登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
从LISA、PixelLM将语言推理嵌入分割任务，到GeoPix、RemoteSAM面向遥感影像的空间建模，再到各类高分辨率适配方案，推理分割已从地面视角逐步走向高空、斜拍、大尺度变化的复杂场景。消融实验证明：完整启用四层对齐，相比无对齐，属性推理gIoU提升4.41%，场景推理提升6.56%，空间推理提升7.13%——对齐机制是性能跃升的核心。，正是瞄准这一空白给出的系统性答案。它没有跟风堆叠更
本文提出了一种基于快速扩展随机树(RRT)、深度强化学习(DRL)和卷积神经网络(CNN)的无人机三维路径规划方法。该方法在MATLAB R2025b平台上实现，通过RRT提供基本的路径搜索骨架，利用DRL学习在不同环境特征下对RRT扩展方向和步长的智能调节策略，并采用CNN提取环境的三维结构特征。项目解决了三维环境建模复杂性、RRT与DRL/CNN的耦合机制等挑战，构建了包含环境建模、RRT搜索
分布式光伏集中监控平台正成为新能源管理的"智慧大脑"。该平台通过四大核心模块解决行业痛点：数据采集层兼容各类设备协议，实现异构数据统一接入；可视化监控层提供全局电站状态展示；智能诊断层运用AI算法进行故障预警和效率分析；运维管理模块实现全流程闭环管控。平台不仅提升发电效率20%以上，降低运维成本30%，更能支撑电网安全调度。随着技术进步，未来平台将融合数字孪生等技术，实现更智能
针对红外场景下无人机目标检测任务，本文基于YOLO26框架构建了一套高精度识别系统。实验采用包含5019张训练图像与1233张验证图像的红外无人机数据集，类别为单一目标drone。模型训练后，在验证集上取得了mAP50为0.981、Precision为0.986、Recall为0.949的优异性能，F1-score最高达0.97。混淆矩阵显示，无人机识别准确率达96%，背景误检率仅为4%。实验结果
固定翼无人机凭借其飞行速度快、航程远、载荷能力较强等优势，在军事侦察、气象监测、地理测绘、农林植保等众多领域得到了广泛应用。例如，在军事领域可执行情报收集、目标侦察等任务；在农林植保中能进行大面积的农药喷洒和作物监测。然而，固定翼无人机的动力学模型具有高度非线性。其飞行过程受到多种因素影响，如气流扰动、自身姿态变化、不同飞行阶段的气动力特性改变等。传统的线性控制方法，如比例 - 积分 - 微分（P
多无人机协同巡逻仿真程序实现了1架长机与3架僚机的菱形编队飞行控制。系统采用集中式调度与分布式执行架构，通过串级PID控制器实现三维轨迹跟踪。仿真结果显示无人机能精确完成起飞、前飞、直角转向及返航降落全过程，僚机队形误差收敛至厘米级。程序提供了三维轨迹、轴向跟踪误差和推力输出等可视化分析，验证了控制算法在高动态机动中的鲁棒性。
无线电导航）持续采集飞机状态与外界环境数据。同时，安装在转台上的真实飞控板，会感知到转台的运动，并根据其自身的控制律和传感器数据，实时对原始的油门、副翼、升降舵、方向舵控制信号进行闭环微调，以满足飞行的稳定性和性能要求。模型接收到四个舵面的控制量后，进行复杂的物理计算：首先计算出飞行器受到的合外力与合外力矩，进而解算出飞行器的速度、航向、姿态（俯仰、滚转、偏航）以及位置。中的模型文件以及生成的代码
多旋翼无人机（UAVs）以其独特的垂直起降能力、悬停稳定性以及操作灵活性，在军事、民用、科研等领域展现出巨大的应用潜力。从空中侦察、环境监测到物流运输、农业植保，无人机已成为现代科技不可或缺的一部分。然而，要使无人机能够稳定、精确地完成各项任务，对其姿态的准确估计至关重要。姿态估计是指确定无人机在空间中的方向，通常由欧拉角（俯仰、滚转、偏航）或四元数表示。精确的姿态信息是无人机飞控系统、导航系统以
随着物联网（IoT）设备的爆炸式增长，数据处理和计算需求急剧增加。传统的云计算模式在处理大规模实时数据时，面临着高延迟、带宽限制等问题。边缘计算作为一种将计算资源推向网络边缘的新兴技术，能够在靠近数据源的位置进行数据处理，有效降低数据传输延迟，提高系统响应速度。与此同时，无人机凭借其灵活性、机动性和可部署性，成为了扩展边缘计算覆盖范围的理想载体。多无人机辅助的边缘计算网络可以在复杂环境中，如偏远地
摘要：本文提出了一种基于蚁群算法（ACO）结合循环神经网络（RNN）与卷积神经网络（CNN）的无人机三维路径规划方法。通过构建三维栅格环境模型，利用ACO进行全局路径搜索，CNN提取环境特征评估风险，RNN建模路径序列进行策略修正。该方法在MATLAB R2025b平台上实现，解决了传统算法在复杂三维环境中计算效率低、易陷入局部最优等问题。实验结果表明，该混合智能框架能够有效提升路径规划性能，为低
本文介绍了一种基于GA-RNN-DNN混合算法的无人机三维路径规划方法。该方法结合遗传算法(GA)的全局搜索能力、循环神经网络(RNN)的序列建模能力以及深度神经网络(DNN)的环境特征提取能力，在MATLAB环境中实现了复杂三维场景下的智能路径规划。文章详细阐述了项目背景、目标意义、技术挑战及解决方案，包括三维环境建模、算法融合架构、计算优化等关键技术。通过模块化设计将环境建模、遗传算法优化和深
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
无人机
——无人机
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AtomGit开源社区
openEuler 社区
