今天学习任务有理论试题两套,冲浪者泡沫机实战飞行,轻木飞机实战飞行。1.上午首先开始冲浪者泡沫机的实战飞行。今天主要是练习8,跟教练沟通又好好理解了下整个过程,大体模拟试了试。8飞行的时候如果没风,问题就是半径保持的问题。如果有风,那进入点保持不好,飞行高度等都是问题,还有个问题是拉杆太猛,很不好的习惯。模拟发动机失效,然后让飞机从面前视线高度飘过,这个还凑合。降落还是不太稳定,偶尔可以,偶尔
树莓派python OpenCV捕获颜色块并通过串口返回坐标信息树莓派python OpenCV捕获颜色块并通过串口返回坐标信息介绍开发环境思路代码串口部分图像处理部分后续处理 树莓派python OpenCV捕获颜色块并通过串口返回坐标信息介绍该代码起初是用在无人机寻找彩色物体定位上面,在无人机上面挂载树莓派,借助树莓派的高运算能力和可拓展性来弥补飞控的不足。在摄像头通过USB接口挂载到树莓派
Tello python 编程添加链接描述具体看链接吧,https://www.bilibili.com/video/BV1Bg4y1i7MF/新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示
一、背景编队控制代码地址 主要实现控制多架无人机从任意随机初始位置,运动成规则编队。需要安装cvx工具包CVX: Matlab Software for Disciplined Convex Programming | CVX Research, Inc.二、代码% This script simulates formation control of a group of UAVs. %
转载 2023-12-06 17:49:43
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安装rotorsrotors是ETH(苏黎世联邦理工大学)研究团队开发的一个ROS包,GITHUB地址,安装的过程参考官方的介绍首先安装依赖包sudo apt-get install ros-noetic-desktop-full ros-noetic-joy ros-noetic-octomap-ros python-wstool python-catkin-tools protobuf-com
# Python 无人机转弯命令实现 随着无人机技术的迅速发展,越来越多的程序员开始尝试用编程语言控制无人机。在这篇文章中,我们将探讨如何使用 Python 实现无人机的转弯命令,并展示相关代码示例、序列图和关系图。 ## 无人机基础 无人机通常由控制系统、动力系统、传感器和执行器四部分构成。控制系统负责接收指令并将其转换为动力系统的操作;动力系统则直接驱动无人机的飞行;传感器可以监测环境变
原创 2024-08-19 07:38:08
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基于python语音控制大疆创新EP机器人并进行对话——第一步学会录音hello,大家好,想必大家都知道S1机器人吧,拥有麦克纳姆轮,能够任意旋转,拥有发射器,可以 发射子弹,但是S1的缺点就是没有开发SDK,新出的EP机器人就开放了SDK,满足了我们可以任意开发的需求,下面我们就学习怎么样通过python语音控制机器人吧!自己的一点点想法自己的想法,认为是对的就采取,不对的就不看进行啦,第一次写
初始条件:智能体位置随机生成所有智能体位置全局可知目标多边形位置给定所有个体运行相同算法,根据环境来决定自己动作。目标:形成均匀多边形分布,所谓的  ‘均匀’ 效果如下图:即是多边形上间距相等问题拆分:抵达均匀多边形均匀化分布1 .抵达均匀多边形:'''code = 'utf-8''' '''author = peng''' import copy import numpy as np
首先根据官网Parrot Developers教程配置Olympe+Sphinx,可以参考大佬教程【PARROT ANAFI】无人机仿真(一)——在Ubuntu18.04完成Olympe+Sphinx配置。目录一、补充一些安装过程中遇到的问题和解决办法:1. 安装repo时出现“无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock-frontend -open...”2. repo init时出现“i
转载 2024-05-29 11:46:19
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 看视频手打的,下面是原作者的视频2022国赛B题无人机飞行定位 (附代码)import numpy as np import cmath import random import matplotlib.pyplot as plt def calc_distance(drone_1,drone_2): # 计算任意两架无人机的距离 return np.sqrt((dr
Tello智能信息处理平台介绍控制键盘控制语音控制视觉功能人脸跟踪绿球跟踪手势控制体态控制拍照录像结语 介绍本项目是我的一个课程设计。本来打算做大型四旋翼无人机的控制,后来老师给了两个Tello无人机(分别是带拓展板和不带拓展板的),就转到了做Tello的控制。项目的GUI界面和后台逻辑以及功能整合、整体优化调试由我完成,其他队员负责各视觉功能子模块的实现和调试。源码及项目详细介绍请看GitHu
转载 2023-08-13 13:30:21
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前期准备:本文默认使用的是ubuntu18.04 melodic系统进入ubuntu,建议使用鱼香ros一键安装ros:终端运行:wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros安装ros1,建议添加新源但不清除系统源安装完成启动roscore以验证ros是否安装成功!下面开始进行mavros飞行环境的搭建:为了确保脚本
使用Tello-Python-master示例程序控制Tello EDU上篇文章我们应该可以掌握使用socket调试工具操控Tello EDU无人机,那么本篇文章我们将使用“正宗”python语言来实现Tello EDU的的控制,接下来直接上代码,我会在代码注释中对代码进行讲解:# # Tello EDU Control Demo # # Hopes_li # #2020/4/28 import
转载 2023-08-09 18:45:31
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使用python构建数据库They might not be delivering our mail (or our burritos) yet, but drones are now simple, small, and affordable enough that they can be considered a toy. You can even customize and program
使用socket调试工具控制Tello EDU无人机最近工作一直在搞大疆之前推出的一款用于编程教育的无人机–Tello EDU,就是下图的这个小东西:我们可能都知道在Tello EDU推出之前还有上一代Tello,它们两个的外观差异不算太大,只不过把白色外壳改成了透明外壳,给人一种“透明探索版”的感觉,但是我总觉得还是白色的好看。。。并且EDU版本很显然的增加了教育元素,包括可以使用最简单的scr
转载 2023-06-27 10:54:04
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1. 启动ws cd /home/itcast/0ros_learn/0zkdrosmelodic 已经catkin_make完了slam_sim_demo source devel/setup.bash roscore 2. 启动物理仿真Gazebo(眺望台)(相当于物理环境模拟可视化出来) roslaunch robot_sim_demo robot_spawn.launch 3. 运行激光
转载 2023-12-30 22:25:05
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后起飞无人机1、Jetson连接飞控vehicle = connect('/dev/ttyACM0', wait_ready=True, baud=921600)串口连接,波频是9216002、socket网络通信s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM) s.bind(("192.168.1.102",8080)) #绑定服务器的ip和端口
转载 2023-08-09 18:45:22
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摘要群体智能关注从分散的自组织系统中出现的集体行为,而群体机器人是一种实现大量简单机器人自协调的方法,是群体智能在多机器人系统中的应用。鉴于野火发生的日益严重和频繁以及抗击其传播的危险性质,使用一次性廉价机器人代替人类具有特殊的意义。本文论证了采用消防机器人自主灭火的可行性和潜力,并重点介绍了实现理想消防行为的自我协调机制。因此,一个有效的基于物理的火灾传播模型和一个自组织算法被开发出来,并与基于
传统的人工电力巡检方式不仅劳动强度大、工作条件艰苦,而且劳动效率较低。在遭遇电网紧急故障和异常气候条件下,线路维护人员不具备有利的交通优势,利用普通仪器或肉眼来巡查设施,也存在一定的安全隐患。无人机巡线方式1、无人机可见光巡检利用可见光云台相机对线路本体、辅助设施和线路走廊进行巡视,并记录相关信息。2、无人机搭载热成像设备巡查飞行无人机通过挂载热成像设备对巡检线路进行巡检,通过温度异常变化对比值,
前言:本文介绍一种可行的解决方案来实现基于视觉感知的跟踪无人机。由于本人能力和资源有限,所以在无人机系统的选择上,选用正点原子开发的开源算法无人机Minifly四轴和摄像头。视觉感知模块(目标检测与跟踪)采用OpenCV + MobileNet SSD + KCF。本文已分享经验和记录开发过程为主,推荐使用其他更好的无人机模块和图像识别算法。知识基础:Linux、Python 3、STM32(嵌入
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