オタクのためのオープンソースドローンプロジェクト4つ

オタクのためのオープンソースドローンプロジェクト4つ

[[178638]]

[51CTO.com クイック翻訳]過去数年間で、民間および商用ドローンへの関心が急速に高まり、ドローンハードウェアは多くの人々のホリデーシーズンのウィッシュリストの上位にランクされています。

民間ドローンの分野でも、ドローンと呼べる無人航空機は増えているようです。最近では、「ドローン」という言葉には、安価な多翼のおもちゃのヘリコプターから、非常に強力な人工知能機能を備えた特注の飛行機械まで、あらゆるものが含まれるようです。

私が知っているドローン愛好家だと思っている人のほとんどは、その中間のものを探しています。彼らは、長時間の飛行をサポートできるほどの大きさがあり、カメラやその他のデータ収集デバイスを搭載し、事前にプログラムされた調整データやリアルタイムデータを使用して、飛行操作の一部またはすべてを自動制御できる可能性のある乗り物を好みます。

この分野の既製の機器は価格や製造品質が大きく異なり、私が見たもののほとんどは独自のハードウェアとソフトウェアを使用しています。しかし、その方法を取る必要はありません。ドローン構築コミュニティは、オープン ライセンスで利用できるハードウェアおよびソフトウェア プロジェクトを多数開発しており、独自のドローンを構築、修理、カスタマイズ、または実験したり、他の方法でドローンの目的を補ったりすることができます。これらのプロジェクトをいくつか見てみましょう。

1. パパラッチ用無人航空機

Paparazzi UAV プロジェクトは、オープン ライセンスに基づいてリリースされたオープン ソースの航空機の構築と飛行に必要なソフトウェアとハ​​ードウェアを組み合わせたものです。このドローンは主に自律飛行に重点を置いており、オペレーターが現場に簡単に持ち込めるようポータブルに設計されており、ドローンが一連のウェイポイントに沿って飛行できるように事前にプログラムされています。ソフトウェア コンポーネントのソース コードとバージョンは GitHub (https://github.com/paparazzi/paparazzi) で入手できます。また、既製のハードウェアまたはカスタム ハードウェアに適応させるためのチュートリアルは、プロジェクトの wiki (http://wiki.paparazziuav.org/wiki/Tutorials) で入手できます。

関連リンク: http://wiki.paparazziuav.org/wiki/Main_Page

2. ドローンコード / PX4

Dronecode プロジェクトは、Linux Foundation が後援するプロジェクトであり、ドローン開発用の共通オープンソース プラットフォームの構築に取り組んでいます。このプロジェクトについては以前にも詳しく取り上げましたが、GitHub リポジトリ (いくつかのユーティリティを含む) など、さまざまな開発リソース (https://www.dronecode.org/developers/how-participate) が引き続き提供されています。今年初めにプロジェクトが分割され、いくつかのサポート企業と開発者が Dronecode から PX4 という新しいプロジェクトに移行しました。この新しいプロジェクトでは、同じリソースの多くを更新したバージョンが提供されており、現在活発に開発中です。

関連リンク: https://www.dronecode.org および http://px4.io

3. オープンドローンマップ

ドローンを使用して、ある地域の航空写真を多数撮影しました。さて、どうしたらいいでしょうか?OpenDroneMap が役に立つかもしれません。 OpenDroneMap は、この航空画像を取得し、それをポイント クラウド、デジタル化された平面、標高モデルに処理したり、画像をオルソ補正 (実際の画像をさらに分析するために既知の座標系に従って配置) したりするのに役立ちます。

GPUL ライセンスの下で GitHub からソース コードまたはベータ バージョンをサンプル データセットとともに入手し、それが機能するかどうかを確認してください。プロジェクトの wiki に詳細情報が記載されています。 OpenDroneMap は Linux で実行するように設計されており、Docker で実行できるため、このプロジェクトに必要な種類の構成環境を開発する必要がありません。

関連リンク: https://opendronemap.github.io/odm/

4. ドローンジャーナリズムラボ運営マニュアル

ドローンが日常生活にどのような影響を与えているかを示す興味深い例の 1 つは、ジャーナリズム、特に私たちの周りの世界で何が起こっているかを空から記録するアマチュア調査報道におけるドローンの使用です。ネブラスカ大学リンカーン校のドローンジャーナリズムラボは、ジャーナリストにジャーナリズムの一環としてドローンを合法かつ適切に使用する方法を教えることを目的としています。この目標を達成するために、彼らは運用マニュアルをオープンソース化しました。このマニュアルは、クリエイティブ コモンズ ライセンスの下で GitHub (https://github.com/DroneJournalismLab/OperationsManual) または PDF ドキュメント (https://www.dropbox.com/sh/32pi2e2gv6huyzg/AAAwGq7b1mO5ekikCn-7JFiMa?dl=0) で入手でき、ドローンを使用して報道機能をさらに強化したいすべての報道機関にベスト プラクティスを提供します。

原題: 4 つのオープンソース ドローン プロジェクト、著者: Jason Baker

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]

<<:  一貫性のあるハッシュアルゴリズムとJava実装

>>:  軽量で大規模な機械学習アルゴリズムライブラリ Fregata オープンソース: 高速、パラメータ調整不要

推薦する

顔認識はどこにでもあるが、デジタル悪用のリスクに注意

数日前、清華大学法学院のラオ・ドンヤン准教授が、コミュニティに顔認識アクセス制御システムを設置するこ...

TSMC、7nmチップの商業生産を開始

TSMCのCEOである魏哲佳氏は、TSMCの7nm生産能力の増加が予想よりも遅いという最近の憶測を否...

...

Alimama は曲率空間学習フレームワークと連合学習ソリューションをオープンソース化し、共通の進歩のために AI 技術を一般に公開します。

9月15日、Alimamaは、曲率空間学習フレームワークと連合学習ソリューションという2つのAI技...

インテル、コード名「NLP Architect」の自然言語処理用オープンソースライブラリを発表

[[230933]] 1年前に設立されたインテルAIラボは最近、新たな動きを見せている。数日前、In...

...

...

グラフ ネットワークをより堅牢にします。 Googleは、データのラベル付けバイアスやドメイン転送を恐れないSR-GNNを提案

グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、機械学習でグラフ構造データを活用するための強力なツ...

...

AIを活用して産業データの価値を見出す

すべての業界に共通するものが 1 つあります。それは、大量のデータです。データ量は、個人用デバイス、...

企業が人工知能を導入する際に知っておくべき5つの誤解

[[392106]] AI は広く普及しているにもかかわらず、知識と認識のギャップにより、商業的な導...

生活における人工知能の主な応用

人工知能は2度のブームを経験し、現在は3度目のブームを迎えています。主な理由は、第一にディープラーニ...

2022年のNature年次指数が発表され、最も急成長した50の機関のうち31は中国の機関です。

​たった今、2022年のNature年次インデックスレポートが発表されました。上位50の研究機関のう...

Google の自動運転車は「先​​天的な欠陥」があるが、その商品化は「中止」の運命を免れるだろうか?

[[248486]]グーグルの自動運転車開発会社ウェイモはすでに試験的な移動サービスの一部を有料化...

...