无人机预测控制技术

xiaofei
无人机技术
2025-06-17 02:50:11
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简述信息一览：

1、无人机跟随功能遥控器能控制吗
2、基于YOLO的无人机技术:研究综述及其应用
3、你知道多旋翼无人机飞行的有哪些控制方法吗?

无人机跟随功能遥控器能控制吗

1、无人机的确能够通过智能跟随功能进行遥控。该功能利用图像识别技术，能够识别并跟随不同类型的目标，如人、车辆或船只，并***用相应的跟随策略。在激活智能跟随模式后，操作者通过点击并框选目标，无人机将利用其云台相机来锁定目标，并保持一定的距离进行飞行跟随。

2、能。无人机的智能跟随是基于图像的智能跟随，对人、车、船等有识别功能，无人机飞行跟随不同类型物体时将***用不同跟随策略。我们进入智能跟随功能，框选点击目标后，无人机将通过云台相机跟踪目标，与目标保持一定距离并跟随飞行。

（图片来源网络，侵删）

3、可以的。除精灵3系列、悟御Mini机型外，其他机型均支持智能跟随功能。启动智能跟随功能后，您可通过点击DJIGOApp中的相机实景图选定目标。不是。大疆无人机mini2的使用非常方便，不是仅有遥控器才能配无人机，手机也是可以的。无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。

4、设置遥控器：在DJI GO APP中，将遥控器的模式设置为P模式，但实际上在启动自动跟随功能时，可能需要将模式切换到F档，具体以APP内的提示为准。启动自动跟随：打开DJI GO APP，点击遥控器图标。在弹出的窗口中，选择“智能跟随”功能。此时，你可以锁定任何想要跟随的目标。

基于YOLO的无人机技术:研究综述及其应用

1、无人机（UAV）技术正处于快速发展阶段，YOLO算法在工业应用中表现出色，但仍有改进空间。无人机可携带各种设备执行任务，如喷洒农药、测绘、物流、灾害管理、摄影和播种等。YOLO算法在物体检测领域的应用包括行为分析、面罩识别、医疗诊断、自动驾驶、交通评估、多目标跟踪和机器人视觉。

（图片来源网络，侵删）

2、DroneYOLO是一种针对无人机图像目标检测的有效方法，基于YOLOv8模型并进行了多项改进。以下是关于DroneYOLO的详细解改进点：颈部组件改进：DroneYOLO通过改进颈部组件，引入了三层PAFPN结构，增强了特征融合的能力，从而提高了对小目标的检测精度。

3、当使用VisDrone2021数据集训练模型时，使用数据增强策略（Mosaic和MixUp）发现YOLOv5x的结果远远好于YOLOv5s、YOLOv5m和YOLOv5l， AP值的差距大于5%。虽然YOLOv5x模型的训练计算成本比其他3种模型都要高，但仍然选择使用YOLOv5x来追求最好的检测性能。

4、YOLOv5应对无人机/遥感场景中旋转目标检测难点的解决方案主要包括以下几点：数据预处理与增强：利用有监督数据增强技术，如Mosaic，通过拼接多张图像模拟更多复杂场景，有效提升模型的鲁棒性和数据规模。Mosaic的随机性降低了对大batch_size的依赖，有助于减少小数据集和分布不均带来的过拟合风险。

5、研究动机在于针对低空无人机数据集中目标像素少、分布密集、类别不均衡的挑战，原始的YOLOv8s模型存在漏检误检、精度低的问题。论文对模型进行了针对性改进，旨在解决上述问题。改进包括：引入感受野注意力卷积（RFAConv）和CBAM注意力机制的结合（RFCBAM），解决卷积参数共享问题，增强特征提取能力。

6、YOLOV5适用于监控、无人机、自动驾驶等多个领域。在监控中，实时检测人员和物体；无人机应用中，识别周围物体避免碰撞；自动驾驶中，识别行人和车辆。然而，训练数据集不足、噪声过多以及模型过拟合是需要解决的主要问题。