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近年来，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技术迅猛发展，并在各个领域得到广泛应用，如遥感测绘、物流配送、安全巡检等。作为无人机飞行的核心组成部分，姿态控制的精度和鲁棒性直接决定了无人机任务的执行效率和安全性。然而，无人机在实际飞行过程中，不可避免地会受到各种外部干扰，例如风力扰动、传感器噪声以及模型不确定性等，这些因素都对姿态控制系统的稳定性和精度提出了严峻挑战。
2026年无人机测绘系统行业核心研判全球市场规模约50.01亿美元，预计2032年达86.58亿美元，CAGR为8.1%。实景三维中国建设与BIM+GIS融合是两大核心增长引擎。硬件端，免像控技术与激光雷达集成化持续提升外业效率；软件端，AI实时解算与云端协同重塑数据处理流程，SaaS订阅模式正在改变传统软件销售方式。大疆凭借倾斜摄影整机方案在全球工业级测绘市场保持出货量领先，Hexagon与Tr
本项目基于目标检测算法，开发了一套高效、精准的无人机识别检测系统，专门用于实时检测和定位无人机目标。系统仅针对单类别（drone）进行优化，确保在复杂背景下仍能保持较高的检测精度和实时性能。数据集包含1359张标注图像，其中训练集1012张验证集347张，涵盖了不同光照条件、飞行姿态及背景干扰场景，以提高模型的泛化能力。该系统可广泛应用于低空安防、禁飞区监控、机场防护、军事侦察等领域，实现对无人机
我国城市更新进入精细化阶段，住建部提出"先体检、后更新"政策，全国297个城市开展体检工作。城市体检采用无损检测、智能监测等技术实现精准评估，并通过CIM平台构建数字底板实现数据可视化。更新项目生成需对接体检结果，建立动态监测预警机制和智能方案匹配系统。全过程管控强调标准衔接、数据共享和多主体协同，形成"监测-预警-处置-复查"闭环。2024年全国实施6万余
我们展示了 DeepSeek-V4 系列的预览版本，包括两个强大的混合专家（MoE）语言模型——DeepSeek-V4-Pro（总参数量 1.6T，激活参数量 49B）和 DeepSeek-V4-Flash（总参数量 284B，激活参数量 13B）——两者均支持一百万令牌的上下文长度。DeepSeek-V4 系列在架构和优化方面融合了多项关键升级：（1）一种结合了压缩稀疏注意力（CSA）和重度压缩
文章提出一种基于人工蜂群算法的非确定性双向规划机制搜索算法.首先针对不同场景,采用两种方法进行环境建模;其次,结合非确定性搜索机制引入双向规划方法,对人工蜂群算法中食物的产生方式做出改进,优化下一个节点的产生结果,再提出一种新的方法对已产生路径进行优化;最后研究了多无人机协同路径规划的两种模型:不同的起点起飞,同时到达同一终点,或按照指定顺序和时间间隔依次到达同一终点,并给出若干实验仿真.仿真结果
Inner Monologue是机器人领域的一个重要突破。它证明了用自然语言作为机器人的“内心独白”，可以让大语言模型成为一个强大的闭环规划器。通过引入简单的自然语言反馈，Inner Monologue解决了之前开环规划方法的鲁棒性问题，让机器人能够在复杂动态的真实环境中灵活应对各种情况。更重要的是，它不需要任何额外的训练，只需要用少量的提示词就能让LLM具备这种能力。这篇论文向我们展示了通用基础
无人机二次开发必须采用工业级工控机，普通消费级硬件难以满足严苛工况需求。17年工控经验总结出四大硬件痛点：算力不足导致AI算法卡顿、接口不足引发转接隐患、环境适应性差造成频繁宕机、稳定性差拖累开发进度。推荐采用嵌入式工业主板解决方案，具备小巧体积、低功耗强算力、原生多接口、宽温抗震等特点，已在电力巡检、农林植保等多个项目中验证其可靠性。工业级工控机是无人机二次开发的刚需选择，能显著提升开发效率和项
此前，生成模型已在视频预测、VLA（视觉语言动作）模型中展现物理理解能力，而PathPainter进一步证明：生成模型的空间常识、遮挡推理、跨域泛化能力，能直接转化为导航所需的全局先验。未来，随着生成模型精度提升、三维信息融合、定位效率优化，这类“生成式导航”或将从实验室走向大规模落地，尤其在野外搜救、园区巡检等无GPS、场景多变的场景中，潜力巨大。的出现，正是为了打通这一壁垒：将图像生成模型的世
通过与chatGPT之间的交互，让其辅助我进行代码编写|C++ 控制节点|| (自主起飞/降落)|ROS TopicMAVLink| 飞控 SITL|仿真物理接口|无人机模型|
这是一个困扰了我很久的问题-------关于如何实现无人机集群的去中心化分布式通信。对于现在大多数通信，比较多的就是星型通信拓扑与树状通信拓扑，这两种方式并不是说不好，只是有一个很大的缺点就是，当中心节点或者父节点挂掉时，会影响该其余所有子节点挂掉！很严重的影响集群的动态组网的鲁棒性。直到我深入了解了计算机网络当中一个网络概念叫做Adhoc，困扰很久的问题终于解开。本篇文章会介绍一些基本的相关概念
随着无人机技术的普及，其在航拍、巡检、物流等领域发挥积极作用的同时，也带来了“低空入侵”与“非法飞行”等安全隐患。在机场、军事设施、能源基础设施及重要园区等重点区域，传统的雷达、视频或无线电监测手段在低空、隐身性、小目标**场景下仍存在一定局限。
空地一体智慧治理平台是以低空无人机巡检为核心，融合5G/低空专网、人工智能、数字孪生、云计算等关键技术，实现对城市全域的立体化、智能化、实时化监测与调度的综合系统。它把“空中无人机”与“地面人力、车辆、物联网设备”统一接入同一张网，形成“天上看、空中拍、地上巡”的协同治理模式。
Gato是通用智能体发展史上的一个重要里程碑。它证明了用一个统一的序列模型处理所有模态、所有任务是完全可行的。虽然Gato还不是真正的通用人工智能，但它向我们展示了一条清晰的道路：只要我们有足够多的多样化数据和足够大的模型，我们就可以训练出一个能完成各种任务的通用智能体。就像论文中所说的：“Transformer序列模型作为多任务多载体策略是有效的，包括真实世界的文本、视觉和机器人任务。未来，这样
在2026年的无人机市场，轻量化航拍需求愈发显著，特别是250克以下微型无人机。这类无人机以其便携性和简单操作，逐渐成为新手用户的首选。推荐关注的产品包括备受认可的博坦ATOM系列，提供全面的AI智能功能和出色画质，以及其超高性价比，非常适合年轻消费者。另外，大疆的几款经典型号也不可忽视，它们在市场上口碑极佳。选择合适产品时、要考虑无人机重量和续航能力、图传距离重要参数，以确保能够满足个人的航拍需
在选择时，性价比是首要考虑的因素。如今许多品牌都在争相推出高性价比无人机、但消费者应关注一些核心参数。例如、轻量化无人机等重量通常在249克以下，这样在大多数地方不用登记，使用更方便。像博坦的ATOM2S，提供AI智能航拍特性，加上4800万像素摄像头、让拍摄质量有很大保证。这款无论是日常记录还是旅行Vlog都能轻松应对。同时、大疆的MINI3等MINI4K也不容小觑，这些产品在便携性和稳定性上表
Navigation2 是 ROS2 官方推荐的导航框架，提供路径规划、避障、行为树等核心能力，无人机三维导航基于其扩展实现。OctoMap 是无人机三维导航的标准建图工具，将点云数据转换为高效的八叉树占用栅格，用于路径规划的避障检测。融合 IMU、GPS、里程计、视觉 SLAM 等多传感器数据，提供无人机高精度的位姿估计，是导航的基础。PX4 是最常用的开源无人机飞控，提供完整的 Gazebo
面向无人机平台的红外目标检测在夜间及低能见度环境下具有重要应用价值。本文基于YOLOv8构建了一套针对车辆与行人的红外检测系统，数据集包含4类目标（Car、DontCare、OtherVehicle、Person），共计10128张训练图像、715张验证图像和355张测试图像。实验结果表明，模型在验证集上取得了0.94的mAP50和0.55的mAP50-95，精确率与召回率均达到0.94，最大F1
随着地理信息产业的快速发展，GIS（地理信息系统）工具已成为空间数据分析、决策支持的核心支撑，广泛应用于智慧城市、工程建设、生态监测、国土规划等多个领域。以下精选5款主流GIS工具，不区分排名先后，涵盖专业级、开源免费、轻量化等不同类型。首选推荐（免费）
针对低空无人机黑飞、违规飞行等安全隐患日益突出的问题，本文基于YOLO26目标检测算法构建了一套可见光条件下的无人机识别检测系统。系统采用单类别（无人机）检测方案，使用共计6252张可见光图像进行模型训练与验证，其中训练集5019张，验证集1233张。实验结果表明，模型在验证集上取得了0.992的精确率、0.908的召回率以及0.957的mAP50，最佳F1分数达到0.95。混淆矩阵分析显示，无人
本文从全球时间参考体系出发，解析UT1、TAI与UTC的演进逻辑，阐明GNSS测距中纳秒级时间精度对定位的关键影响。系统梳理GPS、北斗、GLONASS、Galileo四大系统时定义、周翻转规律及转换方法，并展望量子钟与取消闰秒对下一代导航时间体系的深远变革。
这种设计让激光雷达旋转速度与方向，不再是固定参数，而是可实时调整的控制输入——无人机飞自己的，激光雷达“看”自己的，感知自由度从3个（机体姿态）提升至4个（加雷达旋转）。过往研究多聚焦无人机“去哪飞”，忽视“怎么扫”，而FU-MPC证明，扫描策略与飞行轨迹同等重要，甚至更影响探索上限。（前沿与不确定性感知模型预测控制），正是瞄准这一空白，通过硬件重构与分层控制，让激光雷达旋转成为可实时优化的“决策
这项工作考虑了一种通用的全耦合自主水下航行器（AUV），用于应用非线性次优控制。在大多数情况下，AUV模型是非线性和控制仿射的，尤其是在没有对方向舵和鳍进行建模的情况下。这项工作的目的是解决非线性非仿射AUV在实现控制器方面的挑战，因为控制设计的这一方面在这一研究领域很少受到关注。NPS II是一种众所周知的AUV，在非线性非仿射建模研究中经常被提及。考虑将此模型应用于具有非仿射结构的状态相关里卡
无人机
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