宾夕法尼亚大学自建地图无人机
宾夕法尼亚大学自建地图无人机2016-01-24 无人机 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDk4MDQ2MA==&mid=401682745&idx=1&sn=b3505cbd51931f2329737a24309906c6&scene=23&srcid=0131VzSzdCnxPt71n4TpeyhB#rd
宾夕法尼亚大学的 Vijay Kumar 教授带领着他的学生研发了自动飞行测量的无人机，没有搭载GPS 模块，靠自带传感器、摄像头和激光扫描仪，扫描检测周围环境，1用三角测量的方法，从周围环境中探测物体的特点，确定自己和周围物体的相对位置和距离，然后把周围环境的特性收集起来，整合成一张地图，这个地图可以使飞行机器人在飞行过程中避免碰撞。
这个飞行器创建了一个高分辨率的地图，让从没来过这个地方的人，即使不进去这个地方也可以了解其内部环境。
除了自动式飞行测量，他们还拿飞行机器人做了一些好玩的实验。
比如，模仿鹰捉鱼，让飞行机器人去偷同事的墨西哥卷。
通过自适应飞行来控制悬浮负载。
飞行机器人自带了很多昂贵的传感器，这使得制造成本很高，也使得飞行机器人的体积很大，飞行消耗的能量多，这使得它只能执行一些短时间的任务。
采用集群解决飞行机器人体积过大
受到蜜蜂的启发，体积越小，惯性越小，这样也就不怕碰撞了，这也意味着飞行器更加安全了。于是，他们把飞行机器人做得更小。
他们模仿动物界的集群规律，把很多个小飞行机器人集合在一起。
先训练一个飞行机器人学习自控飞行，让它先“学习”该如何从一个地方到另一个地方，通过计算，预测最佳路线。
像训练飞行机器人穿过套圈一样，再把已训练好的飞行机器人放在一群飞行机器人中，让它检测邻近的飞行机器人的距离，邻近的飞行机器人依靠相互间的感应来决定下一个动作。
像这个无人机大哥演示的这样。这并不是通过编程告诉飞行机器人它们该往哪飞，每个飞行机器人都与其他飞行机器人有交互，它们能探测到彼此。
Vijay Kumar 带着学生研究了那么多飞行机器人想试水农业应用，如今的农业面临着水资源缺乏、污染等问题，这使得农业生产系统的效率不高。Vijay Kumar 就想到，能不能制造一种飞行机器人，用于解决农业问题。他们采用一种“精确种植”的方法，让飞行器在果园中飞，给每棵树搭建模型，收集每棵树的数据。
当一群小飞行器在果园中穿梭，他们就可以很快速的搭建果园地图，把每棵果树都呈现在地图上。有了这些数据，就可以准确的告诉果农每棵是需要化肥还是杀虫剂。
可以统计每棵果树上的果子数目。
可以对果树建模，进行三维重建，估算树冠大小、树叶面积等，判断果树是否健康。
检测早期的萎黄病，并向果农报告。
这使得果树种植更加科学化，从而提高农产量。你以为人家做飞行机器人是闹着玩的吗，这才是学霸研究的真正目的。
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