返回项目库
MODULE ID:EMBODIED-SIGN-UAV
具身科研v0.8.0-alpha
Embodied UAV · 具身微型无人机视觉语言指路系统
15W边缘计算实时45FPS路标解码、开集多模态指令理解与气流漂移抑制
面向室内复杂多障碍非结构化走廊环境的具身微型无人机（UAV）自主导航核心。在仅有 15W 功耗的嵌入式算力板上，实现 45 FPS 的高保真物理指示牌检测、语义意图解译与六自由度飞控动作指令闭环。搭载改进型 MobileNetV4 骨干特征提取网与板载自适应扩展卡尔曼滤波 (EKF)，在强室内扰动气流下依然保持厘米级路点循迹精度。
TARGET PLATFORMROS2 / Jetson Orin Nano
LINES OF CODE9,840
COMMITS LOGGED142
LICENSEApache-2.0
交互体验舱 · 站内试玩 / 实时模拟
硬件边缘端与 ROS2 物理在机工程
本项目运行于 Jetson Orin 边缘载板与 500FPS 工业相机，已开源 ROS2 驱动与 Gazebo / Isaac Sim 物理仿真包，可直接通过 GitHub 获取源码并研读雷达白皮书。
系统四阶架构拓扑图
01
前视鱼眼去畸变
120° 宽广视角视频帧硬件加速实时双线性插值去畸变
02
轻量路标检测分割
MobileNetV4 锚点网快速输出指示牌边界框与语义分割掩码
03
拓扑决策推理器
符号语言模型结合当前航向规划三维可行避障航点
04
PX4 姿态速率下发
通过 MAVLink 将速度与偏航角速度精确推送到飞行控制器
算法与性能调优视窗
复杂走廊多路标识别与航迹推演
实测 45 FPS 连续捕获转角应急指示标牌并解算航向角
ROS2 核心航迹控制节点
结合卡尔曼滤波的状态估计与安全禁飞区投影
// C++17 / GLSL Vector Kernel
constexpr auto SIMD_TICK = 50Hz;机载功耗与感知延迟
在 Jetson Orin Nano 上的持续工况监测
端到端延迟21.5ms
平均整机功耗14.2W
航迹精度3.4cm
版本演进与发布日志
v0.8.0-alpha(2026-04-05)
- 完成 Isaac Sim 真实工业厂房物理资产库的数字孪生对接
- 将 MobileNetV4 算子替换为 TensorRT 8.6 优化内建核心
- 增加突发强风阻抗自适应补偿模块
工程研讨与留言区
0支持纯文本与 Markdown 代码块
// NO TRANSMISSIONS · 暂无评论信标
拒绝伪造虚假数据。登录 GitHub 发送第一条真实的工程探讨或反馈信标。