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标签:无人机×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月15日
21:36
21:36Decoder@Maximilian Schreiner
Niantic利用Pokémon Go玩家提交的AR扫描数据训练了空间AI模型。现在这项技术与美国国防承包商Shield AI的软件结合,帮助无人机在没有GPS信号的环境中导航。该技术可用于战场等GPS拒止区域。
行业NianticPokémon Go无人机空间AI军事应用

推荐理由:你玩Pokémon Go贡献的数据,现在被用来训练无人机导航了。Niantic的空间AI加上军方软件,没GPS也能飞。
原文
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月10日
11:25
11:25IT之家(博客/媒体)
精选
深圳市宣布全市120米以下低空空域实现常态化全域开放,适飞空域覆盖市域75%范围,中心城区纳入常规飞行管理。目前已建成1284个标准化起降点位,依托近万个5G-A基站构建监管体系,日均低空飞行超2700架次。低空物流方面,丰翼科技、深圳美团开通310条市内货运航线及8条跨城专线,医院急救、生鲜配送等全面常态化。深圳集聚1900余家低空经济上下游企业,拥有全球最完备无人机产业链,可实现一小时配齐核心零部件。
行业深圳低空经济无人机空域开放产业政策

推荐理由:深圳低空全面开放,无人机物流要爆发了
原文
5月19日
14:45
14:45arXiv cs.LG@Kenan Majewski, Marcin Żugaj
精选
针对无人机在动态环境中面临的遥测中断、结构振动等噪声非平稳问题,传统卡尔曼滤波假设失效。Sage-Husa卡尔曼滤波虽能在线估计噪声统计量,但其静态标量遗忘因子在稳态稳定性和瞬态响应间存在权衡。本文提出NDR-SHKF,用分层循环网络学习向量化的记忆衰减策略,替代标量参数。该网络处理白化新息序列,浅层状态捕捉瞬时异常,深层状态编码持续动态趋势,并通过辅助重构目标防止特征崩溃。在混沌吸引子和真实无人机飞行数据集上的评估表明,该方法在跨域泛化和传感器中断时优于纯数据驱动方法和经典自适应估计器。
论文卡尔曼滤波无人机状态估计自适应滤波循环神经网络

推荐理由:做无人机状态估计或机器人定位的团队,终于有了一个能自适应噪声变化、在传感器中断时依然可靠的滤波方案,值得在实机测试中尝试。
原文
5月14日
13:27
13:27arXiv cs.AI@Jonathan A. Diller, Fernando Cladera, Camillo J. Taylor, Vijay Kumar
精选
传统无人机自主搜索依赖几何覆盖模式,忽略目标语义,在大规模环境中效率低下。LMPath 提出一种新流程:给定地理围栏和目标描述,先用生成式语言模型判断目标可能出现的区域,再用视觉基础模型对卫星图像分割,形成语义探索先验。基于该先验,可生成多种无人机路径,如最小化预期搜索时间、在有限航程内最大化发现概率,或缩小搜索范围到最可能区域。真实无人机和仿真实验表明,LMPath 生成的路径在搜索任务中显著优于传统规划方法。
论文无人机语义搜索路径规划语言模型视觉基础模型

推荐理由:无人机搜索终于有了语义理解能力——LMPath 用语言模型和视觉模型替代纯几何覆盖,做搜救、巡检、环境监测的团队可以直接参考,实测效率提升明显。
原文
5月13日
18:01
18:01IT之家(博客/媒体)
中国民航局低空安全司正式成立,其职责包括起草低空民航发展规划、统筹低空安全与发展、建设低空飞行服务调度平台和低空飞行服务站体系。此前民航局已多次强调夯实低空安全管控基础,推进低空经济发展。司法部也表示今年将加快低空经济等领域立法。此举标志着中国低空经济进入规范化、体系化建设阶段。
行业低空经济无人机民航局政策法规基础设施

推荐理由:低空经济从业者和无人机相关企业终于等来了顶层监管架构的落地——低空安全司将直接推动调度平台和法规建设,建议关注后续政策细则。
原文
15:51
15:51AI Breakfast@AiBreakfast
一位开发者利用Claude Code构建了一架能够通过激光追踪目标的无人机。该项目展示了AI编程工具在硬件和嵌入式系统开发中的潜力,将自然语言指令转化为实际可运行的代码。该无人机使用激光指示器锁定目标,并自动调整飞行路径进行跟踪。这一案例体现了Claude Code在复杂系统集成中的能力,降低了无人机自主追踪功能的开发门槛。
AI产品Claude Code无人机激光追踪AI编程硬件开发

推荐理由:AI编程工具正在突破纯软件边界,做无人机或机器人开发的开发者可以看看Claude Code如何把想法变成实物,值得一试。
原文
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