描述

Introduction

隨著自動駕駛汽車的引入以及對與人類一起工作以提高效率和問責(zé)制的“協(xié)作機器人”的需求，可以輕松修改以執(zhí)行各種任務(wù)并接受人類指揮的物聯(lián)網(wǎng)平臺越來越需要。這些機器人，無論是與工廠工人一起工作，領(lǐng)導(dǎo)搜救任務(wù)，還是在國外拯救生命，都需要 24/7 全天候連接，并且還允許人類在新興工作場所中根據(jù)需要推翻命令。因此，我們創(chuàng)建了我們所謂的“無人機運輸機”，這是一個完整的平臺，可以幫助工作人員運送包裹，幫助警察保護區(qū)域，同時也是自動蜂群應(yīng)用程序的墊腳石，可以幫助緩解交通流量（當(dāng)應(yīng)用于自動駕駛車輛時), 最終將對幫助我們成為多植物物種至關(guān)重要。在我們的項目范圍內(nèi)，我們創(chuàng)建了一個粗略的原型來調(diào)試和測試我們最終開發(fā)的平臺。請記住，這只是 V1（已完成 90%，V2 目前正在開發(fā)中）。

Cellular IoT

蜂窩物聯(lián)網(wǎng)部分是我們無人機最重要的方面。許多人已經(jīng)開發(fā)出無人機，通用原子公司的捕食者無人機是最著名的，也可以說是目前技術(shù)含量最高的無人機。Parrot 或 DJI Mavic 等消費級無人機非常適合消費者使用，但依賴 wifi 或其他可能并不總是合適的通信方式。因此，蜂窩物聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)運而生。蜂窩物聯(lián)網(wǎng)平臺允許將無人機定位在 wifi 可能無法到達的地方，并且對于無線電三角測量而言成本太高。蜂窩物聯(lián)網(wǎng)是市場未能意識到的利基市場，它可能有助于解決可降低工業(yè)無人機成本的問題，同時比依靠無線連接運行的無人機更強大。在我們的項目中，我們通過 Soracom 的虛擬專用網(wǎng)關(guān) (VPG) 發(fā)送命令來演示如何使用 Soracom 的蜂窩 Sim 卡。有了這個，我們已經(jīng)展示了無需無線電或無線就可以遠程控制無人機的能力，從而使我們的無人機的制造成本低于無線電，

Application

這項技術(shù)的應(yīng)用是無窮無盡的。我們的無人機不僅可以適應(yīng)不同的任務(wù)場景，還可以根據(jù)您的任務(wù)需求進行擴展或削弱。我們的無人機航母目前設(shè)計用于攜帶大約 4 架較小的無人機，允許一架無人機變成五架無人機，這意味著搜索和救援行動可以以倍增和指數(shù)的速度更快地進行。因為我們的模型是去中心化的，小型無人機需要低功率并向母無人機報告，它可以由一個人控制。這非常適合需要人工控制但需要許多工人的應(yīng)用，因此可以利用群體涌現(xiàn)行為和人工智能來增強控制器的潛力。此外，

Production

對于生產(chǎn)，我們目前已經(jīng) 3D 打印了設(shè)計。由于這是 V1，我們不打算擴大規(guī)模，而是要完善這個設(shè)計，以便它可能會在某個時候為消費者做好準備。否則，由于可更換部件和我們遵守的標準，所有用于創(chuàng)建和復(fù)制無人機的規(guī)格都將很容易且部件便宜，從而允許快速原型制作和快速制造。

Conclusion

通過添加 Soracom 的蜂窩 Sim 卡以及有助于穩(wěn)定數(shù)據(jù)和整合機器學(xué)習(xí)的嚴格過濾器，所有這些都在一個適應(yīng)性強的平臺上，由于低開發(fā)成本（母無人機和 4 架小型無人機的材料大約 400 美元）并創(chuàng)建一個適應(yīng)性強的平臺，該平臺可以快速切換以滿足工作場所的任何需求。如果我們確實獲得了獎項，我們希望將其整合到我們現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施中，以創(chuàng)造更好的用戶體驗并創(chuàng)建一個更具發(fā)展性的項目。我們的下一步是完成 V1 無人機的開發(fā)，而且，如果我們真的贏了，使用 VR 耳機在虛擬現(xiàn)實中創(chuàng)建一個用戶界面，允許飛行員在需要時遠程控制無人機，并創(chuàng)建一個比網(wǎng)站上的更全面的任務(wù)控制系統(tǒng)，允許 360? 相機范圍以及作為一個更現(xiàn)實的環(huán)境。必須強調(diào)該產(chǎn)品在幫助行業(yè)方面的重要性。不僅我們的無人機平臺具有適應(yīng)性，我們的軟件也具有適應(yīng)性。借助 VR，我們可以將控制權(quán)轉(zhuǎn)移到太空中或地面上的任何機器人。使用我們的過濾器，我們可以在四軸飛行器或固定翼飛機（其中一些可能需要以 1 馬赫或更高的速度飛行）上有效地運行相同的代碼。通過我們的 AI 深度學(xué)習(xí)程序，我們可以將我們的軟件植入其他機器人，無論大小，而無需從頭開始重新設(shè)計訓(xùn)練模型。我們的設(shè)計是從頭開始構(gòu)建的，盡可能模塊化，只需要小的修復(fù)和補丁來適應(yīng)新的任務(wù)限制。我希望您會決定選擇我們的項目，如果是這樣，我們將很樂意繼續(xù)向您介紹您的獎項如何影響我們的項目以及我們希望在未來將其帶向何方。謝謝！