爱乐酷3D打印机飞上了天,真的!

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看!在天空中有一架飞机!那是……爱乐酷3D打印机?

爱乐酷和遥控飞行领域的知名玩家Flite Test合作,打造了一款遥控飞行器。它是一台装在飞机上的3D打印机,3D打印部件来自同一台3D打印机,在飞行过程中,3D打印机3D打印了一架飞机。飞机成功起飞并在空中飞行,但遗憾的是在着陆时坠毁。尽管如此,这个项目仍散发着3D打印激发的创新精神,并将创造力和技术无缝融合在一起。

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Flite Test的Centauri碳纤维飞机在跑道上,左上角是打印床的图片

该项目始于Flite Test的合作伙伴经理Stefan Ostergren向团队发起的挑战,要求他们找到一种方法,让爱乐酷最新的3D打印机Centauri Carbon克服重力飞行。团队最初对这个要求不屑一顾,但还是欣然接受了这一挑战。

Flite Test从以前的设计中汲取灵感,并将这些经验运用到这架新飞机上。这架飞机采用了轻型结构设计,机身由Centauri Carbon自己打印而成,同时还能够将自己容纳其中。

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Flite Test的工作人员正在组装飞机底盘,并安装爱乐酷Centauri Carbon

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Flite TestCentauri碳纤维飞机

装上碳纤维杆和Centauri Carbon打印的ABS支架后,飞机准备首航!飞机冲过跑道,飞行了55秒,最大高度达到30米,飞行距离达到365米。开始时非常顺利,但飞机在以每小时4.8万米的速度向左偏转时,机翼撞到一棵树上!

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FliteTestCentauri Carbon飞机正在飞行中

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Centauri Carbon飞机撞树后的照片

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Centauri Carbon 3D打印的飞机正在飞行中

让人无法置信的是, Centauri Carbon 在碰撞之后仍然可以打印,并且只受到轻微的划痕。Flite Test表示,他们对这款打印机的耐用性感到震惊,不敢相信它能如此出色地应对碰撞。他们继续使用这款机器进行打印,并希望将来能再次进行该项目。

注:本文由3D打印技术参考创作,未经联系授权,谢绝转载。

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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