ການເນັ້ງທີ່ຂອງ UAV ເປັນລະບົບແລະການຈັດການທີ່ຊີ່ຍໃຫ້ UAV (UAVs) ຫຼື ເຮືອບິນໂຕມາດ ຕຳແໜ່ງເພື່ອໃຫ້ເຮືອບິນໂຕມາດສາມາດເຮັດວຽກງານໄດ້ອັດຕະໂນມັດແລະຄຸ້ມຄອງໄດ້ຢ່າງເປັນສະຫຼຸບ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ເຮືອບິນໂຕມາດສາມາດເຄື່ອນໄຫວຈາກຈຸດໜຶ່ງໄປຫາຈຸດອື່ນ ແລະ ບໍ່ຕ້ອງເຂົ້າກັບອົງປະກອບ. ລະບົບການເນັ້ງທີ່ຂອງ UAV ເປັນປະກອບດ້ວຍ ລະບົບຕັ້ງຕຳແໜ່ງ, ລະບົບແນະນຳ, ແລະ ລະບົບຄຸ້ມຄອງ, ເຊິ່ງແຕ່ລະອົງປະກອບມີຄວາມສຳຄັນໃນການເຮັດວຽກງານຂອງເຮືອ.
ລະບົບຕັ້ງຕຳແໜ່ງສຸດ່າຍຖືກເຮັດໃຫ້ສຳເລັດຜ່ານເทັກນົ罗ີ່ ເຊິ່ງເປັນລະບົບສາຍເວົ້າການເນັ້ງທີ່ໂລກ (GNSS), ຖ້າວ່າແມ່ນ GPS, ທີ່ສະແດງຂໍ້ມູນທີ່ຕັ້ງເປັນເວລາຈິງ. ລະບົບແນະນຳແນະນຳເສັ້ນທາງທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບ UAV ສະເໜີ, ເນື່ອງຈາກລະບົບຄຸ້ມຄອງຈັດການການເຄື່ອນໄຫວຂອງເຮືອ. ດ້ວຍການຮວບຮວມຂອງອົງປະກອບເຫຼົ່ານີ້, UAV ສາມາດສຳເລັດວຽກງານໄດ້ດ້ວຍຄວາມປະສົບຄວນສູງ.
ການໃຊ້ງານຂອງລະບົບ领航UAVມີຫຼາຍການແນະນຳໃນອุດສາຫະກຳຕ່າງໆ. ຕົວຢ່າງ, ໃນການເກັ່ວກັບ, ລະບົບການລົງທືນທີ່ຖືກຕ້ອງສະຫຼຸບໃຫ້UAVສຳລັບການປັບປຸງສຸขະພາບຂອງພັນສັນແລະຈັດການເຄື່ອງໝາຍໄຟ. ໃນການສຸກສິ, UAVs ນຳໃຊ້ລະບົບການລົງທືນທີ່ຖືກຕ້ອງສຳລັບການປູກຸ່ມເຂດໃຫຍ່. ເຊິ່ງ, ອຸປະກອນການໂຄສົມບັດຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກລະບົບການລົງທືນທີ່ໜຶ່ງສຳລັບການສົ່ງສິນຄ້າທີ່ຖືກຕ້ອງ.
ຄວາມສຳຄັນຂອງລະບົບການລົງທືນUAVທີ່ຖືກຕ້ອງບໍ່ສາມາດເປັນການເນັ້ນຫຼາຍ, ເນື່ອງຈາກມັນສີ່້ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມມີຄວາມສຳເລັດແລະຄວາມປອດໄພ. ລະບົບການລົງທືນທີ່ຖືກຕ້ອງຊ່ວຍໃຫ້ລົບລົ້ມຄວາມສ່ຽງຂອງການສະໜັບສະໜູນແລະເພີ່ມຄວາມສຳເລັດຂອງການສຳເລັດ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ, ບໍ່ວ່າໃນການແບບ, ການຄົ້ນຫາແລະການຊ່ວຍເຫຼືອ, ຫຼືການສົ່ງສິນຄ້າ. ລະບົບການລົງທືນUAVທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນສິ່ງທີ່ສຳຄັນໃນການສຳເລັດຄວາມສຳເລັດຂອງUAVໃນອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆ.
ລະບົບนำໜີ UAV ແມ່ນສ່ວນປະກອບທີ່ຄຸນຄ່າໃນການເຮັດວຽກຂອງໂຣນໃນແນວລົງຕຳແໜ່ງແລະອຸດິຍະພາບ ແລະມີຫຼາຍປະເພດທີ່ຖືກຜະລິດຂຶ້ນເພື່ອສາມາດເປັນຕາມຄວາມຕ້ອງການທີ່ຕ່າງກັນ. ລະບົບຊຸດນຳໜີໂລກ (GNSS) ເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງ GPS ແມ່ນສິ່ງທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມເນື່ອງຈາກສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ຢູ່ທັນທີ່ໂດຍໃຊ້ສີ່ງສົ່ງຈາກເວົ້າ. ເຖິງແມ່ນວ່າ, ຄວາມໜຶ່ງແຂງຂອງມັນສາມາດລົງໄປໃນພື້ນທີ່ທີ່ມີສະຖານະທີ່ເປັນເມືອງຫຼືສະຖານະທີ່ມີສີ່ງສົ່ງຮັບ-ສັນເສີມ. ເຖິງແມ່ນວ່າມີຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະຄວາມສັ້ນແຫ່ງ, GPS ສາມາດເປັນສ່ວນປະກອບທີ່ສຳຄັນໃນການນຳໜີ UAV.
Inertial Measurement Units (IMU) ອຸປະກອນທີ່ສຳພາດກັບ GPS ໂດຍການສະແດງຂໍ້ມູນການນຳໜີທີ່ເປັນການຍິງຕໍ່ການເຄື່ອນໄຫວ. IMUs ແມ່ນສ່ວນປະກອບຂອງເຊື່ອມໂຍທີ່ເປັນ gyroscopes ແລະ accelerometers, ທີ່ວັດແທກການປະສົມປະສານ, ການເຄື່ອນໄຫວ, ແລະ ອັตราການເລືອນ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄ່າສູງໃນສະຖານະທີ່ທີ່ສີ່ງສົ່ງ GPS ແມ່ນບໍ່ສະເໜີຫຼືບໍ່ມີ. ເຖິງແມ່ນວ່າ, ອຸປະກອນ IMU ສາມາດເປັນການເຄື່ອນໄຫວເວລາທີ່ເປີດໃຫ້ຍາວ, ຕ້ອງການການແກ້ໄຂຫຼືອັບເດດເພື່ອກັບຄືກັບຄວາມຖືກຕ້ອງ.
ສິ່ງທີ່ເປັນລະບົບສຳຄັນອີກຢ່າງແມ່ນລະບົບການເນັ້ງທີ່ຕຳຫຼວດໂດຍການໃຊ້-camera ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້โดລານສຳເນົາກັບອົງປະກອບແລະຈັດຕັ້ງແຜນທີ່ຂອງພື້ນທີ່. ດ້ວຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ເຫັນໄດ້ຈາກ camera ທີ່ມີຢູ່, UAVs ບໍ່ສາມາດແຈກຕຳແໜ່ງຂອງມັນເທິງສີ່ແຫຼວທີ່ຮູ້ຈັກຫຼືແຜນທີ່ທີ່ໂຫຼດມາກ່ອນ. ການເຂົ້າຫານີ້ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນເປັນພິเศษສຳລັບການເນັ້ງໃນພື້ນທີ່ຫຼືເມື່ອຕ້ອງການກັບສີ່ແຫຼວ GPS ທີ່ບໍ່ສະຖິຕິ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນວິທີທີ່ສຸດສະເໝີສຳລັບເຂດທີ່ບໍ່ມີການສັງຄົມການເນັ້ງ.
Visual Inertial Odometry (VIO) ຄົມມີຄວາມແຂງຂອງ IMUs ກັບການເນັ້ງທີ່ຕຳຫຼວດໂດຍການເຫັນເພື່ອປຸງປາງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເສັ້ນທາງ UAV. ດ້ວຍການປະສົມປະສານຂໍ້ມູນ camera ກັບການອ່ານ IMU, VIO ນຳເອົາການແກ້ໄຂບັນຫາການເຄື່ອນໄຫວທີ່ເຫັນໄດ້ທົ່ວໄປໃນ IMUs. ນີ້ເຮັດໃຫ້ການເນັ້ງມີຄວາມສະຖິຕິແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍກວ່າ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນສິ່ງທີ່ເປັນສະເພາະສຳລັບເຂດທີ່ສ່ຽງທີ່ການປິດກັບເສັ້ນທາງທີ່ສະຖິຕິແມ່ນສິ່ງທີ່ສຳຄັນ.
ຄຸນ按钮ເຊື້ອອີ່ຫຼາຍ, ເປັນຕົວຢ່າງແມ່ນ LIDAR ແລະ ອານໂລນິກສີ, ໄດ້ພັດທະນາຄວາມສາມາດຂອງລະບົບ领航UAV. LIDAR, ທີ່ໃຊ້ແຜນການແຈ້ງເສັ້ນແຫຼວເພື່ອວັດແທກຄວາມໄໜ່ໄດ້ແນວນ, ໄດ້ສຳເລັດໃນການສ້າງແບບສີ້ນແວນທີ່ລາຍລະອຽດ, ຢູ່ໃຫ້ການປ້ອງກັນອຸปັດຕິກອນແລະການແຈ້ງແຖວທີ່ແນວນ. ອານໂລນິກສີ, ໃນທີ່, ຊຸກໃຊ້ຄຳສັ່ງເພື່ອກວດກາບອຸປະກອນທີ່ຢູ່ໃກ້, ໄດ້ກາຍເປັນຄຸນປະສົບໃນການປ້ອງກັນອຸປັດຕິກອນທີ່ຫ່າງຫຼາຍ. ມັນແມ່ນສຳຄັນສຳລັບ UAV ທີ່ບິນຕ່ຳທີ່ເຮັດວຽກແລະພື້ນທີ່ແຫຼງ, ຕົວຢ່າງໃຫ້ຄວາມປອດໄພໃນສະຖານະການທີ່ຂັດແຍ່. ລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້, ພ້ອມກັບການໃຊ້, ນຳໃຫ້ມີວິທີການທີ່ເຕັມໃຫ້ກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການລົ້ນທີ່UAV.
ອິນເຕີລິເຈນຊົ່ມ (AI) ຕັ້ງຢູ່ໃນແຂວງກາງຂອງການປຸກຄວາມສຳເລັດຂອງລະບົບທາງການເຫຼືອນຂອງ UAV ໂດຍມอบອັລກໍຣິທີມທີ່ມີຄວາມຮູ້ເຂົ້າໃຈ ທີ່ປຸກຄວາມສຳເລັດໃນການລົງມືສັ່ງແລະຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້. ອັລກໍຣິທີມເຫ່ຍົ່ານັ້ນອະນຸຍາດໃຫ້ UAV ກາຍເປັນສຳພາດທີ່ຈະປ່ຽນແປງທາງການເຫຼືອນຂອງມັນໂດຍອຟເຕີມ ໜຶ່ງ ໃນການວິເຄາະສະຖານະແວ່ນລົ້ມທີ່ເປັນຈົນ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດຕອບສະຫນອງຕໍ່ສະຖານະທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້ດີກວ່າ. AI ປຸກຄວາມສຳເລັດໃນການທີ່ UAV ສາມາດເຮັດການເຄື່ອນໄຫວທີ່ຍຸ່ງยากແລະເຫຼືອນໄປໃນສະຖານທີ່ທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ ເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ມີການປ່ຽນແປງຂອງມະນຸດ.
ການເອົາ AI ໄປໃຊ້ໃນລະບົບທາງການເຫຼືອນຂອງ UAV ປຸກຄວາມສຳເລັດໃນການການປະมวลຜົນຂໍ້ມູນທີ່ຍຸ່ງยากຈາກເຊື່ອມຕໍ່ຫຼາຍປະເພດ, ໄດ້ແລະເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດງານມີຄວາມຖືກຕ້ອງແລະສະຫນັບສະຫນູນກວ່າ. ອັລກໍຣິທີມ AI ກາຍເປັນສຳພາດໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກເຊື່ອມຕໍ່ເຊັ່ນ ເຄື່ອງຖ່າຍຮູບ, LIDAR, ແລະ radar, ເພີ່ມຄວາມຮູ້ເຂົ້າໃຈໃນສະຖານະທີ່ຂອງโดລນ. ການປະສົມປະສານນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ UAV ກາຍເປັນສຳພາດທີ່ຈະປະຕິບັດການທາງການເຫຼືອນທີ່ຖືກຕ້ອງໂດຍການປ່ຽນແປງຕຸ່ມຕາມຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍປະເພດ, ເຮັດໃຫ້ການເຫຼືອນໄປມີຄວາມຜິດພາດນ້ອຍກວ່າ.
ລີ່ວທຶນການປະສາມຂໍ້ມູນຂັ້ນສູງໃຊ້ AI ເພື່ອປະສາມຂໍ້ມູນຈາກບົດຄ້າຍທີ່ຕ່າງກັນ, ຕຳແໜ່ງເລີ່ມຕົ້ນການແນວນ້າທີ່ຮູບຮ່າງຫຼາຍກວ່າ. ດ້ວຍການປະສາມຂໍ້ມູນຈາກ GPS, IMUs, ແລະລະບົບທີ່ຕຳແໜ່ງໂຕນ, UAVs ບໍ່ສາມາດສ້າງແຜນທີ່ລາຍລະອຽດຂອງສະຖານທີ່ຂອງພວກມັນໄດ້, ໂດຍຜົນການເຄື່ອນໄຫວທີ່ປรวນແปร. ອີງຕາມຕົວຢ່າງ, ສາຂາ UAVOS ໄດ້ສຳເລັດໃນການໃຊ້ AI ໃນການເບິ່ງເສັ້ນທີ່ສຳເລັດໃນການແນວນ້າ UAVs ໃນສະຖານທີ່ທີ່ບໍ່ມີ GNSS, ສະແດງຜົນການແນວນ້າທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ.
ຕົວຢ່າງຈິງຈັກສະແດງຄວາມສຳເລັດຂອງເทັກນົ罗ີ່ເຫຼົ່ານີ້. ອີງຕາມຕົວຢ່າງ, ລະບົບອຸດົມອຸດົມຂອງ UAVOS, ທີ່ປະສາມ AI, ໄດ້ສະແດງຄວາມສຳເລັດໃນການແນວນ້າ UAVs ດ້ວຍຄວາມໝັ້ນຄື່ທີ່ບໍ່ເคີຍມີໃນສະຖານທີ່ທີ່ສັບສົນແລະບໍ່ມີ GNSS. ການປະສົບປະສານເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແຕ່ເພີ່ມຄວາມສຳເລັດໃນການປະຕິບັດງານ, ແຕ່ຍັງປັບປຸງຄວາມเปົ້ງບາງຂອງ UAVs ໃນອຸດົມສາຫະພັນ, ມັກເປັນພື້ນທີ່ທີ່ເສັຍຄວາມປອດໄພຫຼືຫຼິ້ນຫຼາຍກວ່າການປະຕິບັດງານຂອງມະນຸດ.
ການເຄື່ອນໄຫວໃນທະເລສวรรค์ດ້ວຍລົດບັນຈອງທີ່ບໍ່ມີຜູ້ຂັບ (UAVs) ໄດ້ມາກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຂອງຕົນเอง, ກັບຄວາມປົກກະຕິແລະບັນຫາດ້ານຄວາມປອດໄພຢູ່ຫຼັງສຸດ. ລຳດັບວິທີການການເຄື່ອນໄຫວ UAV ຕ່າງກັນໄປໃນແຕ່ລະປະເທດ, ອັນມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະຕິບັດງານຢ່າງສິ່ງໃຫຍ່. ເຊັ່ນກັນ, ເຖິງແມ່ນບາງປະເທດມີຮູບແບບທີ່ສ້າງຄວາມສະຫຼຸບສະຫຼີ້ມສ້າງຄວາມສະຫຼຸບສະຫຼີ້ມການໃຊ້UAV, ບາງປະເທດອື່ນໄດ້ກຳນົດກົດເຂັ້ມແຂງ, ອັນສາມາດປີດລົງການປະຕິບັດງານແລະການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຊ່ວງ. ການແກ້ໄຂຄວາມແຕກຕ່າງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສຳຄັນສຳລັບການເຄື່ອນໄຫວUAVໂດຍບໍ່ມີຫຍຸ້ງຍາກທົ່ວໂລກ.
ບັນຫາດ້ານຄວາມປອດໄພເພີ່ມເຕີມຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການເຄື່ອນໄຫວUAV, ມາກເປັນພິเศษເມື່ອການລົ້ມເຫຼວໃນລະບົບການເຄື່ອນໄຫວເກີດຂຶ້ນ. ການລົ້ມເຫຼວເຫຼົ່ານີ້ສາມາດນຳໄປສູ່ອຸบัດອຸໜູ, ທີ່ສາມາດເສຍຄວາມປອດໄພທົ່ວໄປແລະເສຍຄວາມนຳຄວາມສັງເກດຂອງເทັກນົ罗UAV. ຄວາມສຳຄັນຂອງການປັບປຸງຕາມລາຍລະອຽດທີ່ຕັ້ງໂດຍສະຫະກຸ່ມບິນບໍ່ສາມາດເວົ້າເກີນໄປໄດ້, ເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຂົາສະຫນັບສະຫນຯການຫຼຸດລົງຄວາມສິ່ງທີ່ມີຜົນກະທົບກັບການປະຕິບັດງານUAV.
อุปสรรคสำคัญอีกประการหนึ่งในระบบนำทางของ UAV คือการปฏิบัติงานในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีสัญญาณ GPS สภาพแวดล้อมที่สัญญาณ GPS อ่อนหรือไม่มีอยู่ เช่น ในเมืองที่มีตึกสูงหรือพื้นที่ห่างไกล สร้างความท้าทายให้กับการดำเนินงานของ UAV โดยส่งผลกระทบต่อความสามารถในการนำทางอย่างแม่นยำ พื้นท境เหล่านี้จำเป็นต้องพัฒนาวิธีการนำทางแบบอื่นเพื่อให้แน่ใจว่า UAV สามารถรักษาเส้นทางและบรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
วิธีแก้ไขปัญหาเหล่านี้กำลังเกิดขึ้นผ่านเทคโนโลยีนวัตกรรม การใช้วิธีการนำทางด้วยภาพถ่าย ระบบนำทางเฉื่อย และการระบุตัวตนด้วยคลื่นวิทยุ นำเสนอทางออกที่น่าสนใจในพื้นที่ที่ไม่มีสัญญาณ GPS เทคโนโลยีเหล่านี้มอบความสามารถให้กับ UAV ในการปรับตัวและทำงานโดยไม่ต้องพึ่งพา GPS ทำให้มั่นใจได้ถึงความน่าเชื่อถือและความสม่ำเสมอในสภาพแวดล้อมหลากหลาย การแก้ไขความท้าทายในการนำทางจะเปิดทางให้ UAV ปฏิวัติอุตสาหกรรมผ่านการดำเนินงานที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
ຂະບວນການนำເສັ້ນທາງຂອງ UAV ໃນອະດີດ ໄດ້ຖືກຕັ້ງຄວາມexpects ສຳລັບການປ່ຽນແປງຫຼາຍຢ່າງໂດຍໄດ້ຮັບການສັນພານຈາກເทິກນົອລົジーໃໝ່ຊຸ່ມ 5G ແລະ AI ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ກັບ 5G, UAVs ຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກ latency ທີ່ຕ່ຳກວ່າແລະ bandwidth ທີ່ສູງກວ່າ, ອັນເປັນການສ້າງຄວາມສົມບູນໃນການຍ້າຍຂໍ້ມູນເປັນເວລາຈິງ, ທີ່ເປັນສິ່ງທີ່ສຳຄັນສຳລັບການແນະນຳທາງແລະການຄົງຄຸ້ມທີ່ຖືກຕ້ອງ. ການພັດທະນາ AI ຈະຍັງເພີ່ມເຂົ້າໃນການສັນຍາມໃຫ້ UAVs ມີຄວາມສາມາດໃນການຈັດເຂົ້າແລະແປງຕົວໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ປ່ຽນແປງ, ເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການລົງຄະແນນ.
ການກ້າວໜ້າຂອງເທິກນົອລົກເຫຼົ່ານີ້ ຈະສ້າງຄວາມສະຫຼຸບສະຫຼິນໃນການສ້າງ aeroservices ທີ່ສາມາດຖືກຄວາມສຳເລັດ, ເນື່ອງຈາກ UAVs ຈະສາມາດເຮັດວຽກທີ່ສັບສົນໄດ້ດີກວ່າ. ຄວາມສະຫຼຸບສະຫຼິນນີ້ສາມາດເປັນສິ່ງທີ່ສຳຄັນສຳລັບອຸດສາຫະກຳເຊັ່ນ ສີ່ສົ່ງ, ວິສາຫະກຳ, ແລະການຄົ້ນຫາແລະຊ່ວຍເຫຼືອ, ເບິ່ງຈາກຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມເรົ້າແຮງທີ່ສຳຄັນ.
ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງແຫວນທີ່ສັນໃຈໃນອุດ )}
Hot News2024-08-15
2024-08-15
2024-08-15
EN
