本項(xiàng)目為配合無(wú)人駕駛賽在大屏顯示當(dāng)前比賽車(chē)輛位置信息搭建的大屏項(xiàng)目主要功能為顯示車(chē)輛行駛軌跡、固定節(jié)點(diǎn)顯示比賽項(xiàng)目動(dòng)畫(huà)示意、顯示當(dāng)前路口紅綠燈、像是當(dāng)前路口攝像頭畫(huà)面和顯示所有參賽車(chē)輛比賽成績(jī) 本項(xiàng)目技術(shù)棧為：vue3，WebSocket，高德地圖webApi，css3動(dòng)畫(huà) 本人全權(quán)負(fù)責(zé)本項(xiàng)目的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，用vue3搭建頁(yè)面，并利用WebSocket與kafka中間件進(jìn)行交互實(shí)時(shí)獲取當(dāng)前車(chē)輛信息并同步在地圖上展示相關(guān)動(dòng)畫(huà)等...

無(wú)人機(jī)在物流中的應(yīng)用

人工智能-無(wú)人機(jī) 如果真的會(huì)有一條直的路

一、無(wú)人機(jī)在物流中的應(yīng)用運(yùn)輸與分撥：無(wú)人機(jī)在物流中的應(yīng)用主要集中在支線(xiàn)物流和末端配送。支線(xiàn)物流中，大型無(wú)人機(jī)負(fù)責(zé)區(qū)域樞紐與城市樞紐間的運(yùn)輸，城市內(nèi)部的運(yùn)輸則通過(guò)小型多旋翼無(wú)人機(jī)完成。無(wú)人機(jī)運(yùn)輸可以突破山區(qū)、河流等特殊地形限制，有效縮短物資運(yùn)輸距離。例如，牡丹江市到延邊市的傳統(tǒng)快遞包裹運(yùn)輸路線(xiàn)全程陸運(yùn)距離可達(dá)986公里，而采用支線(xiàn)航空直飛后運(yùn)輸距離可進(jìn)一步縮短至183公里。無(wú)人機(jī)運(yùn)輸在快遞配送、醫(yī)療物資投送、農(nóng)業(yè)物資運(yùn)輸?shù)确矫嫒〉昧孙@著成果，為偏遠(yuǎn)地區(qū)和特殊環(huán)境下的物流服務(wù)提供了新的解決方案。末端配送：末端無(wú)人機(jī)配送是無(wú)人機(jī)物流的重要應(yīng)用場(chǎng)景之一，能夠顯著提高配送效率，縮...

無(wú)人機(jī)地面站軟件

人工智能-無(wú)人機(jī) 香農(nóng)

無(wú)人機(jī)地面站軟件：能夠?qū)崟r(shí)預(yù)覽無(wú)人機(jī)上相機(jī)畫(huà)面，能夠手動(dòng)控制相機(jī)拍照，實(shí)時(shí)更新照片目錄，支持圖像預(yù)覽與實(shí)時(shí)回傳，能夠控制云臺(tái)轉(zhuǎn)向。...

AI研發(fā)成果

人工智能-無(wú)人機(jī) Bonnie

實(shí)現(xiàn)小目標(biāo)大范圍場(chǎng)景下目標(biāo)的變化情況分析，已獲取多項(xiàng)專(zhuān)利，AI+GIS實(shí)現(xiàn)了AIGC應(yīng)用。通過(guò)多個(gè)框架ｕｓｓｆｃ、ＳＴＡＮｅｔ實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的變化分析...

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的PID參數(shù)優(yōu)化

人工智能-無(wú)人機(jī) 乘風(fēng)破浪

（1）四旋翼無(wú)人機(jī)的基本原理和結(jié)構(gòu)：了解四旋翼無(wú)人機(jī)的飛行原理、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和工作方式，為后續(xù)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和仿真提供基礎(chǔ)。（2）掌握Matlab/Simulink軟件的使用：利用該軟件建立四旋翼無(wú)人機(jī)的動(dòng)力學(xué)模型，為后續(xù)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和仿真提供數(shù)學(xué)模型。（3）飛行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)：基于Matlab/Simulink，設(shè)計(jì)四旋翼無(wú)人機(jī)的飛行控制系統(tǒng)，包括姿態(tài)控制等，確保無(wú)人機(jī)能夠穩(wěn)定飛行。（4）控制系統(tǒng)仿真與驗(yàn)證：利用Simulink進(jìn)行控制系統(tǒng)仿真，驗(yàn)證飛行控制系統(tǒng)的有效性，并根據(jù)仿真結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化。（5）性能評(píng)估與技術(shù)指標(biāo)：設(shè)定評(píng)估飛行控制系統(tǒng)性能的主要技術(shù)指標(biāo)，如跟蹤性能、穩(wěn)定...

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的PID參數(shù)優(yōu)化

人工智能-無(wú)人機(jī) 乘風(fēng)破浪

Linux定制項(xiàng)目

人工智能-無(wú)人機(jī) sShiew

使用Yocto項(xiàng)目為國(guó)產(chǎn)硬件地平線(xiàn)j5板定制Linux操作系統(tǒng)。這包括創(chuàng)建工程、配置硬件信息、定制Linux內(nèi)核以及編譯和部署。...

Linux內(nèi)核性能分析與優(yōu)化項(xiàng)目

人工智能-無(wú)人機(jī) sShiew

Linux內(nèi)核性能分析與優(yōu)化項(xiàng)目：在這個(gè)項(xiàng)目中，我們深入分析了Linux內(nèi)核性能，特別是在load與CPU方面進(jìn)行了優(yōu)化。我們通過(guò)調(diào)整內(nèi)存管理、磁盤(pán)I/O、網(wǎng)絡(luò)性能以及系統(tǒng)配置和內(nèi)核參數(shù)，顯著提高了系統(tǒng)的整體性能...

手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)

人工智能-無(wú)人機(jī) 清風(fēng)岸

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)用于無(wú)人機(jī)控制該手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)識(shí)別20個(gè)特定手勢(shì)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)的精準(zhǔn)控制。系統(tǒng)利用 MediaPipe 和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）技術(shù)，能夠在實(shí)時(shí)視頻流中提取手部的關(guān)鍵特征點(diǎn)，并將其與預(yù)定義的手勢(shì)進(jìn)行比對(duì)，從而控制無(wú)人機(jī)執(zhí)行相應(yīng)的操作。每個(gè)手勢(shì)對(duì)應(yīng)無(wú)人機(jī)的特定動(dòng)作，如起飛、降落、旋轉(zhuǎn)等。系統(tǒng)架構(gòu)：手勢(shì)識(shí)別：通過(guò) MediaPipe 提取手部的21個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶(hù)的手部動(dòng)作。數(shù)據(jù)處理與識(shí)別：使用 CNN 模型對(duì)手勢(shì)進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。無(wú)人機(jī)控制：每個(gè)識(shí)別出的手勢(shì)觸發(fā)相應(yīng)的無(wú)人機(jī)控制命令，通過(guò)與電腦的連接，實(shí)時(shí)控制無(wú)人機(jī)的飛行狀態(tài)。技術(shù)優(yōu)...