只有火柴盒大小的SKEYE Nano,可能是世界上最小的无人机

SKEYENano是一款仅4.0×4.0×2.2cm大小的微型无人机,重量仅11.9克,具备三种飞行模式,内置LED灯支持夜间飞行。采用100mA充电电池,续航约7-8分钟。因其小巧安全且入门门槛低,深受初学者喜爱。

这是一个面向增量市场的产品

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玩具无人机一直在朝轻、小、安全方向发展,SKEYE Nano这款无人机算是做到了极致。它的尺寸只有4.0 × 4.0 × 2.2 cm,重量只有11.9克。

虽然体积小,但是依然具备了三种飞行模式:一种是为初学者设计的,一种是为熟练飞手设计的,还有一种介于两者之间。为了适应夜间飞行,机器还配置了LED灯。

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因为体积小,对电池的依赖性减弱,机器采用了100mA的充电电池,可以续航7-8分钟,充满电池需要大概30分钟。

去年年底这款机器一经推出就已售罄。目前的售价为35美元。这款产品面向的其实是航拍爱好者以外的增量用户。之所以受欢迎几个点不容忽视:一个是售价,相比于动辄几百美元的机器,这个价格很适合初学者尝鲜;一个是机器小,随之而来的安全风险降低,加上有初学者模式,操作相对来说简单不少。

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原文发布时间: 2015-07-07 10:56
本文作者: 小丸子
本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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