技术为我们提供了许多引人入胜的设备和发明，无人机就是其中之一。无人机，在技术术语中也称为无人机（UAV），自2007年首次出现以来越来越受欢迎。这些小工具最初是手动和远程控制的。无人机现在经常包括人工智能，它可以自动化部分或全部功能。
无人机最初在摄影师中很受欢迎，因为它们允许个人站在地面上从空中拍摄图像和胶片。但很快，它们被用来收集数据，以便更好地了解天气模式和犯罪现场。
随着人工智能（AI）功能和低成本无人机可用性的扩大，保持持续的通信和效率比以往任何时候都更加重要。对于无人机来说，能够在没有人为干预的情况下飞行超出飞行员的视线范围并行驶更远的距离也至关重要。
在本文中，我们将深入研究无人机技术以及如何利用人工智能来改进无人机。
什么是无人机？
无人机被平民称为“无人驾驶飞行器”，它们被视为军事人员使用的武器或工具。但是，现在，由于摄像，监视，交通监控，天气监控，农业和其他原因，它们可供所有公众使用。无人机没有很大的存储容量，但它们确实有足够的空间将基本产品运送给人类。
它们是无人驾驶飞行器，可以从远处飞向不同的距离。它可能在太空，灾区，北极，甚至就在你的前门外面。因此，该位置的极端性无关紧要，因为它们几乎可以到达任何地方。它们是安全的，并且性能很高。无人机是机器人，因此它们显然是远程操作的。
但是，能够从远处管理您的车辆具有许多优势。有一种安全感，因为没有飞行员或任何人控制它。在某种程度上，这就是为什么这项技术能够接近任何可以想象的边界。话虽如此，无人机的总自主权可能会有所不同。有些是远程操作的，而另一些则非常高效，可以由传感器控制。
它们配备了激光雷达探测器。无人机能够到达高处和区域的能力并不普遍。近距离无人机可以覆盖长达30英里的距离。另一方面，短程无人机可能会长达90英里。出于情报原因而使用的无人机是中程的，可以轻松覆盖400英里半径。“耐力”是射程最长的无人机，射程可达400英里，高度约为3000英尺。
人工智能在无人机开发中的作用是什么？
随着人工智能（AI）功能和低成本无人机可用性的扩大，保持持续的通信和效率比以往任何时候都更加重要。对于无人机来说，能够在没有人为干预的情况下飞行超出飞行员的视线范围并行驶更远的距离也至关重要。
尽管所有这些先决条件都得到了满足，但这种快速增长的无人机技术与人工智能和自主创新以及5G和远程Wi-Fi连接的结合是一项被忽视的关键成就。高通公司开发了“高通Flight RB5 5G平台”，这是世界上第一个5G和人工智能无人机平台。
骁龙飞行是一种片上系统，可为小型无人机提供卓越的视频处理，通信和导航功能，是高通公司为无人机提供的首款产品。Snapdragon Flight由高通公司的Snapdragon 801 CPU提供动力，该CPU与可靠的连接，智能无人机软件和开发工具以及尖端的移动技术相结合，可以生产一类新型的消费级无人机。
无人机发展中的5G：
5G被认为是无人机开发中的游戏规则改变者。由于主要无线服务提供商的广域，高速，安全的无线网络覆盖几乎在无人机可能旅行的任何地方，4G LTE和5G等网络允许在视觉视线之外安全，值得信赖的自主无人机操作。
5G不仅仅是连接的现在和未来;它还支持大规模无人机部署，用于关键任务无人机应用，如搜索和救援，空中交通管制和360度虚拟现实视频捕获。支持人工智能（AI）的无人机提高了感知技能，可以实时提供数据，这在秒数中很重要。了解正在发生的事情以及何时会发生，无人机是否正在投掷医疗用品或携带食物或礼物，可能会挽救生命。
5G将成为企业和消费者的重大技术进步。由于5G的低延迟和高数据处理能力，用户将能够从更长的距离上以高精度操纵无人机。许多无人机应用包括视频捕获，这需要大量的数据流。通过5G和Wi-Fi 6E功能实现与无人机控制器的低延迟通信，从而实现准确的运动和快速的第一人称视角（FPV）响应时间。快速连接还支持实时访问素材。
在传统方法失败的地方，人工智能将成为解决关键无线困难的火花。众所周知，人工智能将对众多主要的5G用例产生重大影响，包括提高服务质量，简化部署，提高网络效率以及提高网络安全。另一方面，5G的低延迟和高容量将使AI处理能够分散在设备，边缘云和中央云中，从而为许多新的和更好的体验提供灵活的系统解决方案。这种自适应无线边缘架构支持性能和成本权衡，以决定工作负载分配，以满足特定应用的延迟或计算需求。
如何使用人工智能构建5G无人机？
任何事业都可能需要建造无人机。为此，您需要以下项目：
4G LTE和/或5G蜂窝技术对于在视觉视线之外飞行是必要的。如果你想让你的无人机在5G网络上运行，你需要买一个新的或改造你现在的无人机，就像你用智能手机一样。新的5G无人机需要兼容5G的调制解调器。
安全性和多设备网络需要虚拟专用网络 （VPN）。
同步定位和映射（SLAM）有助于将无人机定位到不断变化的环境，以及深度学习对象识别和集成深度传感，以构建任务路径并使避障更容易。
使用视觉惯性测距仪确定设备位置 （VIO）。
利用灵活的软件架构使开发更容易。
对于同步 4K 视频捕获、流式传输和计算机视觉处理，支持多个图像传感器。
在单个印刷电路板上，这是一种轻巧，经济高效的即插即用设备，具有强大的计算能力（PCB）。
无人机在人工智能中的应用：
以下是基于人工智能的四个主要项目，这些项目将无人机技术用于各种目的：
自动飞行器：
出于显而易见的原因，计算机视觉是无人机领域人工智能的一个被广泛讨论的话题。首先，许多制造商已经使用强大的计算机视觉来防止无人机飞行员陷入困境：例如，某些DJI无人机具有检测障碍物并自动计算出周围路线的能力。
许多更先进的无人机应用，如城市交付和空中交通系统，将需要在计算机视觉和危险感知方面取得更多突破，这就是为什么这是一个重要的研发领域。无人机赛车联盟（DRL）正在组织这项活动，由洛克希德·马丁公司赞助。
目标是在地面上宣传DRL的新人工智能机器人赛车场。除此之外，还有一种推动力，即调查和创建能够跟上人类同行的AI飞行员。
轻松监控：
无人机可以配备各种监控设备，以在白天和黑夜的所有时间收集高清视频和静态照片。无人机可以配备设备，使它们能够监听电话，跟踪GPS运动并收集车牌数据。高有效载荷兼容性使各种测量仪器的使用成为可能，包括激光雷达扫描仪、多光谱和高光谱传感器，以及更多功能，每天24小时，只需很少的劳动力和支出。
无人机监视允许从远处或高度收集有关目标的信息，同时保持不被发现。无人机监视允许从远处或高度秘密收集有关目标的信息。
事实上，无人机在这个广泛的业务（或领域）中的利用率远远超出了这些基本和简单的参数。无人机技术被政府当局，警察和其他安全专业人员使用。随着公司和研究人员发现利用机器学习来评估实时视频数据的新方法，自动监控将变得更加普遍。
例如，最近由英国和印度的科学家领导的一项实验证明了这项技术的一个潜在应用：使用配备摄像头的无人机来检测人群中的攻击性行为。它采用廉价的Parrot AR四轴飞行器来广播视频片段，以便通过移动互联网连接进行实时分析。电影中人物的姿势是通过深度学习系统来估计的，该系统将他们与研究人员确定的“暴力”姿势相匹配。扼杀，拳打脚踢，射击和刺伤是该项目中仅有的五个位置。
遗产保护：
随着巴黎圣母院的可怕火灾成为国际新闻，令人鼓舞的是，知道无人机技术正在现场协助消防员并防止地狱进一步蔓延。现在的重点转向重建和恢复程序。无人机和人工智能已经在类似的项目中使用。Iconem是一家法国公司，处于该行业的最前沿。Iconem是一家由建筑师Yves Ubelmann创立的公司，正在为历史建筑的3D建模和记录创造新的标准。
抢劫、城市化、大众旅游、暴力和气候变化都是对许多人的威胁。因此，保护它们已成为一个全球关注的问题。毕竟，这些是文明和文明开始的地方。
目标是保存和维护世界历史，但这种方法是前沿的。无人机，先进的建模技术和云计算都结合在Iconem中。因此，学者，修复者和公众可以访问关键历史遗迹的极其逼真和身临其境的呈现。Iconem曾参与修复项目，展览和虚拟现实体验等。
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准确的天气预报：
诚然，无人机在预测恶劣天气事件方面没有达到卫星图像的准确性。然而，他们有能力在发生悲剧时提供关键援助。政府机构和保险公司越来越意识到利用它们来估计灾后损失的可能性，特别是在那些尚未被指定为人们可以安全进入的地方。
无人机收集空气样本是对传统数据收集方法的重大改进，它有可能大大提高天气预报模型的准确性。更准确的模型对日常和长期都有影响。它使气象学家能够提供更好的10天天气预报，但它也使他们能够为龙卷风等事件以及飓风是否以及飓风将要降落的地方提供更早期的通知。
气象无人机可以通过飞越大气边界层的整个垂直层来收集有关温度，湿度，气压以及风速和风向的关键数据。
这些数据可以使用气象无人机以多种方式收集。直接连接到无人机的温度，湿度和气压传感器是一种方法。用降落伞从高空投掷称为下投式探空仪的传感器是它们收集数据的另一种方式。下投式探空仪在数据落入边界层的垂直剖面图时捕获数据。视觉图像，如图像和视频，是气象无人机获取数据的另一种关键方法。
结语：
人工智能（AI）是技术行业的关键工具。当与5G网络配对时，它是无人机开发的福音。提前计划的工程师定期依靠这些进步来提高无人机功能并扩大用例，使其更智能，更安全，更强大。我们将在本文中了解无人机技术中的人工智能。