无人机机场
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案例介绍
无人机自主巡检，按照周期性的执行任务，并上传任务照片，系统分为服务端，主要负责数据存储和pc端客户端数据通信，遥控器安卓端，负责控制无人机飞行执行任务以及数据回传，嵌入式FreeRTOS，主要负责对机场的舱门开关，无人机的充放电设备控制，温湿度数据监测，空调的开关控制等，工控机端，主要负责对安卓端、嵌入式FreeRTOS、服务端的通信，类似一个消息中间件功能，还负责视频数据流的编解码和推流，还有无人机自动精准降落控制算法
主要负责是工控机的开发以及pc客户端的拉流工作。基于aarch64的jetsonNX，使用nvidia的GPU的nvenc和cuda特性处理视频流，使用poco框架控制，使用opencv做数据标定，采用相对位移以及pid振荡算法控制无人机精准降落，PC端采用Qt开发基于C/S模型，使用ffmpeg拉流视频流显示监控设备
主要负责是工控机的开发以及pc客户端的拉流工作。基于aarch64的jetsonNX，使用nvidia的GPU的nvenc和cuda特性处理视频流，使用poco框架控制，使用opencv做数据标定，采用相对位移以及pid振荡算法控制无人机精准降落，PC端采用Qt开发基于C/S模型，使用ffmpeg拉流视频流显示监控设备
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无人机自主巡检，按照周期性的执行任务，并上传任务照片，系统分为服务端，主要负责数据存储和pc端客户端数据通信，遥控器安卓端，负责控制无人机飞行执行任务以及数据回传，嵌入式FreeRTOS，主要负责对机场的舱门开关，无人机的充放电设备控制，温湿度数据监测，空调的开关控制等，工控机端，主要负责对安卓端、嵌入式FreeRTOS、服务端的通信，类似一个消息中间件功能，还负责视频数据流的编解码和推流，还有无人机自动精准降落控制算法
主要负责是工控机的开发以及pc客户端的拉流工作。基于aarch64的jetsonNX，使用nvidia的GPU的nvenc和cuda特性处理视频流，使用poco框架控制，使用opencv做数据标定，采用相对位移以及pid振荡算法控制无人机精准降落，PC端采用Qt开发基于C/S模型，使用ffmpeg拉流视频流显示监控设备
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