该系统由Sony Spresense开发板提供支持。 硬件组件: Sony Spresense主板（主要和扩展）× 1 手势传感器× 1 Raspberry Pi 3型号B.× 1 Parrot AR.Drone× 1 SparkFun按钮开关12mm× 4 软件应用程序和在线服务: Snappy Ubuntu Core Parrot SDK 手动工具和制造机器: 烙铁（通用） 热胶枪（通用） Parrot AR.Drone是由法国公司Parrot制造的遥控飞行四轮直升机。无人机的控制系统基于移动应用程序。使用应用程序控制无人机一般，于是提出的项目是基于AR.Drone的手势的便携式控制系统。

支持功能 ： 航点拍摄 人物跟随 环绕 焦点跟踪 全景 视觉跟踪等 （经过测试航点拍摄Mavic Mini 1还未支持，开发者回复说后续会更新） 谷歌地图不能用请切换到 Mapbox 验证是否破解版：提示无法连接dji服务器就是没有破解的需要购买，如遇到无法弹窗验证问题切换网络

将视觉SLAM算法应用到无人机的控制中，利用视觉SLAM为无人机提供环境感知能力，并搭建了无人机控制系统（包括无人机平台、机载计算机、单目相机、SLAM算法、无人机控制器设计、轨迹跟踪等）；具体内容是通过ORB_SLAM2算法，利用单目相机，为无人机提供了位姿（位置和姿态）信息；并设计了运动控制器实现了无人机在无GPS环境下的轨迹跟踪控制；最后对整个实验过程的代码进行了开源。

针对四旋翼无人机控制系统的研究，设计采用LabVIEW软件，搭建控制系统的数据采集面板和查询回放面板。控制系统实时采集四旋翼无人机的飞行姿态参数，将飞行高度、飞行速度、俯仰角和滚动角实时数据显示在数据采集子面板，实现了数据的显示、处理、存储及回放等功能。经过测试，系统实现了无人机的姿态监测，满足控制小型四旋翼无人机的实际需要。

【无人机控制】四旋翼飞行器飞行控制系统含Matlab源码.zip

南京航空航天大学 微型无人机控制系统设计与实现 硕士研究生毕业论文

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

6simulink

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