13、城市无人机:潜力、挑战与未来展望

城市无人机:潜力、挑战与未来展望

1. 城市无人机的发展趋势

随着人工智能技术的进步,以及在资源受限设备上运行人工智能算法能力的提升,无人机正变得越来越自主。不过,无人机的应用不仅依赖于无人机本身,还需要相关的基础设施支持,如降落地点、货物和人员的装卸方式、加油和维护站点,以及用于监控、管理无人机飞行和城市空中交通的机制。

如今,许多公司都在探索无人机用于货物和人员运输的可能性。除了运输功能,无人机,无论是手动操控还是自主飞行,都有众多用途,涵盖从各种监测任务、电影拍摄、娱乐活动到野生动物监测等多个领域。

2. 城市无人机的应用潜力

城市无人机具有广泛的应用前景,以下是一些主要的应用领域:
- 货物和物资配送 :无人机能够比陆地运输更快地送达货物,避开交通拥堵。在某些情况下,尤其是小型无人机,它们更加环保和节能。对于道路状况不佳、陆地或海上运输难以到达的偏远或农村地区,如英国、韩国、马拉维、中国、加拿大、澳大利亚等地,无人机配送是一种理想的解决方案。
- 人员运输 :近年来,空中出租车或电动垂直起降(eVTOL)车辆备受关注,它们能够避开交通拥堵,缩短出行时间,特别是连接偏远社区与城市。如果使用可再生能源为电池充电,eVTOL 车辆还可以更加环保。此外,无人机直接进行建筑物之间的运输也是一个值得考虑的方案,这种方式比使用陆地车辆在建筑物之间搬运小型货物更加高效。
- 城市环境监测 :无人机可以为城市空气污染监测提供高效的解决方案,目前已经有商业应用案例,同时更多的自动化解决方案也在研究中。此外,无人机还可以用于监测建筑物、桥梁

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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