人工智能产业快速发展 2020年规模将破1600亿

无人机以高效创新的方案，改变了多个行业的格局。在农业领域，无人机助力 精准农业 、作物监测和牲畜追踪。工业部门利用无人机进行现场勘测、基础设施检查和项目监控。无人机还在革新配送服务，尤其在向偏远地区运送包裹、医疗用品和紧急援助物资方面表现出色。第一篇推文中我们介绍了 市场趋势 ，本文将继续介绍系统实现。

系统实现

无人机的众多应用

1.测绘无人机

这类无人机配备了高分辨率相机和深度传感器，能够为建筑、采矿和环境监测等领域创建详细的地图和 3D 模型。

2.巡检无人机

这类无人机借助热像仪和传感器检查桥梁和管道等基础设施，能够提供实时数据，并发现裂缝和腐蚀等问题。

3.农业无人机

这类无人机利用多光谱传感器监测作物健康状况、管理灌溉，以及喷洒农药或肥料，助力精准农业发展。

4.配送无人机

这类无人机专为货物运输而设计，适用于物流、医疗保健、电子商务等领域，可实现快速高效的配送服务。

5.监控与安防无人机

这类无人机配备高清相机和热成像技术，能够监控大范围区域和检测入侵行为，从而增强安全性。

6.重载无人机

这类无人机载重能力出色，可在建筑、救灾和物流领域用于运输物资和设备。

7.环境监测无人机

这类无人机用于监测空气和水质，以及野生动物种群，为研究和保护工作提供数据支持。

8.应急响应无人机

在紧急情况下用于运送医疗物资、寻找幸存者和评估损失；借助热像仪和扬声器提升救援行动的效率。

9.建筑无人机这类无人机用于勘察现场、监测施工进度和开展安全检查，能够提供实时数据和高分辨率图像，从而实现更高效的项目管理。

无人机自主导航系统

图像和深度传感器是无人机导航系统不可或缺的一部分 ， 它们为无人机提供环境感知和交互所需的关键数据。 图像传感器（例如高分辨率摄像头） 通过检测和追踪视觉地标来支持视觉导航， 这在没有 GPS 的环境中尤其有用。 这些传感器让无人机能够识别障碍物， 沿着指定路线飞行， 并根据视觉输入进行实时导航调整。

图像传感器捕获的视觉数据由先进的计算机视觉算法进行处理， 使无人机能够解读复杂的场景并做出明智的决策。 相反，深度传感器通过发射激光脉冲并测量反射信号， 来生成周围环境的精确 3D 地图。

这项技术使无人机即使在光线不足或视觉干扰严重的环境下， 也能高精度地穿越复杂地形并避开障碍物。 通过先进的传感器融合技术， 将图像传感器和深度传感器的数据进行整合， 能增强无人机的态势感知能力， 使无人机具备避障、 精确导航和自主决策等复杂功能。 视觉和深度感知的结合， 对于无人机在多样化和具挑战性的环境中高效可靠地作业至关重要。

基于 GPS 的导航是无人机导航系统的另一大基石 ， 它借助全球定位系统确定无人机的精确位置， 并引导无人机飞向预先设定的航路点。 GPS 能提供可靠的定位数据， 这对于无人机在户外应用中保持航向和准确抵达目的地至关重要。 该系统的工作原理是接收多颗卫星发出的信号， 然后通过三角测算法确定无人机的精确位置。

然而， 在某些环境中， 比如在室内、 茂密的森林里或在高楼大厦阻挡信号的城市峡谷地带， GPS 信号可能会受到干扰或根本无法接收到信号。 为了克服这些局限性， 可以将 GPS 与图像传感器、 深度传感器等其他传感器相结合， 以确保无人机实现持续且精确的导航。

这种混合导航方式使无人机能够在不同的导航方法之间无缝切换， 从而增强其在各种场景下的作业灵活性和可靠性。 通过 将 GPS 数据与实时传感器输入相结合， 即使在 GPS 信号微弱或丢失的情况下， 无人机也能保持精确的定位和导航， 确保在各种环境中都能持续稳定地工作。

无人机感知系统

为无人机选择图像传感器时， 务必要考虑应用的具体条件和要求。 通常， 一个系统可能会使用六到八个传感器， 但使用多达十二个传感器的情况也并不少见 。

全局快门传感器能够同时捕捉整个画面， 非常适合用于拍摄移动物体， 因为它们可以避免图像失真和运动伪影。 这对于测绘、 勘察和工业巡检等对精度要求极高的应用尤为重要。 通过同时捕捉整个画面， 全 局快门可以防止卷帘快门中常见的“果冻效应” 和运动模糊等失真。

• 低功耗图像传感器 具有多项优势，其功耗低，还能部署在多个位置，从而可以提供场景的全面视图。

• 高动态范围 (HDR) 相机 在无人机技术中至关重要，可在不同的光照条件下捕捉到细节丰富、准确清晰的图像。这种相机能够平衡明暗区域的曝光度，确保在复杂的光线条件下也不会遗漏任何细节。

• 高分辨率： 2000 万像素的 Hyperlux AR2020 将进一步增强这些能力，使巡检和勘测工作能够更细致、精确地开展。

• 拓展视野： 借助 SWIR 图像传感器，实现超越可见光范围的观测。