1.无人驾驶实训室方案
2.详解视频中动作识别模型与代码实践

无人驾驶实训室方案

       整体方案介绍

       无人机实训室产品介绍秉承着为用户提供完整链服务，光流光流从无人机装调类、源码无人机飞行类、代码无人机检测设备类、光流光流无人机设计类、源码无人机服务类五大类给用户提供全面的代码.net源码采集服务。

       针对学生：从基础学习到就业，光流光流从头到尾，源码提供全方位的代码配套设备及教材。

       针对学校：校企合作、光流光流专业课建设、源码师资培训等。代码行学启源针对教育教学的光流光流特殊性，陆续出版相关教材。源码

       从技术层面，代码北航教授为企业技术顾问，为客户提供最优化的系统化解决方案提供了强有力的技术保障。

       在培训服务上，我拥有强大的无人机培训团队，团队成员均有超过5年教育行业的从业经历，并对教育行业有深刻的理解。

       装调类-产品说明

       装调类产品包含多轴飞行器、固定翼、穿越机、电动直升机等，该系列突出兴趣学习和实训，通过对无人机的组装，提高学习兴趣，对无人机的组成全面认知学习。通过对第一阶段装调类的学习，为第二阶段飞行类做好知识铺垫。

       装调类-产品特点

       ·产品采用箱式独立包装，系统采用箱式结构模块化设计方式，另配有配套工具及配套耗材，实现“一箱一飞机”不需要其他任何设备；

       ·产品飞控采用自主研发智能飞控，飞控适用于固定翼和多旋翼等，针对教学开发，留有底层程序编程接口；

       · 产品采用框架是结构，对内部组成一目了然；

       · 整体采用碳纤维设计，自主知识产权，专为教学开发；

       ·结构件采用航空铝设计，降低产品重量，固定稳固。

       装调类-课程建设

       《无人机组成认知》、《无人机组装学习》、《无人机调试学习》、《RC控制学习》、《无人机地面站学习》、《数字传输技术》、《图传信号技术》等。

       装调类-核心产品介绍

       XXQY-UAV-型 无人机组装实训系统（无人机大赛指定系统）

       产品升级，仅供参考

       XXQY-UAV-型 无人机组装实训系统为行学启源自主开发考核系统（已申请发明专利），该系统采用箱式结构模块化设计方式，系统主要由智能飞控（自主研发，飞控能够实现多旋翼无人机和固定翼无人机的全部功能），mm无人机模块化散件（整机采用碳纤维设计和航空铝设计），软件仿真，短信监控源码配套工具，实训手册等组成，该系统突出兴趣学习和实训，通过对无人机的组装，提高学习兴趣，为进阶级产品（XXQY-UAV-型/型）提供学习基础。系统突破传统设计，致力于培养国内一流的无人机操控和

       行业应用高端人才。

       部分配置介绍：

       整机设计----整机采用碳纤维和航空铝设计。

       整机采用碳纤维和航空铝设计，固定牢固，质量轻，整机重量（包含机架，电机，螺旋桨，电池，gps，电台）约为g。

       锂聚合物电池组：格氏品牌3S mAh。

       锂电池平衡充电器：自动检测电池数和容量，自动设置充电输出，锂电池集成电池电压平衡器，高精度的充电锂余额+/-0.V，高功率，高性能充电器，XH-样式脂质平衡端口的，电源输入为DC～V/ AC至V。锂充电速率高达5.0安培（最大瓦），镍氢充电速率高达到5.0安培（最大瓦），输出功率为瓦，充电速功率：1.5C，电池类型：锂电2～6S（系列）/镍氢电池的1至Cells。

       电子调速器：A无刷电调，自动调教油门，采用进口MOS管，同步整流技术，效率高，热损小，温度低。

       电源分线板：双路可调3-V BEC输出，每路可输出2-3A。

       电烙铁：W恒温内热电烙铁，M7恒温芯片，进口陶瓷芯，防静电防击穿。配有烙铁架，海绵，焊锡丝，松香，特尖头，刀头，马蹄头。

       内六角螺丝刀：2.0毫米和2.5毫米个一把，进口白钢，.9级硬度。

       GPS：内置罗盘，天气接口源码工作电压DC5V，搜星时间约为S，精度0.9米左右。

       数传电台：CP高品质USB转TTL芯片， MHZ ，支持MWC/APM/PX4/Pixhawk等开源飞控，接收灵敏度为 - dBm，全双工通信2路自适应TDM，可以矫正高达%的数据位错误，基于Si微控制器和Si无线模块。

       无刷外转子电机：采用T-MOTOR电机正反自锁桨电机，型号为，KV。

       智能飞控----无人机智能控制核心，无人机大脑。

       智能飞控PIXAI（自主研发，仿冒必究）整体采用航空铝外壳设计，螺丝采用铝材质，质量轻，减少磁干扰，增强飞控稳定性。智能飞控创新设计，是飞控性能更稳定，其中，控制芯片采用双单片机控制，两套姿态传感器和气压高度计，均采用原装进口芯片。智能飞控使用可靠的miniUSB，开口向上满足飞行器各种安装方式下方便使用，免于外接USB接口。集成空速传感器，可以支持固定翼全自主起降航线飞行。免于外接空速传感器模块，可直连空速管。开放两个单片机SWD仿真调试接口，可以满足各种层次开发者需求，甚至可以把它当做集成传感器的单片机板，从零开始编写底层代码。集成多组外设I2C总线接口，免于外接转换器。开放内置I2C接口。集成独立高电压测量接口，可以测量s电源，免于连接3dr模块。集成蜂鸣器，免于外接蜂鸣器模块。突出外壳的独立外部固定孔，可以灵活外接螺钉可靠固定或可调节硬度减震器。

       智能飞控能够实现多旋翼无人机和固定翼无人机的全部功能，该智能飞控主要配有个传感器模块和个外接接口。

       传感器模块主要包含空速传感器模块、磁罗盘传感器模块、气压高度计模块、磁罗盘与加速度计模块、陀螺传感器模块、陀螺与加速度计传感器模块、祈福点灯源码CAN总线模块、声音报警模块、七彩指示灯模块、低压差供电模块、飞行数据存储模块、电平转换模块、参数存储模块、主控制器模块、输入输出控制器模块等。

       外接接口主要包含电台接口、GPS接口、外置磁罗盘接口、OSD视频叠加接口、外置传感器接口、自检接口、备用GPS接口、CAN总线接口、I2C总线接口、安全开关接口。

       地面站控制软件----地面控制站软件实现人机交互，对无人机实现制定控制。

       模拟飞行软件----完成无人机模拟飞行操控技能训练；无线遥控技术、无人机飞行技术课程实验项目。

       支持实验：

       1、无人机部件认知

       2、无人机组装

       3、仿真软件设置类

       4、遥控器设置类

       5、模拟飞行类

       6、智能飞控编程类

       7、地面站软件设置类

       8、磁罗盘设置类

       9、加速度计设置类

       、遥控器接收机设置类

       、电调校准

       、遥控器校准

       、无人机硬件校准类

       飞行类-产品说明

       飞行类产品包含飞行法规学习、飞行模拟器、飞行自驾仪、光流定位飞行、飞行场地建设等，该系列突出无人机飞行的进阶学习，系列引入中国AOPA航空器拥有者及驾驶员协会法规体系，保障权威性。通过对无人机飞行的法规学习到模拟器的训练，再到场地飞行等，一个完整学习和进阶模式，全方位了解无人机飞行知识和具体操作，并很好的保障学生安全，降低设备损耗。通过对第二阶段飞行类的学习，为第三阶段检测设备类做好知识铺垫。

       飞行类-产品特点

       ·飞行法规学习采用中国AOPA航空器拥有者及驾驶员协会法规体系，保障权威性；

       · 飞行自驾仪采用行学启源针对教学自主研发的RC操控系统，拥有自主知识产权；

       ·飞行模拟器采用正版模拟飞行软件系统；

       ·室内光流定位飞行，解决部分学校场地*，redis源码5.0将飞行引进教室；

       · 飞行场地建设，根据场地情况，训练要求，定制飞行场地，达到全面训练飞行技术。

       飞行类-课程建设

       《无人机飞行法规》、《无人机模拟器训练》、《RC控制技术》、《无人机飞行技术》、《RC设备调参》等。

       飞行类-核心产品介绍

       XXQY-UAV-型 无人机飞行自驾仪系统

       产品升级，仅供参考

       XXQY-UAV-型 无人机飞行自驾仪系统为行学启源自主开发考核系统，该系统采用模块化的设计方式，均采用快速连接方式，方便携带。该系统强大的兼容性，可通过自主研发的通道接收机系统，与无人机或者模拟器对接，增加无人机的操控性和娱乐性，本体自带的内置图传高清显示屏，为操作手带来不一样的体验。

       该系统突出无人机操控技术趣味性，能够培养操作手兴趣。该系统通过模拟飞行，练习操作手对无人机的RC控制方式的学习和基本要求，如定点悬停、飞八字等，通过长期练习形成无人机操控的条件反射、肌肉反应和应急反应，减少真实无人机的炸机和人身伤害，降低不必要的损失。该系统致力于为国内培养优秀的无人机操作人员和应用人才。

       支持实验：

       1、地面站系统认知组装类

       2、高清图像传输系统认知学习类

       3、模拟飞行软件认知学习类

       4、自驾仪操控软件认知学习类

       5、地面站控制软件认知学习类

       6、遥控系统设置类

       检测设备类-产品说明

       检测设备类产品包含电机分析仪、电调性能测试装置、飞行器提升力测试装置、飞控性能测试装置等全部无人机组成部分及周边，该系列突出对无人机的核心部件的性能、参数、器件选型等学习， 通过该系列的学习，全方位了解无人机整体部分的工作原理，并对组成部分的的功能、参数、性能、原理等进行深入学习。通过对第三阶段检测设备类的学习，为第四阶设计类做好知识铺垫。

       检测设备类-产品特点

       · 检测设备均由行学启源自主研发，针对教学设计；

       · 检测设备通过对无人机组成器件测试，学习无人机内部构造，为无人机产品研发奠定技术基础；

       · 检测设备配备仪器仪表，将无人机组成器件的各个参数进行展现；

       ·检测设备配有行学启源教学教材，详细参数数据分析。

       检测设备类-课程建设

       《无人机无刷电机性能分析》、《无人机电子调速器性能分析》、《无人机载重能力分析》、《飞控性能测试》、《无人机器件选型》等。

       检测设备类-核心产品介绍

       XXQY-UAV-型 无人机飞控性能测试系统

       产品升级，仅供参考

       XXQY-UAV-型 无人机飞控性能测试系统为行学启源自主开发的测试系统，该系统采用开放式的设计方式，针对自动飞控建立一个真实的激励测试环境，对智能飞控进行全方位测试，通过仪器仪表的测试软件，展现飞控的性能和各部分参数，行学启源并对各个参数状态进行分析，将分析结果和建议行程教学教材，辅助学生理解相关参数。

       该系统采用行学启源自主研发的智能飞控，采用先进的MENS系统。通过该系统的学习，能够全方位的学习无人机大脑智能飞控的工作原理，为无人机设计开发奠定基础。

       核心介绍：

       智能飞控----无人机智能控制核心。

       智能飞控PIXAI（自主研发，仿冒必究）整体采用航空铝外壳设计，螺丝采用铝材质，质量轻，减少磁干扰，增强飞控稳定性。智能飞控创新设计，使飞控性能更稳定，其中，控制芯片采用双单片机控制，两套姿态传感器和气压高度计，均采用原装进口芯片。智能飞控使用可靠的miniUSB，开口向上满足飞行器各种安装方式下方便使用，免于外接USB接口。集成空速传感器，可以支持固定翼全自主起降航线飞行。免于外接空速传感器模块，可直连空速管。开放两个单片机SWD仿真调试接口，可以满足各种层次开发者需求，甚至可以把它当做集成传感器的单片机板，从零开始编写底层代码。集成多组外设I2C总线接口，免于外接转换器。开放内置I2C接口。集成独立高电压测量接口，可以测量s电源，免于连接3dr模块。集成蜂鸣器，免于外接蜂鸣器模块。突出外壳的独立外部固定孔，可以灵活外接螺钉可靠固定或可调节硬度减震器。

       智能飞控能够实现多旋翼无人机和固定翼无人机的全部功能，该智能飞控主要配有个传感器模块和个外接接口。

       传感器模块主要包含空速传感器模块、磁罗盘传感器模块、气压高度计模块、磁罗盘与加速度计模块、陀螺传感器模块、陀螺与加速度计传感器模块、CAN总线模块、声音报警模块、七彩指示灯模块、低压差供电模块、飞行数据存储模块、电平转换模块、参数存储模块、主控制器模块、输入输出控制器模块等。

       外接接口主要包含电台接口、GPS接口、外置磁罗盘接口、OSD视频叠加接口、外置传感器接口、自检接口、备用GPS接口、CAN总线接口、I2C总线接口、安全开关接口。

       该智能飞控强大的兼容性，可兼容行业常用的外围设备（自主研发，仿冒必究）。

       支持实验：

       1、智能飞控工作原理类

       2、智能飞控参数分析类

       3、配置最优飞控参数类

       4、智能飞控姿态分析类

       5、智能飞控数据传输类

       6、智能飞控卫星信号处理类

       设计类

       设计类系列即为无人机产品开发系列，产品包含惯性导航(INS)系统、MEMS传感器实训系统、飞控系统故障考核系统、飞控设计开发系统、PIXAI飞控底层编程等， 该系列突出对无人机整体设计的学习，该环境既包括航电系统如ADS、INS等系统的仿真，系统能够模拟与自动飞控系统交联的各个航电以及非航电系统的接口及特性，并能动态仿真这些系统在各种飞行模式下的工作过程及其各种故障状态等。它提供了对各系统的数据采集、数据通信、故障的分析判断及告警等功能的系统检测。通过该系列的学习，能够自主开发设计无人机。

       设计类-产品特点

       ·设计类产品均由行学启源自主研发，针对教学设计；

       ·设计类产品包括航电系统如ADS、INS等系统的仿真，构建真实激励系统；

       · 飞控设计系统能够动态仿真这些系统在各种飞行模式下的工作过程及其各种故障状；

       · 通过该系列的学习，能够自主开发设计无人机；

       · 设计类产品配有行学启源教学教材，详细参数数据分析。

       设计类-课程建设

       《惯性导航(INS)系统》、《MEMS传感器实训系统学习》、《飞控设计开发系统》、《飞控系统故障考核系统学习》、《PIXAI飞控底层编程》等。

       设计类-核心产品介绍

       XXQY-UAV-型 无人机飞控设计开发系统

       产品升级，仅供参考

       XXQY-UAV-型 无人机飞控设计开发系统为北京行学启源科技有限公司自主开发考核系统（已申请发明专利），该系统采用开放式的设计方式，以LINKS-RT半实物仿真器和三轴仿真转台为核心，为无人机飞控板的地面调试提供硬件在回路的仿真测试环境。针对自动飞控建立一个真实的激励测试环境，对智能飞控进行全方位测试，通过仪器仪表的测试软件，展现飞控的性能和各部分参数，行学启源并对各个参数状态进行分析，将分析结果和建议行程教学教材，辅助学生理解相关参数。

       核心介绍

       无人机飞控V字型开发三个主要阶段：

       系统设计及仿真验证阶段：基于Matlab/Simulink搭建无人机飞控系统数字仿真模型，完成飞控算法的初步验证；

       产品实现阶段：将验证后的飞控算法模型，自动生成C语言源代码，加快飞控软件开发进程；

       系统测试阶段：利用半实物仿真平台模拟飞控外部环境，并通过三轴仿真转台真实激励IMU姿态输出，完成飞控装机前的地面硬件在回路测试。

       基于Matlab/Simulink 仿真建模环境，提供完整的飞机仿真框架，集成了飞行动力学、发动机、仪表、导航、操纵等系统，可模拟各种故障状态，并允许用户添加自己的各种模拟功能和模型。

       模型特点：

       为固定翼飞机、旋翼机提供实时仿真所需的气动模型，无需手工编写代码；

       在可控制的模拟环境中测试飞机的设计和性能；

       设定子系统的功能，包括飞行管理系统、自动驾驶、飞行控制等；

       轻松的集成虚拟的或真实的硬件设备，或用户开发的模块；

       从窗口、对话框等轻松的设定气动参数、环境参数来快速的启动仿真。

       飞控软件开发平台Links_AutoCoder 让飞控软件设计人员可以直接通过MatlabSimulink 图形化建模环境完成控制算法/策略软件的设计，而不用去写源代码。这种“模型即软件”的设计思路可直接继承设计阶段的仿真模型成果，将飞控模型无缝转换成飞控软件，直接运行在实际的飞控硬件平台上。

       平台特性：

       基于模型(MBD)的设计思路；

       飞控软件开发不用编写代码，而是让模型直接生成代码；

       支持APM 和PIXHAWK 平台，也可根据用户自己的飞控平台进行定制；

       服务类-说明

       行学启源针对无人机教学提供全方位的服务，针对学生，从基础学习到就业，从头到尾，提供一条龙服务。针对学校，校企合作、专业课建设、师资培训等。行学启源针对教育教学的特殊性，陆续出版相关教材。

       服务类-特点

       ·学生就业提供三次工作推荐；

       ·行学启源出版相关教学教材；

       ·学生毕业后可获得双证，毕业证和AOPA合格证（驾照）；

       ·校企合作、专业课建设、师资培训等；

       ·搭建网络平台，答疑解惑；

       ·协办全国无人机技能大赛；

       ·通过大赛选拔优秀飞手，参加国际比赛。

       行学启源，期待您的参观指导！

       网址：百度搜：行学启源

       无人机AOPA驾校资质和理事企业

       全国无人机教学指导委员会会员

详解视频中动作识别模型与代码实践

       摘要：本文详细解析视频动作识别的经典模型，并通过代码实践进行演示。视频动作识别涉及分析一段视频内容，判断其中的人物动作。与图像识别相比，视频分析需要考虑时间顺序和动作之间的关联性。由于视频分析的计算资源需求高，数据量庞大，并且需要处理时序因素，模型参数量也相应增加。然而，基于已有的图像模型，如ImageNet，可以有效应用于视频模型训练，提高训练效果。本文将介绍视频动作识别领域的经典模型，包括旧模型和新模型，并通过代码实现进行实践。

       视频动作识别旨在解析视频内容，识别出人物所做的动作。这一领域相较于图像识别，不仅要分析静态，还要考虑序列间的时空关系。例如，仅凭一张无法确定某人扶门的意图是开门还是关门。

       视频分析领域发展相对较晚，与图像分析领域相比，面临着更大的挑战。主要难点在于需要强大的计算资源来处理视频内容，视频转换为进行分析导致数据量庞大。此外，视频分析模型需考虑时间顺序，通过时间关系联系图像，进行判断，这增加了模型的复杂性和参数量。

       得益于PASCAL VOC、ImageNet、MS COCO等数据集的公开，图像领域诞生了许多经典模型。视频动作识别领域同样存在经典模型，本案例将详细介绍这些模型，并通过代码实践进行演示。首先，本案例将准备所需源代码和数据，通过ModelArts SDK将资源下载并解压。

       UCF-数据集将被选作为演示数据集，演示视频动作识别模型。接下来，我们将介绍视频动作识别的经典模型，从旧模型到新模型，逐步解析模型结构和工作原理。旧模型包括卷积网络+LSTM、3D卷积网络以及Two-Stream网络，新模型则引入了更有效的Two-Stream Inflated 3D ConvNets（I3D）模型，利用光流数据增强动作识别能力。

       为了捕获图像间的时空关系，I3D模型结合了多种结构改进，如光流计算和时间序列分析，有效提升模型识别精度。通过代码实现，我们将分别实践C3D模型（3D卷积网络）和I3D模型（Two-Stream Inflated 3D ConvNets），并展示训练过程、模型结构和具体实现细节。

       本案例将重点介绍C3D模型和I3D模型的结构与训练过程。C3D模型采用3D卷积网络处理视频，结合LSTM捕捉时间序列信息。I3D模型则在C3D基础上引入光流计算，增强模型对视频动作的识别能力。通过代码实践，读者将深入了解视频动作识别的经典模型和实际应用。

       在代码实现部分，我们将详细展示如何准备数据、构建模型结构、训练和测试模型的过程。例如，对于C3D模型，我们将讲解数据预处理、构建模型、训练模型和评估模型的方法。对于I3D模型，我们将介绍模型结构、参数定义、数据处理和模型预测的实现方式。

       通过本案例的代码实践，读者将能够亲自动手实现视频动作识别模型，理解模型原理，掌握模型训练与测试的关键步骤。这不仅有助于深入理解视频动作识别领域，还能为实际应用打下坚实的基础。