邊緣運算：節能無人機物體偵測系統
概述
無人機（UAV），也被稱為無人飛行器或無人機器人，已經在各種場景下被廣泛應用來解決現實世界的問題。這些飛行機器人系統可以幫助監測自然環境、偵測火災或其他環境危險、監視城市並搜救自然災害中的倖存者等。為了能夠有效地完成所有這些任務，無人機應該能夠可靠地偵測周圍的目標和感興趣的物體。因此電腦科學家一直在努力開發能夠實現這些功能的新的計算技術，使用深度學習或其他方法。 最近，中國的雲南大學和中國科學院的研究人員提出了一個基於邊緣運算的物體偵測系統。他們在 IEEE 物聯網期刊 上介紹了他們的系統，這個系統可以為無人機提供在周圍環境中快速發現相關物體和目標的能力，同時不會顯著增加其功耗。邊緣運算
這個研究團隊設計的物體偵測系統被稱為 E 3 -UAV，它是基於一種越來越受歡迎的方法，即邊緣運算。邊緣運算利用多個網路或附近的裝置來執行計算，以實現更快的計算速度並降低能源消耗。在這個團隊的系統中，利用這些網路來確保引數（如無人機的飛行高度、飛行速度等），以使系統在消耗最少的能量的同時能夠偵測到周圍的物體。 研究人員在他們的論文中寫道："我們首先提出了一種有效的評估指標，並基於數百個實際飛行資料構建了一種透明的能源消耗模型，以形式化能源消耗與飛行引數之間的關係。然後，我們提出了一種基於大量實際飛行資料的輕量級節能優先決策算法，以協助系統決定飛行引數。"效能評估
研究人員透過在 NVIDIA GPU 上進行一系列模擬來訓練和評估他們的系統，並將其應用於大疆創新生產的 Mavic Air 2 無人機，這是一款常用於拍攝航拍照片和影片的無人機。研究人員寫道："我們評估了系統的效能，我們的實驗結果表明，在真實世界的場景中，該系統能夠顯著降低能源消耗。此外我們提供了四個見解，可以幫助研究人員和工程師在他們的研究中更進一步地研究基於無人機的物體偵測。" 未來，E 3 -UAV 可能會在其他無人機上進行實施和測試，以進一步評估其潛力和普遍性。此外這項工作還可以為基於邊緣運算的類似物體偵測技術在機器人應用中的發展提供借鑒。結論
這項關於基於邊緣運算的物體偵測系統的研究為無人機的最佳化效能提供了新的途徑。透過使用邊緣運算，無人機可以更高效地偵測周圍環境中的目標和物體，同時減少能源消耗。這將有助於提高無人機的飛行時間和任務執行能力，同時減少維護和能源成本。 隨著無人機在各個領域的應用不斷擴大，我們期待這項研究能夠為無人機技術的進一步發展提供重要的啟示。同時這也提醒我們在科技發展的同時我們應該重視能源效率和環境友好的設計和應用理念。 因此我們鼓勵研究人員和工程師們繼續關注邊緣運算和以能源效率為中心的設計方法，並將這些方法應用於無人機和其他應用領域，以實現更可持續、高效和高效能的技術解決方案。（本文來源：Tech Xplore，翻譯：OpenAI）
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