室内无h机如何在一个新的、未知的市场上证明自己有用？
无h机是无hN自主飞行?UAV)的一U，基本上是飞行版本的机器h。虽然无人机在户外的灉|q用已经名声在外Q但现在Q它们也开始在室内扩展其可用性。例如，位于圣\易斯的初创公司CorvusRobotics正在为物和刉设施的仓库库存和设施检查提供无人机解决Ҏ。另一家瑞士初创公司Flyability也提供室内空中检查无人机Q用于检查密闭空间。室内的无hZ般比室外的小。此外，它们q提供了更好的可讉K性，q且可以~放不同的高度，而爬行器和地面机器h(在地面上Ud的机器h)q不L可以做到q一炏V由于它们的自主飞行Ҏ，它们对环境中的未知具有更多的通用性和更大的容忍度。此外，除了查和监控目的外，室内无h机在Vlog、大型无人机的练习工具以及娱乐目的方面也有很大帮助?/span>
市场范围和用?/span>
?019q的一份报告中提到Q到2027q_无h机市场将增长290亿美元，复合q增长率接近20%。该报告q指出，室内无h机提供了一些主要优势，例如较少包括攀?履带)q样的危险Q务，׃可控制的g购置成本而获得了快速的投资回报。与室外无h机相比，室内无hZ更容易获得认可。这些小工具的主要行业是仓库和物业Q在那里它们可以帮助q行库存理、室内内部物以及检查和监督。今q早些时候，DigitalAerolus公司开发了世界上第一Ƒ֮内无人机(Aertos120-UVC)Q采用C波段紫外U?UVC)灯光。这U无人机是专门ؓ抗击COVID-19(SARS-CoV-2)病毒的传播而制造的Q消毒率?9%。Aertos120-UVC可以E_地在建筑物内飞行Qƈ对区域进行消毒，从而减一U工人受到感染的Z。研I表明，当L长ؓ265nmӞUVC光可以损伤病毒的RNA?/span>
背后的技?/span>
׃GPS不能在大多数建筑物内工作Q大多数室内无hZ用图像识别技术进行自主飞行。例如，上个月，日本的研Ih员开发了一U单摄像机机器视觉算法，该算法允许轻量悬停机器h通过识别和解释瓷砖地板上的参考点来引D己。该目负责人，东京芝工业大学电子工程pd教授ChinthakaPremachandra表示Q由于GPS信号太弱Q无法穿透大多数l构Q室内无人机通常依赖于视觉环境线索。他的研I团队的目标是设计尽可能单的D法Q允怋用一个小型、廉L微处理器。研I小l用了Raspberrypi3Q一个开源计^収ͼ重约45克。他们的原型机只有一个低分L率的朝下摄像头——只?0×80像素。“我们的机器人只需要分辨运动方向和识别角落。从那里Q我们的法允许它推断出它在戉K里的位置Q帮助它避免接触墙壁?/span>
室内无hZ用的另一U方法是l构q动法(SfM)。SfMҎ从不同位|采集的囑փ计算摄像Z间的相对关系Q得到视差，实现三维I间的恢复。即使是Flyibility的Elios2无hZ使用了碰撞容限和照明Q无h机飞行员能够在没有Q何外部光源的情况下安全高效地操纵无h机。Elios2q有7个视觉稳定性传感器Q帮助它实现无GPSE_。Flyability的客户之一Q法国Veritas局Q在三次10分钟的飞行中Q用Elios2在其一艘货船上q行压蝲液舱查。这是一o人难以置信的壮DQ因为同L查需要三到四名检查h员在没有无h机的情况下用索、氧气监设备和q泛的安全设备?/span>
l束
管室内无h机具有巨大的潜力Q但仍有一些挑战需要首先解冟뀂室内无人机必须有自我意识，避免自行Ud物体。它需要升U到更好的稳定系l，以便在有风扇或有室内气流的空间中提高E_性能。通过q些斚w的改q，室内无h机将达到完全自d功能状态又q了一步?/span>