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本项目旨在设计并实现一款面向低空应用场景的智能无人机系统，其核心是深度融合先进的人工智能技术，以达成自主化、精准化与高效率的作业目标。系统将主要用于城市安防巡检、基础设施巡查、应急响应与精准农业等对实时性、准确性及复杂环境适应性要求较高的领域。与传统无人机方案相比，本设计的根本区别在于构建一个以AI为决策核心的“空中智能体”，而非仅实现远程遥控或预设航线的自动化飞行。
摘要：开发者推出第二款微信小游戏"包子爱闯关"，基于首款框架开发，使用trae编写关卡代码和即梦生成美术素材，Spine制作角色动画。这款解谜类游戏包含30个关卡，现已上线微信平台，邀请玩家试玩并提出建议。游戏可通过微信扫码体验。
本项目旨在通过无人机技术实现农业植保作业的智能化、精准化和高效化，推动低空经济在农业领域的示范应用。项目以现代农业需求为导向，结合无人机、人工智能、物联网等先进技术，构建一套完整的无人植保作业体系，涵盖农田信息采集、植保作业规划、无人机自主飞行、作业效果评估等全流程。通过该项目的实施，预计可显著提升植保作业效率，降低农药使用量，减少环境污染，同时为低空经济在农业领域的规模化应用提供技术支撑和示范案
智慧低空无人机自动机场系统建设项目旨在通过集成先进的无人机技术、自动化控制系统、物联网（IoT）以及人工智能（AI）算法，构建一个高效、智能、安全的无人机自动机场系统。该系统将主要用于城市管理、物流配送、环境监测、应急救援等领域，能够实现无人机的自动起降、充电、任务调度、数据采集与分析等功能，显著提升无人机作业的效率和安全性。项目背景源于当前无人机应用场景的快速扩展以及传统无人机操作模式的局限性。
本工作提出了 VLA-AN，这是一个通过结合高保真数据生成、多模态学习、安全感知的动作生成以及高效的机载部署来推进空中机器人自主性的集成框架。利用 3D-GS 方法，我们构建了一个逼真的、以无人机为中心的数据集，缩小了合成观测与现实世界观测之间的域偏差（domain gap）。三阶段训练范式赋予了模型强大的场景理解、时序推理和长视距导航（long-horizon navigation）能力，而轻量
针对复杂三维空间环境下无人机集群编队构型切换困难、协同运动稳定性不足、机间碰撞风险较高等问题，本文融合领航-跟随者控制架构与人工势场法，构建多无人机三维协调编队控制策略，完成多工况仿真验证与性能分析。本文以9架无人机为主要研究对象，搭建无人机三维运动动力学与运动学模型，设计分层协同控制体系：领航机采用比例控制实现自主轨迹规划，跟随机采用三维多通道比例-积分控制器完成相对位置跟踪与姿态协同，引入人工
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