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1，我的四旋翼飞行器有fpvapm飞控要用平板或者笔记本做个地面站该

实实画面最好加个显示器，独显，OSD也要，万一出问题了还有第二手准备我都 是用多套设备的，出问题了，还有遥控的72MHZ超强信号和超强的图传信号APM用配套的地面站就OK，记得要预取地图到 时候不行了还能用一键返航（老子15W的发射机）
搜一下：我的四旋翼飞行器有fpv，apm飞控，要用平板或者笔记本做个地面站该怎莫做啊，控制软件还要显示实时画面

我的四旋翼飞行器有fpvapm飞控要用平板或者笔记本做个地面站该

2，如何用无人机绘制3D地图

美国最大的无人机制造商之一3D Robotics近期表示，他们正在同Autodesk和Sony展开合作，希望能够推出其旗下无人机Solo的高端版本。新版Solo能够完成位置的扫描——比如正在建设中的建筑或者需要进行检查的桥梁——并且能在扫描后及时将3D模型或者地图传向云端，以便地面工程师或者管理者获取第一手资料。1、这个技术目前是美国的2、并没有介绍具体怎么获取地图的文章
想做立体测绘？有两种办法，一个是传统的挂激光雷达，瑞格的vux-1机载激光雷达，激光雷达，相机，pos等一套设备9公斤。就是价格太高了，我们公司就有，自己都不敢随便挂，只有sdi-w32这样的机型敢挂。还有现在新兴的倾斜摄影测量，通过在同一飞行平台上搭载多台传感器，同时从一个垂直、四个倾斜等五个不同的角度采集影像。当然精度肯定跟lidar比不了。

如何用无人机绘制3D地图

3，如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的

首先，我们还是需要确认一下，三维的路径规划需要哪些信息？ 定位与地图。 机器人家上了解到 首先， 利用视觉 SLAM 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。 当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 A*如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的
首先，我们还是需要确认一下，三维的路径规划需要哪些信息？ 定位与地图。 机器人家上了解到 首先， 利用视觉 slam 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。 当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 a* 还凑合，但是，如果是需要考虑姿态的无人机（六维），那么可能就得考虑用基于采样的方法或者轨迹优化类的算法了。 而这类算法，不太可能直接得到完整的 configuration space，所以涉及到环境（地图）的就一个用途：碰撞检测/计算与障碍物距离。 我们用 v-slam 建立的地图可能长这样： 理论上讲，直接输入这些障碍物的点就够用了（计算每个点与机器人最近距离）。 但是，毕竟点很多呀，而且v-slam很可能计算到一些错误的点。所以，我们一般需要进行以下处理： （我就用机械臂上的来做例子，当然，我的点云是从kinect获取的，但大概意思相同：机器之眼 | kinect v2） 滤波：去掉一些离群点，pcl 库就提供了几种点云滤波算法。 滤波前： 滤波后： octomap：在做规划时，对障碍物的距离精度要求其实不是那么高，所以，完全可以对点云数据进行压缩。降采样是一个方法，但是采用八叉树结构是更通用的方法：octomap - 3d occupancy mapping。 前面的图中可以发现，我将机械臂规划中的点云也换成了octomap，这样，每次只需对octomap中的小立方体与机械臂做碰撞检测就行，大大降低了存储数据量与碰撞检测运算量。 sematic map: 就算转换成了octomap，小立方体还是很多呀，怎么办？这时候就可以对点云进行一些处理了。例如，通过平面检测，识别出地面、天花板等，直接用一个大的立方体替换掉octomap的小方块；或者通过物体识别算法识别出环境中的物体，用物体的3d模型替换octomap，这样也可以大大减少碰撞检测的计算量。

如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的


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