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鹦鹉 ANAFI Ai
私有计划最初只向选定的安全研究人员提供独家访问权限，包括未来的 Parrot 无人机模型。研究人员的专业知识和多样化技能将在产品上市前确认产品的高安全性，从而更好地保障 Parrot 用户的安全和数据保护。 在私有 Bug Bounty 计划的第一阶段之后，以及在商业化之后，产品将进入公共计划。然后，整个 YesWeHack 社区将审查其安全性，该社区代表了超过 22,000 名网络安全研究人员。
ANAFI 美国 - Parrot
• 湿热（+40°C 和 93% 湿度）16 小时（NF EN 60068-2-78） • 干热（+50°C）16 小时（NF EN 60068-2-2） • 热冲击：-36°C 和 +49°C 下 20 个一小时循环（NF EN 60068-2-14） • 极端温度：-20°C 和 +70°C 下 4 小时（NF EN 60068-2-1 和 NF EN 60068-2-2） • 低温：-36°C 下 16 小时（NF EN 60068-2-1） • 室温下连续飞行 92 小时，无机械磨损 • ANAFI USA 从一米高度跌落到混凝土上 18 次（每侧 3 次）后仍可正常运行图。 8：跌倒测试
Parrot ANAFI Ai 白皮书
在生物学中，我们也在视神经的进化中看到了这一点。对于大多数物种来说，视神经是同类中最大的；它将大量信息传输到身体的各个部位，以支持大脑。它也是一种非常短的神经，由一束大脑纤维组成。当我们将其应用于无人机时，传感器和处理器之间的链接（“总线”）需要进行必要的信息交换，这意味着优化总线的长度。
Anafi USA-白皮书|鹦鹉Anafi USA-白皮书|鹦鹉
•IP5X：至少32分钟耐尘（CEI 60529）。•潮湿的热量（+40°C和93％的水学）16小时（NF EN 60068-2-78）•干热（+50°C）为16H（NF EN 60068-2-2）•热冲击：热休克：20 1小时的周期为-36°C和+49°C（NF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENFERTISE：60068-2-14）• °C持续4 h（NF EN 60068-2-1和NF EN 60068-2-2）•低温：-36°C持续16 h（NF EN 60068-2-1）•92在环境温度下在环境温度下进行92次飞行小时，无机械磨损•ANAFI USA•ANAFI USA在每次18次（3落在Concrete face concrete）上（3落在Concrete）上，1米
ANAFI Thermal 白皮书 - Parrot
• 光学模块位于传感器上方，以确保在设定温度（23 °C +/- 2 °C）下获得所需的焦点，并保证场景中的分辨率规格； • 在偏航、滚动和俯仰时，光学模块相对于光轴定位，以获得图像边缘的均匀分辨率； • 传感器与光学模块轴对齐，以获得图像中心的最佳性能； • 光学中心最终与传感器中心对齐（+/- 20 像素或 22 微米）。 为了保证 ISP 的图像质量规格，工厂会执行图像校准。 在其内部存储器中，每个光学单元都带有光学中心、坏点映射、镜头阴影映射（亮度和颜色）和白平衡。 图 3 – 主动对准相机组件
ANAFI USA 用户指南 v6.10.0.1 GOV - Parrot
注意：FreeFlight 6 USA 是专为 ANAFI USA 用户优化的最新应用程序。如果您的 Skycontroller USA 安装了 FreeFlight 6 应用程序而不是 FreeFlight 6 USA，您可以直接从 Play Store 在 Parrot Skycontroller USA 的集成平板电脑上下载 FreeFlight 6 USA。或者，联系您的 Parrot 经销商，他们可以根据要求为您提供应用程序 APK 文件。有关如何
氢和 H2 流动性在岛屿绿色转型中的作用：以阿纳菲岛（希腊）为例
摘要：如果将所有能源部门（即电力、供暖/制冷和移动性）都包括在内，非互联岛屿的整体绿色能源转型将面临多项挑战。一方面，由于设计限制了峰值需求，可再生能源系统 (RES) 的渗透率有限。另一方面，能源密集型的供暖和移动性部门带来了重大挑战，并且可能难以电气化。本研究的重点是在非互联岛屿阿纳菲（希腊）实施混合风能-光伏系统，该系统利用剩余的可再生能源生产，通过热泵进行建筑供暖和制氢。这项综合研究旨在通过解决所有三个主要部门（电力、供暖和交通）来实现整体绿色转型。生产的氢气用于满足移动性部门（H 2 移动性）的能源需求，主要关注公共交通车辆（公共汽车），其次是私家车。可再生能源总产量被模拟为 91,724 MWh，可再生能源渗透率为 84.68%。可再生能源产生的电力中超过 40% 是多余的电力，可用于制氢。模拟产生的氢气量超过 40 千克 H 2 /天，可覆盖岛上所有四条公交线路和大约 200 辆汽车的中度使用，即每辆车每天行驶的距离少于 25 公里。
![arxiv：2502.10218V1 [CS.RO] 2025年2月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b0a60d6204e5bce28e8ffb431300febf4de84729.webp)
arxiv：2502.10218V1 [CS.RO] 2025年2月14日
摘要。仿真框架在机器人应用的安全性中起着关键作用。然而，最好在不同的环境/模拟器中最好模拟设想的机器人系统的不同组件。这在将整个项目模拟成单个集成的机器人框架中构成了重大挑战。具体来说，对于部分开放或闭合源模拟器，通常会出现两个核心限制。i）场景中的参与者除指定机器人以外的其他界面无法控制诸如ROS和ii）的界面（例如）实时状态信息（例如姿势，速度等）场景中的对象都可以防止。在这项工作中，我们解决了这些局限性，并描述了我们的解决方案，用于集成由强大的模拟器sphinx（由Parrot无人机提供）模拟的空中无人机中的用例中。我们通过将无人机的镜像实例实现，该实例包含在现有的基于凉亭的环境中。我们集成的仿真环境的有希望的应用是目标跟踪的任务，这在空中多机器人方案中很常见。因此，为了证明我们的集成仿真的有效性，我们还提出了模型预测控制器（MPC），该模型胜过鹦鹉在各种动态跟踪方案中提供的默认基于PID的控制器框架，从而增强了整个系统的实用性。源代码发表在https://github.com/robot-poception-group/anafi_sim上。我们通过在现有的基于凉亭的仿真中包括ANAFI无人机来测试解决方案，并通过在模拟和真实世界跟踪实验中对定制PID控制器基线进行严格测试来评估MPC的性能。