檢視基于无人机建模的数字孪生智慧校园的原始碼

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|<center><img src=https://p9.itc.cn/images01/20230725/bc8440c30f144253a71a4a6b1d135928.jpeg width="300"></center>
<small>[https://www.sohu.com/a/705994467_121693176 来自 搜狐网 的图片]</small>
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'''基于无人机建模的数字孪生智慧校园'''数字孪生是现实[[世界]]中的实体或系统的数字化表示，是数字化转型的关键组成部分和推动者。它以数字化<ref>[https://www.sohu.com/a/537776867_121190661 什么是数字化？为什么需要数字化？数字化的未来？] ，搜狐，2022-04-14</ref>的形式在虚拟空间中构建了与物理世界一致的高保真模型，通过与物理世界间不间断的闭环[[信息]]交互反馈与数据融合，能够实时监控物理世界的变化。当前对于智慧校园的建设主要集中在简化审批流程等方面，忽略了对校园诸场景人流密度信息的关注。如果不能有效地解决错峰就餐、运动和空闲自习室查找等问题，学生的时间利用率和体验舒适度将会大大降低。并且智慧校园管理云平台的界面还是停留在简单的文字交互，无法对管理人员和用户生动可视化呈现当前运行状况。

==技术要点==

本项目对管理平台的人机[[界面]]进行创新，采用新一代3D交互图形界面，将大大降低用户使用门槛及沟通、执行效率。并针对此校园场景下实时人流密度信息进行建模，结合深度学习目标检测技术和SLAM无人机自动导航技术，通过[[微信]]客户端实现了向用户提供实时数字孪生服务以实现校园错峰就餐、运动和空闲自习室的查找。

本文提出的模型能够较好的实现校园诸场景的数字孪生模拟，能够显著提高学生群体的时间利用率和体验舒适度，对智慧校园的建设提出了新的思路和解决方案，具有较高的应用[[价值]]。

==创新点==

数字孪生校园系统的核心分为两大部分分别是基础模型和交互[[系统]]。校园模型采用3DS MAX对无人机采集到的校园图像信息进行高精度的模型重建，高度还原校园的整体构造。第二部分的交互系统在校园模型的基础上，引入虚幻4引擎对3D模型的交互系统进行开发，通过对接外部物理校园的数据，实现虚拟数字孪生<ref>[https://it.sohu.com/a/660159709_121124377 数字孪生概念的起源与内涵的历史变迁]，搜狐，2023-03-28</ref>模型和外部物理校园的实时交互。

==应用前景==

通过几个月时间的调研与研发，数字孪生智慧校园[[项目]]基本成型。

团队通过优化目前已有的FPGA+STM32飞控板，改变数据交互方式，通过4G模块实现无人机，[[服务器]]的直接交互，减少了遥控器的中转部分，避免了数据的丢失；利用智能终端联网，来实现对机群的控制；采用太阳能与电池双供电方式，来提高无人机的飞行时间与速度。

优化一键起飞，一键降落功能；完善基于机器学习的防炸机功能，提高预判的准确性；加入毫米波模块实现避障；加入摄像头实现人脸识别和跟随。同时利用雾计算的概念，将机器[[学习]]算法移植到智能终端上，以减少云端的压力，优化系统数据的延时。

采用冗余系统的概念，除了原本的飞控板内容，再增加一块中央处理芯片，实现对无人机飞行的保障，一旦无人机出现炸机则直接控制备份处理芯片自动运行悬停迫降程序，以此来减少[[无人机]]的安全事故，保障无人机的飞行安全。

尽管项目的基本框架已经实现，但是整体还是有许多需要优化与改进的地方，下一步团队将会从以下几个方面着手优化系统：

1、在构建三维模型时由于[[环境]]的复杂性，模型上一部分点将会缺失，需要继续优化导航方式以得到更加丰富的建筑信息，使得重建出的模型更加精确。

2、在对篮球场的图像识别时，只能对特定角度篮球场的图像进行识别，无法在任意角度识别出篮球场的位置以及球场内的信息。需要改进图像识别算法，使得飞机可以在任意角度识别球场内的[[信息]]。

相信通过团队接下来一段时间的[[努力]]，我们构建数字化智慧校园的技术将会更加成熟，可以为未来数字孪生城市提供一个方案，贡献研究生的一份力量。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]