我是如何从无人机小白成长为大神的?

作者分享了自己四年间使用不同型号无人机的经验,包括初期的两次坠机教训,以及后来大疆Mavic3系列带来的安全性和稳定性提升。他强调了飞行技巧、环境选择和设备性能对新手的重要性。

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这篇帖子分享过去四年我使用无人机的经历:

如何从小白逐步熟练到在海外飞行的。说“大神”有点标题党了,还请见谅。

1)我从2020年初开始接触无人机,当时花 2000 多元购买了最便宜的Mavic Mini,然后带去了韩国的济州岛,结果没玩几天就坠机了。原因是在海面飞行遇到大风, mini 很轻,晃动剧烈。一着急就直接开始倒飞,却没有留意到后面的楼房,直接撞上去了,好在凭着影像记录和定位最终找了回来。一个月后,在深圳大沙河想尝试低空穿桥洞,结果一到桥下面信号就丢失撞在了桥墩上,直接掉入河里被冲走了。就这样,第一台无人机玩了一个月就没了。

tips:刚开始玩无人机尽量避免倒飞,因为就像新司机开倒车一样,方向感和前进是反着的,而且后视野很难看到,这两点把握不好,很容易坠机。另外,不要尝试穿桥洞这种信号容易屏蔽丢失且危险的方式。

2)这两次坠机有点打消我玩无人机的信心,所以后面一年多都没有再碰过。直到 21 年 5 月份,同事借了我一台新的 Maivc Air,我想试试看。Air 比 mini 重不少,感觉应该很安全,然后就拿去了万象天地飞。万象天地四周全是高楼,信号屏蔽地很厉害,加上天又黑了,这两点也是飞无人机时尽量要避免的,然而当时我不懂。所以飞了不到十分钟,信号不稳突然变成不受遥控控制的漂移姿态,很快就直接撞楼上黑屏了,吓得赶紧去找看有没有掉下来砸到人,所幸没有伤到人,但机子也没有找到。第二天只好花 5000 块买了台新的还给人家。这两次经历让我一度想放弃无人机。直到半年后,我再次购买了新的,才终于再也没有坠过机,航拍也变得顺利起来。

tips:不要在高楼密集的区域飞行,因为信号会受到影响。要飞也要站在四周无遮挡的高处位置,比如山坡或者楼顶上。尽量不要在天黑后飞行,天黑了避障功能就会消失,容易进入姿态模式,操控难度增大。有障碍物很容易直接撞到。

3)21 年年底大疆发布了旗舰机 Mavic3,我托大疆朋友拿到了优惠券然后便宜购买了。这个无人机有很多非常好的地方,但对于我来说最大的优点有两个。第一是它拥有全方位的避障功能,当遇到障碍物时它会自动检测到并绕开或者停止。第二个是无人机的信号很好,几乎不会突然没信号断连接。这两点对于新手来说非常关键,我后面使用的一年多再也没有坠过机,买的 Care 保险都没有用到。

tips:“贵的就是好的”,这句话我觉得很适用于大疆无人机,用价格换飞行时的安心,是值得的。

4)23 年夏天我又进一步换成了现在使用的 Mavic3 Pro,它有很好的 3 倍和 7 倍中长焦功能,拍照和拍视频非常实用,远距离就能把目标拍到。Mavic3 基本只有广角镜头可以用,可以把它理解为一个定焦镜头;而 Mavic 3 Pro 拥有多个焦段,可以理解为变焦镜头。拍风光建筑,自然是变焦镜头好过定焦镜头了。

tips:有条件可以直接上 Mavic3 Pro套装+RC Pro遥控器,大屏幕加多电池长续航,航拍体验感会更好。

四年过去了,我在新疆、云南、香港、澳门、马来西亚、意大利、西班牙、法国等许多地方都带上无人机航拍过。拍下了很多我从来没有见过的画面,震撼感动了我很多次。它就像我的另一双眼,已经变成我旅行时的好伙伴。

所以,如果你问我:无人机好不好玩,我觉得还是好玩,值得拥有。它能拍出很多手机、相机无法拍到的画面。

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如果你对航拍、摄影、旅行感兴趣,可以加我微信,我不定期会组织旅拍摄影课。

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另外,我组织的旅行摄影交流群,目前已有300+人,欢迎加入。

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在面对复杂风场环境时,无人驾驶飞机的动态路径规划要求算法能够实时适应风力变化,并确保飞行安全效率。为了解决这一问题,可以借助《风环境下的无人飞行器路径规划及MATLAB实现》一书提供的资源。 参考资源链接:[风环境下的无人飞行器路径规划及MATLAB实现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/78hw7tgo26?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,需要构建风场模型来模拟实际风环境对无人机飞行的影响。这个模型需要能够准确地反映出风速、风向以及可能的风力变化,为路径规划提供必要的环境数据。利用MATLAB的数学建模能力,可以对风场进行仿真,并分析风力对无人机动力学特性的影响。 其次,路径规划算法必须能够适应动态变化的风环境。为此,可以采用动态规划方法,将风场数据作为状态转移的参数,并设计出能够根据当前风力状况调整飞行路径的算法。例如,可以利用粒子群优化(PSO)或蚁群算法(ACO)等智能优化算法,寻找出在当前风场条件下的最优飞行路径。 此外,算法还需要考虑飞行器的约束条件,比如飞行高度限制、速度限制、避障等。在MATLAB中,可以通过编写约束函数来确保路径规划结果符合这些实际限制。 最后,算法的测试验证是不可或缺的一步。通过MATLAB的仿真环境,可以对算法进行验证,确保在不同的风场条件下,无人机都能够沿着规划好的路径安全飞行。 通过上述步骤,结合MATLAB的强大计算仿真能力,可以有效地实现风环境下的无人驾驶飞机路径规划。建议读者深入学习《风环境下的无人飞行器路径规划及MATLAB实现》中的详细案例和MATLAB代码,以便更好地理解并应用这些技术。 参考资源链接:[风环境下的无人飞行器路径规划及MATLAB实现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/78hw7tgo26?spm=1055.2569.3001.10343)
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