AMOVLAB(阿木实验室)

*定位系统支持室内外双模切换，避障传感器可选Mid360或D435i，RGB相机则可灵活搭载D435i或专业吊舱相机。结合Prometheus软件系统的无人机控制子模块，P450可实现多种精确控制操作，包括初始位置悬停、当前位置保持、自动降落及轨迹跟踪等。P450具备多种数据接口，不仅能轻松挂载多种传感器，还支持多种通信协议、系统平台与仿真环境，真正实现从硬件到软件的全方位拓展。通过SpireCV视觉库对二维码的精准检测与位置估计，对不同的二维码进行点击跟踪，取消点击无人机则会悬停。

Prometheus仿真开发套件是阿木实验室为Prometheus仿真以及matlab仿真专门打造的一款小型X86计算主机，预装仿真所需环境及全部资源，搭载Prometheus地⾯站和Prometheus仿真启动器，⽀持到⼿即用，能够帮助开发者快速学习和使⽤Prometheus开源项⽬，提升开发体验和效率。

本次实验主要难点是目标识别和控制这两部分...

原理说明传统的基于梯度的运动规划算法需要构建所需的ESDF地图，然而构建地图花费了整个规划算法70%的时间，从而限制了在有限资源情况下的运动规划方法的使用。ESDF的构建方式有全局增量式和批量本地计算两种方式，但他们并不是专门用于运动规划而构建的，也就是说对于运动规划来说现有的两种方法构建出的ESDF地图是多余的、不必要的。从图1中可以看出轨迹仅仅覆盖小范围的ESDF地图，大部分都是没用的。简单地手动减小ESDF地图范围，缺乏理论依据，也包含不必要的计算。EGO-Planer主要由基于梯度的样条

原理说明Astar进行全局路径规划全局路径规划1) 全局算法和局部算法全局路径规划是在已知的环境中，给机器人规划一条路径，路径规划的精度取决于环境获取的准确度，全局路径规划可以找到最优解，但是需要预先知道环境的准确信息，当环境发生变化，如出现未知障碍物时，该方法就无能为力了。它是一种事前规划，因此对机器人系统的实时计算能力要求不高，虽然规划结果是全局的、较优的，但是对环境模型的错误及噪声鲁棒性差。局部路径规划则环境信息完全未知或有部分可知，侧重于考虑机器人当前的局部环境信息，让机器

原理说明二维码降落原理ArUco:a minimal library for Augmented Reality applications based on OpenCV，是科尔多瓦大学"人工视觉应用"研究小组（A.V.A）设计开发的一个微型现实增强库。ArUco主要用于检测平面标记并估计相机位姿,Prometheus的二维码降落就是基于ArUco二维码实现的。由cv::aruco::estimatePoseSingleMarkers函数基于二维码边长、2D坐标(像素坐标)、相机内参矩阵、相