无人机图传SDK项目总结(APP)

本文总结了无人机图传SDK的APP开发经验,重点介绍了飞控指令、设备命令交互和图传模块。飞控指令模块涉及私有协议,设备命令交互通过cgi或json与图传板交互。图传模块采用rtsp协议,解决图像卡顿和花屏问题,通过调整TCP/UDP传输和优化数据接收线程实现流畅播放。项目使用mpv+EventBus框架,易于维护和跨平台移植。

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无人机很火,无论是国外国内,以后就不知道了,说到这个无人机玩具(跟大疆没的比),让我想起了小时候遥控赛车,刚刚出来时候也是非常火,俺一直以来都是穷B所以都是跑再别人的背后看人家玩,即使是很想拥(题外话)。
说说我主要负责的任务,就是封装好android 端app,以sdk的方式提供给客户二次开发。简单点就是直播

这里写图片描述
整个app是以mpv+EventBus框架进行开发,这里主要是说native层
native层主要由三个板块组成
1. 飞控指令模块
2.设备命令交互模块
3. 图传模块

1>.飞控指令模块走的是私有协议,所谓的私有协议是指,指令传输过程中,指令的校验方式,传输的位数都是由自己定义,这个是要跟设备【图传板子】端一起配合起来的用的,飞控指令主要是控制飞机的基本命令,比如控制前后左右,上下飞行,翻转等等,简单来说就是将市场上看到的遥控手柄上面的功能搬迁到app端,说到这个,我先普及一下无人机硬件的基本组成部分,市场上的无人机主要分为两种,一种是不带图传的,最主要的硬件组成就是飞控板,飞控板类似于电脑的cpu,接受各种指令,保存飞控平衡等等,马达啥的,就不说了,一种是带图传的,最主要的硬件组成是飞控板,跟图传板,他们之间是通过串口进行传输,不带图传的就是仅仅通过手柄遥控飞控,带图传的就是通过手柄遥控飞机的过程,可以通过手机连接飞机的wifi即图传板,看飞机上面拍摄到的图像,我负责的app端的命令交互就是跟图传板进行交互。

2>.设备命令交互模块,是指app端向图传板发送一些规定好的指令,让设备端去执行指定的任务,比如录像,拍照等….,交互方式主要有两种,一种是cgi格式,一种是jso

### 无人机技术原理及应用 无人机输)技术是无人机与地面控制站之间实现像和视频数据实时输的核心技术。它通过无线通信的方式将无人机拍摄的画面或感器采集的数据输到地面接收设备上,如手机、平板或专业监视器等[^2]。 #### 技术的定义 无人机图传模块是负责输的核心部件,通常集成了像处理芯片、无线输模块等关键技术。其主要功能是将无人机拍摄的画面实时输到地面接收设备上,确保用户能够实时监控无人机的状态和周围环境[^2]。 #### 技术的工作原理 无人机技术基于无线通信技术,包括但不限于无线电波(射频)、卫星通信、4G/5G蜂窝网络等。具体工作流程如下: 1. **数据采集**:无人机上的摄像头或其他感器采集像或视频数据。 2. **数据处理**:像处理芯片对采集到的数据进行压缩、编码和加密处理,以减少输带宽需求并提高安全性。 3. **信号调制**:经过处理的数据被转换为适合无线输的信号形式,例如通过数字调制技术(如OFDM)进行调制。 4. **信号发射**:调制后的信号通过天线以无线电波的形式发射出去。 5. **信号接收**:地面接收设备通过天线接收信号,并对其进行解调、解码和解密处理,还原出原始数据。 6. **数据显示**:最终,处理后的像或视频数据在地面设备上显示,供用户实时查看[^3]。 #### 技术的应用 无人机技术广泛应用于多个领域,包括但不限于以下方面: - **消费级应用**:用于航拍、直播等场景,满足用户对高质量输的需求。 - **工业级应用**:用于电力巡检、农业监测、灾害评估等领域,提供高精度的像和视频数据支持。 - **公共安全**:在警用、消防、搜救等场景中,无人机技术帮助工作人员快速获取现场信息,提升决策效率。 - **科研与探索**:在地理测绘、环境监测等领域,无人机技术为科学研究提供了重要的数据支持[^1]。 ```python # 示例代码:简单的输模拟 import cv2 import numpy as np def simulate_image_transmission(image_path): # 读取像 image = cv2.imread(image_path) # 模拟压缩处理 _, encoded_image = cv2.imencode('.jpg', image, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 50]) # 模拟输过程(简单模拟) transmitted_data = np.array(encoded_image).tobytes() # 接收端解码 decoded_image = cv2.imdecode(np.frombuffer(transmitted_data, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) return decoded_image # 调用函数 received_image = simulate_image_transmission('example.jpg') cv2.imshow('Received Image', received_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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