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Prometheus:开源软件助力自主无人机

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简介:
Prometheus是一款革命性的开源软件,专为提升自主无人机性能而设计。它提供了先进的算法和模块化的架构,使开发者能够轻松构建高度智能、自主运行的飞行器系统。 Prometheus - 自主无人机开源项目 Prometheus是希腊神话中最具智慧的神明之一,希望本项目能为无人机研发带来无限的智慧与光明。 **项目总览** Prometheus是一套开源的自主无人机软件平台,旨在为无人机提供智能和自主飞行的整体解决方案。该项目基于PX4开源飞控固件开发,致力于为PX4开发者提供一套成熟且易于使用的机载电脑端程序,以实现更为简洁快速的研发体验。目前集成包括建图、定位、规划、控制及目标检测在内的多个模块,并配有Gazebo仿真测试代码。 本项目由阿木实验室运营和支持,欢迎对该项目感兴趣的朋友们给予关注和反馈。 **如何交流** 如需与本项目相关的问题进行讨论,请通过微信联系(备注消息:Prometheus)加入Prometheus自主无人机交流群。您也可以在项目的issue区提问以获取更多帮助信息。

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客服
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  • Prometheus
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    Prometheus是一款革命性的开源软件,专为提升自主无人机性能而设计。它提供了先进的算法和模块化的架构,使开发者能够轻松构建高度智能、自主运行的飞行器系统。 Prometheus - 自主无人机开源项目 Prometheus是希腊神话中最具智慧的神明之一,希望本项目能为无人机研发带来无限的智慧与光明。 **项目总览** Prometheus是一套开源的自主无人机软件平台,旨在为无人机提供智能和自主飞行的整体解决方案。该项目基于PX4开源飞控固件开发,致力于为PX4开发者提供一套成熟且易于使用的机载电脑端程序,以实现更为简洁快速的研发体验。目前集成包括建图、定位、规划、控制及目标检测在内的多个模块,并配有Gazebo仿真测试代码。 本项目由阿木实验室运营和支持,欢迎对该项目感兴趣的朋友们给予关注和反馈。 **如何交流** 如需与本项目相关的问题进行讨论,请通过微信联系(备注消息:Prometheus)加入Prometheus自主无人机交流群。您也可以在项目的issue区提问以获取更多帮助信息。
  • 农业理-项目
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    本项目致力于研发能够自主执行农业生产任务的机器人系统,旨在提高农业效率和减少人力成本。通过技术创新推动现代农业发展。 【标题】自主助理农业机器人-项目开发揭示了当今科技在农业领域的创新应用,将人工智能(AI)、嵌入式系统、家庭自动化、图像处理和机器人技术巧妙融合,旨在提高农业生产效率并降低人力成本。 【描述】中提到的“自主运行的Farmbot”是一个典型的智能农业解决方案。它通过物联网(IoT)技术实现远程监控和控制,能够实时收集和分析农田数据,如土壤湿度、光照强度等。图像处理技术在此扮演关键角色,例如通过摄像头捕获的图像分析作物生长状况、病虫害情况以及单株植物健康评估。自动化技术确保了Farmbot能够执行一系列任务,包括播种、浇水、施肥和除草,并且这些操作无需人工干预。此外,与Android应用程序的集成使得用户可以方便地通过手机远程操控和监控机器人,实现了农业管理的智能化和便捷化。 【标签】涵盖了项目涉及的关键技术领域: 1. **人工智能**:主要体现在决策制定上,例如根据收集的数据调整工作模式或策略,并且利用机器学习算法优化农作物生长环境。 2. **嵌入式系统**:是Farmbot的核心部分,负责运行控制软件、处理传感器数据以及执行机械动作和通信任务。 3. **家庭自动化**:虽然农业场景不同于传统家居应用,但原理相似,都是通过技术自动完成日常任务,在这里指农田作业的自动化。 4. **图像处理**:利用图像识别和分析功能提供精准作物监测及病虫害预警服务。 5. **机器人技术**:Farmbot实体部分包括硬件结构设计、运动控制以及执行器等组件,使其能在农田环境中自主移动并操作。 压缩包内的文件可能包含以下内容: 1. **New_Microsoft_Word_Document.docx**:项目报告或使用手册的文档,详细介绍了Farmbot的功能、工作原理及操作指南。 2. **body_frame_catpart_pMvnWhb5KY.CATProduct**:三维CAD模型文件,展示Farmbot机械结构和组件细节。 3. **autonomous-assistant-agricultural-bots-1c85b2.pdf**:关于自主农业机器人的研究报告或技术论文,深入探讨了相关技术和应用案例。 4. **123_j3a2CmJaEj.jpg**:一张Farmbot实物照片或其在农田中的工作场景图。 综合以上信息可以看出,该项目结合多学科的技术构建了一个全面的智能农业生态系统。它不仅提升了农业生产效率,也为可持续农业发展提供了新的思路,并且随着技术的进步,类似的自主助理农业机器人有望在全球范围内推广并成为未来农业不可或缺的一部分。
  • Mission Planner控制代码
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    无人机Mission Planner是一款开源控制软件,提供飞行路径规划、设备状态监控等功能,助力用户高效操控多旋翼无人机进行航拍、测绘等任务。 MissionPlanner是一款强大的无人机任务规划与控制软件,其开源源码为深入了解无人机飞行控制系统提供了宝贵的资源。该项目基于C#编程语言开发,具有丰富的功能及高度的可扩展性,是学习和开发无人机应用的理想平台。 MissionPlanner的核心在于对MAVLink协议的支持,这是一种轻量级通信协议,在无人机及其地面站之间广泛应用。通过MAVLink,MissionPlanner能够与各种开源无人机硬件(如Pixhawk飞控系统)进行无缝交互,实现飞行参数设置、任务规划、实时遥测数据接收和飞行日志分析等功能。 在源码中可以找到以下知识点的详细实现: 1. **飞行任务规划**:MissionPlanner允许用户创建复杂的飞行任务,包括航点规划、航带规划及区域扫描等。源码中的Mission类及相关函数展示了如何定义、编辑并上传这些任务到无人机。 2. **地图和地理信息系统(GIS)集成**:软件集成了OpenStreetMap,提供直观的地理环境显示。源码中的地图模块展示了如何加载地图数据,实现飞行区域可视化,并支持地理坐标与UTM坐标系之间的转换。 3. **遥控器配置与校准**:MissionPlanner支持多种遥控器的配置和校准,包含相关代码以帮助理解遥控信号解析及处理过程。 4. **实时遥测数据分析**:源码中的Telemetry模块负责处理无人机发送的数据流(如位置、姿态及速度信息),并提供数据显示与警报触发功能。 5. **参数设置与控制**:MissionPlanner允许用户调整各种飞行参数,例如PID控制器设定和传感器校准。源码揭示了这些参数如何在软件与飞控之间传递。 6. **故障检测与安全机制**:源码中的安全模块包括故障检测及自动应急处理策略,确保无人机于异常状况下的安全性。 7. **日志分析与回放功能**:MissionPlanner支持飞行日志下载和分析,并允许用户回放飞行过程以查找问题或优化性能。涉及的日志处理部分有助于理解数据记录与分析流程。 8. **软件架构与设计模式**:MissionPlanner采用WPF(Windows Presentation Foundation)构建图形界面,利用MVVM(Model-View-ViewModel)设计模式,在源码中清晰体现,对于学习C#应用程序开发非常有帮助。 9. **多无人机管理**:支持同时连接和控制多架无人机,并展示如何管理和同步多个飞行会话。 10. **插件系统**:MissionPlanner具备可扩展的插件架构,允许开发者添加自定义功能。源码中关于插件接口及实现的部分可以指导编写并集成自己的插件。 通过深入研究MissionPlanner开源源码,不仅可以提升C#编程技能,还能掌握无人机控制软件的设计原理,为开发自己的无人机应用打下坚实基础。无论是对无人机爱好者还是专业开发者而言,这都是一份极具价值的学习资料。
  • 包(ZIP文
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    《自主机器人资源包》是一款包含多种工具和教程的压缩文件,旨在帮助用户构建、编程及优化自主机器人的能力。 名称:自主机器人资源包 文件名:Autonomous Robotics Resource Kit.zip 简介:该资源包展示了下一代嵌入式技术如何利用图形化系统设计来帮助机器人专家进行复杂机器人的设计、原型制作及配置工作。世界各地的工程师、研究人员和教育工作者已经使用NI LabVIEW和图形化系统设计工具,成功开发出无人驾驶车和个人服务机器人等项目。此资源包包含了一系列关于使用NI硬件与软件创建各类机器人的文章、视频演示以及应用案例。
  • Rootnav:复杂根系结构重建
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    Rootnav是一款开源软件工具,旨在简化和加速复杂植物根系三维结构的重建过程,促进植物科学领域的研究进展。 RootNav 是一款软件工具,用于复杂根系结构的重建与量化。它采用半自动方式,使得大量图像分析变得快速且直接,并支持导出数据以进行批量分析。最新版本为1.8.1,该更新修复了一个偶尔导致程序崩溃的问题。 在 RootNav v1.8 版本中增加了一项新功能:允许用户自定义每个根的标签。这项改进使得研究者可以在测量阶段的树视图上添加特定信息,并以 RSML 格式保存到各个根旁边,这有助于区分不同类型的主根或记录额外的信息供未来参考。 如果有任何关于错误修复或其他版本相关的问题,请随时通过邮件联系开发者。
  • 飞行方案——PX4_PX4-yolov8-ros.zip
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    本项目提供了一种基于PX4和YOLOv8的无人机自主飞行解决方案,通过集成ROS平台,实现精确的目标检测与追踪功能,适用于多种复杂环境下的智能飞行任务。 无人机自主飞行——PX4_PX4-yolov8-ros是一款结合了PX4自动驾驶软件框架与Yolov8目标检测技术的ROS系统解决方案。该方案旨在通过先进的计算机视觉技术和强大的飞行控制系统,实现无人机在复杂环境下的智能导航和避障功能。
  • 对象跟踪的系统
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    本项目致力于研发一种能够实现智能对象跟踪功能的自主无人机系统,该系统通过先进的图像识别技术和算法优化,能够在复杂环境中准确捕捉并追踪特定目标。 自主无人机进行对象跟踪的任务是开发一种能够自动追踪目标物体的无人驾驶飞行器。该无人机需要能够在受限运动条件下将目标保持在其视野中心,从而实现有效跟踪。 为了验证这一假设,在AirSim模拟环境中通过获取被跟踪对象(如Car)的实时位置来完成这项任务。尽管在实际应用中可能无法获得精确的位置信息,但这种方法有助于测试自动追踪算法的有效性。此外,利用计算机视觉和几何学技术可以在已知无人机高度、地平线及焦距的情况下从图像帧中估算目标物体的位置。 依赖项 - 张量流(TensorFlow) - OpenCV(可选) 安装说明: 通过执行以下命令克隆代码库: ``` git clone --recursive https://github.com/kshitiz38/autonomous_drone_for_tracking.git ``` 注意:如果未使用`--recursive`标志进行克隆,请手动运行下面的命令来更新子模块: ```shell git submodule update --init --recursive ```
  • vHive:框架服务器实验
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    vHive是一款旨在简化无服务器计算研究和开发流程的开源框架,它为开发者提供了一站式的平台来创建、部署及测试各类无服务器应用程序。 任务vHive旨在为无服务器系统研究人员提供一个平台,在现代无服务器平台的深层和分布式软件堆栈上进行创新。为此,我们构建了vHive来代表领先的功能即服务(FaaS)提供商,并集成了这些提供商使用的生产级组件。vHive采用了灵活的编程模型,使研究人员能够快速部署并试验包含许多功能的应用程序,这些应用程序可以在安全的Firecracker microVM中运行,并提供完整的服务器支持。使用OCI/Docker镜像可以部署函数和有状态服务。通过vHive,系统研究人员能够在关键无服务器特性方面进行研究和创新。
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    源博开料软件助手是一款专为板材加工行业设计的专业工具软件,能够帮助用户高效地进行材料优化切割、减少浪费并提高工作效率。 在PCB制造业中,用料和成本是至关重要的考量因素之一。由于每一批订单的规格各异,因此需要分别计算各自的材料用量及成本并向客户报价。工程部往往花费大量时间进行选材拼板工作,而一旦工程师确定了一种选材方案后,如果遇到客户需求变更或生产过程中需调整参数重新开料的情况,则又不得不重复繁琐的计算过程。 此外,在实际操作中还存在一个令人担忧的问题:现有的开料方式是否是最优的选择?如果不是最佳选择,对于大批量订单而言将造成巨大的浪费。面对行业内微利竞争的局面,如何才能在价格和效率上取得优势呢? 源博开料软件专为PCB行业的自动化选材而设计,能够迅速为您找到最合适的板材料及切割方案,并最大限度地提高板材利用率。