摘要:无人机 (UAV) 是一种自主空中平台,具有基本飞行能力,包括起飞和降落程序、导航、路线跟踪和任务执行。无人机在各个领域用于民用和军用目的,执行超越人类能力的任务。这些飞行器具有多种硬件和软件配置,包括起飞和降落系统、导航模块、应急响应机制、传感装置、成像仪器和能源供应系统等基本组件。无人机具有飞行管理、目标识别和任务分析能力,可利用从预加载数据集、控制中心和实时环境线索收集的数据。无人机利用各种人工智能 (AI) 算法自主处理瞬时数据,结合人工神经网络、图像处理算法、学习算法和优化技术等方法。本文分析了无人机使用的数据分析方法和 AI 技术。此外,还实现了使用卷积神经网络 (CNN) 算法的图像处理应用程序来提供对象识别。用 Python 语言开发的应用程序的物体识别率经计算为 0.7107,准确率达 0.7107。这一发现表明,通过使用人工智能算法分析通过机载传感器获取的图像,可以提高无人机执行目标获取、避障和防撞等关键操作的能力。关键词:无人机、人工智能、机器学习、图像处理、物体识别简介近年来,人们十分关注以信息技术 (IT) 为基础的系统进步,这些系统旨在为超越人类能力或承担巨大风险的事业提供支持。这些系统主要被称为机器人系统或人工智能系统。“机器人”一词在捷克语中意为“繁重而乏味的劳动”,最早由卡雷尔·恰佩克于 1921 年创造。“机器人技术”一词最早由科幻小说作家艾萨克·阿西莫夫于 1950 年使用。机器人技术是一种软件和硬件系统,用于根据编程指令控制、拆卸和组装机器人对象(Ozfırat,2009 年)。在机器人系统的架构中,有物理组件,包括机械、电气、电子和计算模块,以及软件组件,例如操作系统、控制软件、通信协议和特定于任务的软件(Cosar,2023 年)。术语“机器人”和“机器人技术”经常互换使用,但它们确实有一些概念上的区别。“机器人”通常是指一个可以自行移动的实体,而“机器人”则涵盖了构成这种实体的系统。随着人工智能的加入,这些系统变得自主,能够独立收集数据、学习和解决问题。当机器人系统能够模仿人类行为,展示出执行这些行为的能力时,它就表明了它的智能和学习能力。
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