开源:AI+无人机巡检系统项目调研

主流开源AI无人机巡检项目调研

本部分系统梳理了当前主流的开源无人机巡检相关项目,涵盖飞控系统、地面站软件、AI视觉识别、数据处理等多个技术栈,为商业化产品开发提供技术选型参考。

一、飞控与地面站开源项目

1.1 PX4 Autopilot

项目地址:github.com/PX4/PX4-Autopilot

开源协议:BSD 3-Clause

项目简介:由Dronecode基金会(Linux基金会旗下)维护的专业级开源自动驾驶仪软件,是全球最广泛使用的无人机飞控系统之一。支持多旋翼、固定翼、垂直起降等多种机型,广泛应用于工业无人机和科研领域。

核心能力:飞行控制、任务规划、传感器融合、MAVLink通信协议、硬件抽象层、模块化架构

1.2 ArduPilot

项目地址:github.com/ArduPilot/ardupilot

开源协议:GPLv3

项目简介:历史最悠久的开源自动驾驶仪项目,社区活跃度极高。支持几乎所有类型的无人载具(无人机、无人车、无人船、潜水器等),功能最为全面,稳定性经过大量实际部署验证。

核心能力:多机型支持、航线规划、自动任务执行、地理围栏、故障安全机制、日志记录与分析

1.3 QGroundControl

项目地址:github.com/mavlink/qgroundcontrol

开源协议:GPLv3

项目简介:跨平台地面控制站软件,支持Android、iOS、Mac OS、Linux、Windows全平台。为PX4和ArduPilot提供完整的飞行控制和任务规划能力,是开源无人机生态中最主流的GCS软件。

核心能力:航线规划、实时遥测、参数配置、固件升级、地图集成、多机管理

1.4 Mission Planner

项目地址:github.com/ArduPilot/MissionPlanner

开源协议:GPLv3

项目简介:ArduPilot官方推荐的地面站软件(Windows平台),功能全面,特别适合复杂任务规划和参数调优。提供丰富的数据分析和日志回放功能。

核心能力:高级任务规划、测绘航线生成、参数调优、日志分析、模拟飞行、脚本扩展

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医疗连续体机器人模块化控制界面设计与Python库应用研究(下)

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软件环境部署 系统软件架构以实时性与兼容性为核心设计目标,具体配置如下表所示: 类别配置详情操作系统Ubuntu 20.04 LTS,集成RT_PREEMPT实时内核补丁(调度延迟<1 ms)开发环境Python 3.8核心库组件PyQt5 5.15.4(图形界面)、OpenCV 4.5.5(图像处理)、NumPy 1.21.6(数值计算) 该环境支持模块化控制界面开发与传感器数据的实时融合处理,为连续体机器人的逆运动学求解(如FB CCD算法测试)提供稳定运行基础[16]。 手眼协调校准 为实现视觉引导的精确控制,需完成相机与机器人基坐标系的空间映射校准,具体流程如下: 1. 标识点布置:在机器人末端及各段首尾、中间位置共固定7个反光标识点,构建臂型跟踪特征集[29]; 2. 数据采集:采用NOKOV度量光学动作捕捉系统(8台相机,

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常用操作系统Windows下,本地安装、配置和使用--龙虾机器人,用过了略显复杂的原装OpenClaw,也用过了易用性逐渐提升的国产替代CoPaw、AutoClaw、WorkBuddy,欲转向性价比更高的“品牌”,几经对比,目光锁定在了ZeroClaw。下面是Windows下,安装、配置和使用ZeroClaw的过程汇总和心得体会。盛传ZeroClaw,不但开源免费、可以本地部署,而且体积小、运行高效,跟我一起体验,看其到底有没有。 1 组合工效 图1 ZeroClaw应用组合工效展现图 2 必备基础 2.1 大模型LLM 通用经济起见,选用硅基流动Siliconflow大模型平台及其下的deepseek-ai/DeepSeek-V3.2,需要进入硅基流动网站注册登录并创建相应的API密钥,如图2所示。 图2 SiliconflowAPI密钥创建及其大模型选择组合截图 2.2 机器人Robot 通用经济起见,选用腾迅的QQ机器人。进入腾迅QQ开放平台,注册登录,新建QQ机器人并创建机器人AppID与机器人密钥,在“开发”下选择相应的常用“回调配置”

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一、项目背景与创意起源 在当今快节奏的都市生活中,健身已成为许多人保持健康的重要方式。然而,居家健身面临一个普遍痛点:缺乏专业指导,容易因动作不规范导致运动损伤,同时低头看手机或平板的体验也大大降低了健身的沉浸感和效率。 根据《2024年中国健身行业白皮书》显示,超过65%的居家健身用户表示"缺乏专业指导"是他们放弃健身的主要原因。而Rokid Glasses作为一款轻量级AR眼镜,其独特的"抬头即见"交互方式,为解决这一问题提供了绝佳的硬件基础。 "形随心动"创意的诞生源于一个简单但关键的观察:如果能将专业教练"投射"到用户视野中,实时指导动作,同时提供直观的数据反馈,那么居家健身体验将发生质的飞跃。通过Rokid CXR-M SDK的AI场景、自定义页面和提词器功能,我们能够实现这一愿景。 二、Rokid CXR-M SDK 相关 1. Rokid

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本文使用AI生成! 一、事情的起因(真实踩坑) 我之前一直在做一个网页项目,但因为业务展示的原因,需要打包成 APP 使用。 在鸿蒙 4.2 的时候,这件事其实非常简单: * 找一个安卓 WebView 套壳 APP * 用 MT 管理器改一下 URL * 直接就能用了 整个流程几乎是“无脑操作”,而且这个方案稳定跑了一年多,没有任何问题。 二、问题爆发:升级鸿蒙 NEXT 后直接炸了 直到今年(2026),我换了新手机(Mate80ProMax),系统直接升级到了 鸿蒙 6(HarmonyOS NEXT)。 问题就来了。 虽然可以通过“卓易通”兼容运行之前的安卓壳子,但是: ❗ 文件上传直接废了 具体表现是: * <input