当前无人驾驶飞行器的发展势头日益强劲。 无人驾驶侦察机已趋成熟，已经并将继续成为现代战争中不可缺少的有效作战手段。 无人驾驶作战飞机(UCAV)的开发，已被美、英、法等国提到了议事日程上，预计不久将列入装备发展计划，在2020年前后投入使用。 可见，无人机在现代战争中大有用武之地，它的迅速发展和大量使用，将对未来战争产生重大影响，甚至改变战争的模式。 “无人机系统概论”一书，主要依据了美国无人驾驶飞行器协会编写的“无人器系统”(Unmanned Vehicle System),并结合我国无人驾驶飞机发展的现实需要编译而成。 发布本书的目的，在于促进我国无人驾驶飞行器的发展，正确定义无人机系统概念和范畴，与国际接轨；概论系统的各个组成部分的基本原则、核心技术和实践经验。本书可供从事无人驾驶飞行器系统发展的设计人员、操作人员和使用人员参考，并可作为基本教材，供人员培训使用。

目前的无人机记录数据集多局限于动作识别和目标跟踪，而手势信号数据集多记录在室内空间。目前还没有针对无人机指挥信号的户外录制公共视频数据集。手势签名nals可以通过利用无人机的视觉传感器和操作简单有效地使用无人机。为了填补这一空白，并使研究在更广泛的应用领域，我们提出了一个无人机姿态信号数据集记录在户外设置。我们从一般的飞机操纵信号和直升机操纵信号中选择了13种适合basic无人机导航和指挥的手势。我们提供119个37151帧的高清视频剪辑。使用基于姿势的卷积神经网络(PCNN)计算的每个性能的基线手势识别率为91.9%。为了将数据集的适用性扩展到更广泛的研究领域，包括手势识别、动作识别、人体姿态识别和情境感知，所有的帧都被标注了身体关节和手势类。 关键词:无人机·手势数据集·无人机控制·手势识别我们展示了一个由悬停无人机记录的手势数据集。数据集con包含119个高清视频，总时长24.78分钟。该数据集是使用13个从通用飞机处理信号和heli直升机处理信号中选择的手势来准备的。这些手势是在户外环境中10名参与者的记录。身体大小、相机运动和相位的丰富变化，使我们的数据集对手势识

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DJI Tello无人机控制器python软件包 这是一个可控制DJI玩具无人机“ Tello”的python软件包。 源代码的大部分是从GOBOT项目的驱动程序移植的。 有关原始golang版本和协议的详细信息，请参阅其博客文章，为 如何安装 您可以从PyPI安装稳定版本。 $ pip install tellopy 或从源代码安装。 $ git clone https://github.com/hanyazou/TelloPy $ cd TelloPy $ python setup.py bdist_wheel $ pip install dist/tellopy-*.dev*.whl --upgrade 文件资料 请参阅API文档字符串。 $ python >>> import tellopy >>> help(tellopy) Help on package tellopy

运行px4，文件1是从一个点到另一个点，文件2是输入多个点让飞机在gazebo里仿真飞行，参考博客：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/120622663

挺不错的无人机资料，介绍了无人机综合系统控制

基于Android的无人机控制系统设计与实现_论文.doc

介绍了基本的旋翼无人机控制代码以及相关注释

无人机 智能控制 经典控制,本文系统描述了两种控制的优缺点,并进行了详细对比,最后得出结论.