您家庭的习惯和模式,并学习寻找异常情况。不久的将来,如果你家附近发生动乱,一或两架小型无人机就会从院子里起飞,进行调查。

2、为骑行者指路

进阶的无人机研究——从VIO说起

随着大疆M100等优秀的商业化无人机研究平台的出现,现在我们说起无人机研究,早已不是能够飞起来不炸机,而是如何更加智能且低成本地完成复杂任务。

本周,香港科技大学的沈老师 (Prof. Shaojie Shen) 团队发布了一个令人振奋的VIO demo,并开源了全部代码。下面是demo视频。

视频中首先无人机在室内高速做8字运动,红色的定位数据与绿色的motion capture下真值的偏差很小,体现了定位算法的稳定性。

史上最严高考反作弊:无人机和人脸识别均被用上

2016年高考已经进入到第二天,作为“作弊入刑”后的首次高考,不少地区都出台具体举措,提升考场作弊防控系统。

实际上,无论是作弊技术还是反作弊技术,近年来其技术含量都得以大幅提升。在有关部门破获的案件中,骨传导、米粒耳机、橡皮擦接收器等“高考神器”频频出现于高考考场,场内外人员密切配合传输答案。

在一些案件的判决书中提到,销售作弊器材的人员往往都是团伙作案,通过网络发展下线,甚至把魔爪伸向学生信任的老师进行兜售,形成了销售、指导等全流程链条。

去年,有考生将谷歌(微博)眼镜和Apple Watch带入考场,但在今年,智能手表手环不再允许被带入考场。而在很多省份,对带入考场的橡皮也有极其严格的要求,因为橡皮极易成为作弊工具。

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带有显示屏的作弊橡皮

这种橡皮看起来与正常橡皮无异,但拆开外壳,里面竟然会出现显示屏,可以用于接收中英文、数字等考试答案信息。有报道称,一个橡皮擦作弊器一般成本不到300元,但卖价却高达万元,即使高考反作弊严格,也仍不乏有考生铤而走险。

无人机融合人工智能后在工业领域带来什么巨变?

据科技博客VentureBeat报道,在过去的十年中,无人机迎来了自己发展的黄金时期,它们从价值数百万美元的军用无人机中分离了出来,成功变成了民用的娱乐工具,带人们体验“上帝视角”创造的惊喜,现在它们更是成了许多行业生产力革新的排头兵。眼下,无人机飞行时大多还要依靠人类控制,多数时候它们只能算是相机或其他设备的载具。不过,未来专家们将为无人机添加新的大脑——人工智能系统(AI),此举将改变许多行业的发展进程并显著提高人们的工作效率。
机器视觉AI在工业检查中的应用。

在耗资甚巨的能源产业中,人们需要对油井设备,风力涡轮机和储油罐进行定期的检查和维护,以保证生产安全。
通常这些检查任务会落在安全人员头上,他们需要进入机器内部手动确认设备状态。但这些机器内部一般都环境恶劣,有的甚至藏在地下几百米处,检查起来非常困难,而且容易出事故,甚至造成人员伤亡。

WindSpect是一家专注于风力涡轮机结构评估的公司,它们表示这一工作危险性极高,而且耗时长,费用高,极易出纰漏。不过,随着无人机技术的发展,近几年来专家们开始利用它们回传的视频和图片来进行结构检查了,但最后确定设备是否完好还得靠人。最近,专家们准备将现有的机器视觉AI技术加入无人机,未来无人机就可自行对设备进行检查,这将大大缩短检查和维护的时间。

一文解密无人机物流

当今社会正由后工业时代向智能时代迈进,科技发展一日千里,信息技术、人工智能、无人机与物流行业的发展互相交织和促进。自动化和智能化正在一步步地渗透到人们的工作和生活当中,例如工厂的全自动流水线,仓库的自动分拣和搬运系统,再如智能搜索、智能语音处理及应答平台等等。

无人机物流是物流行业向自动化、智能化发展的典型代表之一。本文将简要阐述什么是无人机物流、为什么要发展无人机物流,以及如何发展无人机物流的相关问题。

一、无人机物流的概念、类别和优势

无人机物流是指主要使用无人机的技术方案,为实现实体物品从供应地向接收地的流通而进行的规划、实施和控制的过程。通俗地说,就是以无人机为主要的工具开展物流活动,或者是物流活动中借助无人机实现关键性的任务。

无人机物流的本质是使用先进的生产工具去发展生产力,是物流业机械化、自动化和智能化发展的结果,也可看作是智慧物流体系中的一个重要的分支。

无人机物流可细分为:支线无人机运输、无人机快递(末端配送)、无人机救援(应急物流)、以及无人机仓储管理(盘点、巡检等)等类别,其中以支线无人机运输和无人机末端配送为主要形式。

中国研发这种仿生无人机,和鸟一样能骗过雷达

人类很多设计都源于大自然的赋予的灵感,具有仿生设计的无人机在业内也并不新鲜。但中国的新型鸽子无人机无疑是这个领域的一个里程碑。

中国研发这种仿生无人机,和鸟一样能骗过雷达

据《商业内幕》报道,“信鸽”的物理设计和空中运动与真实的鸽子非常相似,它可以模拟90%真正的“鸽子”运动,并且不被先进的雷达系统探测到。这不仅仅是因为这些无人机看起来像鸟类,给了它们一定的优势,它们不借助螺旋翼或者固定翼。信鸽无人机的翅膀扇动起来就像鸟儿在飞翔,这不仅仅是一种审美选择,它还能让无人机在高空爬升、加速或俯冲时改变翅膀的形状。

此外,信鸽无人机因为不使用旋转翼也大大降低了噪音,对于从事野外观测或者动物学家来说这是一个大大的福音。信鸽无人机配备了高清摄像头,GPS天线,飞行控制系统,以及可以与卫星通信的数据链路。目前信鸽无人机已经在新疆地区和中国至少五个省份接受了大约30个政府机构的测试。

MIT设计微型芯片,可造出"指甲盖大小"无人机

据VentureBeat报道,得益于麻省理工学院(MIT)的研究,将来的无人机可能只有指甲盖大小。麻省理工学院电气工程与计算机科学系的研究团队设计出只有20平方毫米的微型计算机芯片,可以实时处理惯性和相机图像,它们是无人机飞行的两个关键部份。

MIT设计微型芯片,可造出
图:麻省理工学院(MIT)研究人员设计的微型无人机芯片

这并不是该团队参与的第一场微芯片竞赛。去年,这个团队使用现场可编程门阵列(FPGA,高度可配置的集成电路)开发了一种无人机控制芯片,它只需要2瓦特的功率和2GB的内存。但是缩小设计并不容易。

航空航天学副教授、该项目首席研究员谢塔克·卡拉曼(Sertac Karaman)称:“在传统的机器人技术中,我们使用现成的计算机,并在它们上面部署(状态估计)算法,因为我们通常不必担心功耗。但在每一个需要我们缩小低功耗应用程序的项目中,我们必须以一种截然不同的方式考虑编程面临的挑战。”

AI最前线:监控无人机可识别地面暴力行为

AI最前线:监控无人机可识别地面暴力行为

配备电脑视像软件的无人机可开启新式自动化空中监控,监测地面的暴力行为。这是来自英国和印度研究人员的一项成果,他们展示了一个无人机监控系统,该系统可自动检测出地面斗殴的人群。

2013年“波士顿马拉松爆炸事件”中,死亡杀人,数百人受伤,而这次事件也促使研究人员萌生研发这种无人机空中监控系统的想法。而直到“曼彻斯特体育场爆炸案”发生,研究人员才真正有了些进展。这一次,他们利用的是人工智能深度学习技术。

这个由辛格(Singh)及其同事研发的无人机监控系统还不完善。但是他们的努力表明,深度学习模式的认知能力可以与相对便宜的商用级无人机结合,也可以与云计算结合使用。他们于2018年6月3日在预览服务器arXiv上上传了一篇更为详细的论文,而且他们会参加2018年的IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。

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