基于DQN的三维无人机避障航迹规划

行业文档-设计装置-空中无人机充电平台

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼

python yolov5 训练数据集 无人机航拍数据集合 人工智能 深度学习 目标检测 目标识别

RoboFly开源STM32F103资源分享，希望可以帮到你，而且真的觉得五十字很麻烦啊啊啊啊啊啊啊，够了吗，好像还没有。

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ROS+PX4无人机进行物体识别和控制舵机投放物体

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基于ROS1的无人机覆盖路径规划算法实例