当前位置: 首页 > news >正文

Ardupilot开源飞控之VTOL之旅:配件规格

Ardupilot开源飞控之VTOL之旅:配件规格

  • 1. 源由
  • 2. 飞控板 Aocoda-RC H743Dual
  • 3. PDB分电板 Aocoda-RC PDB3060
  • 4. GPS BN880
  • 5. 摄像头 RunCam 1200TVL
  • 6. 模拟图传 JHEMCU RuiBet Tran-3016W 5.8GHZ 1.6W
  • 7. 打印件
    • 7.1 飞控/GPS座子
    • 7.2 VTX/天线座子
    • 7.3 接收机天线座
  • 8. 参考资料

1. 源由

Ardupilot开源飞控之VTOL之旅:开箱中,针对HEE WING T1 Ranger VTOL机架和动力套件进行开箱后,列出了VTOL的配件清单(最低配置):

  1. 飞控板 + 排针 + 螺丝、螺母:Aocoda-RC H743Dual
  2. PDB板 + 排针 + 螺丝、螺母:Aocoda-RC PDB3060
  3. 接收机 + 接线 + 天线:ELRS 915Mhz
  4. GPS模块 + 接线:M8N
  5. 摄像头 + 接线:RunCam 1200TVL
  6. VTX + IPX转SMA + 天线 + 打印件:JHEMCU RuiBet Tran-3016W 5.8GHZ 1.6W
  7. 打印件:GPS座子 + VTX座子 + VTX天线 + 接收机天线
  8. 固件:Ardupilot plane

上面标准件基本上都买得到,最为重要的反而是打印件,因尺寸规格的差异,往往没有现成的需要进行一定的调整和修改。

2. 飞控板 Aocoda-RC H743Dual

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3. PDB分电板 Aocoda-RC PDB3060

在这里插入图片描述

4. GPS BN880

在这里插入图片描述

5. 摄像头 RunCam 1200TVL

在这里插入图片描述

6. 模拟图传 JHEMCU RuiBet Tran-3016W 5.8GHZ 1.6W

在这里插入图片描述

7. 打印件

7.1 飞控/GPS座子

Ranger T1 Matek H743-WLITE Mount with GPS需要调整飞控25x25mm为H743Dual的30x30mm。
在这里插入图片描述

7.2 VTX/天线座子

Back_cover_AKK_Race_Ranger_VTX_SMA.stl,需要确认下图传孔位是否是30x30mm的。
在这里插入图片描述

7.3 接收机天线座

CRSF-Ant_mount_TPU.stl
在这里插入图片描述

8. 参考资料

【1】Ardupilot开源飞控之VTOL之旅:开箱

相关文章:

Ardupilot开源飞控之VTOL之旅:配件规格

Ardupilot开源飞控之VTOL之旅:配件规格 1. 源由2. 飞控板 Aocoda-RC H743Dual3. PDB分电板 Aocoda-RC PDB30604. GPS BN8805. 摄像头 RunCam 1200TVL6. 模拟图传 JHEMCU RuiBet Tran-3016W 5.8GHZ 1.6W7. 打印件7.1 飞控/GPS座子7.2 VTX/天线座子7.3 接收机天线座 8…...

Binlog vs. Redo Log:数据库日志的较劲【基础】

🎏:你只管努力,剩下的交给时间 🏠 :小破站 Binlog vs. Redo Log:数据库日志的较劲 前言第一:Binlog与Redo Log的基础概念Binlog(二进制日志)的基础概念Redo Log&#xff…...

代理模式-C语言实现

UML图&#xff1a; 代码实现&#xff1a; #include <stdio.h>// 抽象主题接口 typedef struct {void (*request)(void*); } Subject;// 具体主题类 typedef struct {void (*request)(void*); } RealSubject;void RealSubject_request(void* obj) {printf("RealSubj…...

解密 sqli靶场第一关:一步一步学习 SQL 注入技术

目录 一、判断是否存在注入点 二、构造类似?id1 --的语句 三、判断数据表中的列数 四、使用union联合查询 五、使用group_concat()函数 六、爆出数据库中的表名 七、爆出users表中的列名 八、爆出users表中的数据 &#x1f308;嗨&#xff01;我是Filotimo__&#x1f308;。很…...

Flask 使用Jinja2模板引擎

Jinja2&#xff0c;由Flask框架的创作者开发&#xff0c;是一款功能丰富的模板引擎&#xff0c;以其完整的Unicode支持、灵活性、高效性和安全性而备受推崇。最初受Django模板引擎启发&#xff0c;Jinja2为Flask提供了强大的模板支持&#xff0c;后来也成为其他项目的首选。在本…...

C/C++内存管理,malloc,realloc,calloc,new,delete详解!!!

1.初步了解内存中各个区间存储的数据特征 1.栈区&#xff1a;存储一些局部变量、函数参数、返回值等&#xff0c;跟函数栈振有关&#xff0c;出了作用域&#xff0c;生命周期结束。 2.堆区&#xff1a;用于动态开辟空间&#xff0c;如果不主动销毁空间&#xff0c;则程序运行结…...

高级JVM

一、Java内存模型 1. 我们开发人员编写的Java代码是怎么让电脑认识的 首先先了解电脑是二进制的系统&#xff0c;他只认识 01010101比如我们经常要编写 HelloWord.java 电脑是怎么认识运行的HelloWord.java是我们程序员编写的&#xff0c;我们人可以认识&#xff0c;但是电脑不…...

论文阅读——MCAN(cvpr2019)

补充一下MCAN-VQA&#xff1a; 对图片的处理&#xff1a;首先输入图片到Faster R-CNN&#xff0c;会先设定一个判断是否检测到物体的阈值&#xff0c;这样动态的生成m∈[10,100]个目标&#xff0c;然后从检测到的对应的区域通过平均池化提取特征。第i个物体特征表示为&#xff…...

mac电脑文件比较工具 UltraCompare 中文for mac

UltraCompare是一款功能强大的文件和文件夹比较工具&#xff0c;用于比较和合并文本、二进制和文件夹。它提供了丰富的功能和直观的界面&#xff0c;使用户能够轻松地比较和同步文件内容&#xff0c;查找差异并进行合并操作。 以下是UltraCompare软件的一些主要特点和功能&…...

XML Schema 的extension 元素

XML Schema 的extension 元素对complexContent、simpleContent元素进行扩展。 例如&#xff0c;下面通过增加了两个属性&#xff0c;对simpleContent进行了扩展&#xff1a; <xs:element name"condition" maxOccurs"unbounded" minOccurs"0"…...

每日一题2023.11.26——打印沙漏【PTA】

题目要求&#xff1a; 本题要求你写个程序把给定的符号打印成沙漏的形状。例如给定17个“*”&#xff0c;要求按下列格式打印 ************ *****所谓“沙漏形状”&#xff0c;是指每行输出奇数个符号&#xff1b;各行符号中心对齐&#xff1b;相邻两行符号数差2&#xff1b;…...

【C++】类和对象——拷贝构造和赋值运算符重载

上一篇我们讲了构造函数&#xff0c;就是对象实例化时会自动调用&#xff0c;那么&#xff0c;我们这里的拷贝构造在形式上是构造函数的一个重载&#xff0c;拷贝构造其实也是一种构造函数&#xff0c;那么我们就可以引出这里的规则 1.拷贝构造函数的函数名必须与类名相同。 2.…...

基于acme免费申请泛域名证书

参考文档&#xff1a;https://github.com/acmesh-official/acme.sh 文章目录 step1: 获取阿里云的ak、skstep2: 安装acmestep3: 安装通配符证书step4: 查看证书step5: 证书的使用step6: 删除证书 step1: 获取阿里云的ak、sk export Ali_Key"LTAI5tG8888888CDoEjLzkE"…...

系列十九、Spring实例化bean的方式

一、概述 所谓实例化bean&#xff0c;大白话讲就是Spring如何把这一个个的普通的Java对象创建为Spring bean的。 二、方式 Spring中实例化bean常用的有以下四种&#xff0c;即&#xff1a; ① 构造器方式&#xff1b; ② 静态工厂方式&#xff1b; ③ 实例工厂方式&#xff1b;…...

WordPress无插件实现css、js加速 实现动静态分离

“Wordpress网站现在普遍较慢”&#xff0c;其实是没有做好优化罢了&#xff0c;像我的网站生成页面的时间才0.06s,而且我这网站还有提速的机会呢&#xff0c;如css、js使用CDN加速&#xff0c;实现动静态分离&#xff0c;我安装过&#xff0c;Memcache和PHP加速脚本就已经让我…...

2017年五一杯数学建模B题自媒体时代的消息传播问题解题全过程文档及程序

2017年五一杯数学建模 B题 自媒体时代的消息传播问题 原题再现 电视剧《人民的名义》中人物侯亮平说&#xff1a;“现在是自媒体时代&#xff0c;任何突发性事件几分钟就传播到全世界。”相对于传统媒体&#xff0c;以互联网技术为基础的自媒体以其信息传播的即时性、交往方式…...

虹科分享 | AR世界揭秘:从二维码的起源到数据识别与位姿技术的奇妙融合!

引言&#xff1a;探索AR的神奇世界&#xff0c;我们将从二维码的诞生谈起。在这个科技的海洋中&#xff0c;二维码是如何帮助AR实现数据获取与位姿识别的呢&#xff1f;让我们一起揭开这层神秘的面纱&#xff01; 一、二维码的由来 二维码是将数据存储在图形中的技术&#xff…...

基于helm部署并配置StorageClass

此类方法适用于测试环境或者小型的集群环境&#xff0c;因为nfs是网络文件系统&#xff0c;在io性能上并不能有所保证。 前置条件&#xff1a; 已部署k8s集群已安装helm 工具 step1: 安装nfs服务 yum install nfs-utils -ystep2: 配置nfs # 编辑/etc/exports /data/nfs *(r…...

Python基础:字符串详解(需补充完善)

1. 字符串定义 在Python中&#xff0c;字符串是一种数据类型&#xff0c;用于表示文本数据。字符串是由字符组成的序列&#xff0c;可以包含字母、数字、符号和空格等字符。在Python中&#xff0c;你可以使用单引号&#xff08;&#xff09;或双引号&#xff08;"&#x…...

做直播服务器要什么样的配置呢?

现在直播行业越来越火爆&#xff0c;大大小小的平台或者企业都选择通过直播卖货的方式出售产品&#xff0c;直播的内容还有观看直播的人数等等都影响了服务器的配置需求&#xff0c;今天小编就给大家讲一讲吧&#xff01; 1、内存&#xff1a;直播服务器需要足够的内存才能支持…...

(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)

0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述&#xff0c;后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作&#xff0c;其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...

2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真

2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真 题 ( 满 分 1 0 0 分 时 间 1 2 0 分 钟 ) 一、单选题(每题只有一个正确答案,答错、不答或多答均不得分) 1.纪要的特点不包括()。 A.概括重点 B.指导传达 C. 客观纪实 D.有言必录 【答案】: D 2.1864年,()预言了电磁波的存在,并指出…...

数据库分批入库

今天在工作中&#xff0c;遇到一个问题&#xff0c;就是分批查询的时候&#xff0c;由于批次过大导致出现了一些问题&#xff0c;一下是问题描述和解决方案&#xff1a; 示例&#xff1a; // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...

让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理

让AI看见世界&#xff1a;MCP协议与服务器的工作原理 MCP&#xff08;Model Context Protocol&#xff09;是一种创新的通信协议&#xff0c;旨在让大型语言模型能够安全、高效地与外部资源进行交互。在AI技术快速发展的今天&#xff0c;MCP正成为连接AI与现实世界的重要桥梁。…...

06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达

深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

mac 安装homebrew (nvm 及git)

mac 安装nvm 及git 万恶之源 mac 安装这些东西离不开Xcode。及homebrew 一、先说安装git步骤 通用&#xff1a; 方法一&#xff1a;使用 Homebrew 安装 Git&#xff08;推荐&#xff09; 步骤如下&#xff1a;打开终端&#xff08;Terminal.app&#xff09; 1.安装 Homebrew…...

android13 app的触摸问题定位分析流程

一、知识点 一般来说,触摸问题都是app层面出问题,我们可以在ViewRootImpl.java添加log的方式定位;如果是touchableRegion的计算问题,就会相对比较麻烦了,需要通过adb shell dumpsys input > input.log指令,且通过打印堆栈的方式,逐步定位问题,并找到修改方案。 问题…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing

Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON&#xff0c;依赖模型推理阶段输出进行差分测试&#xff0c;但在训练阶段是不可行的&#xff0c;因为训练阶段直到最后才有固定输出&#xff0c;中间过程是不断变化的。API 库覆盖低&#xff0c;因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...

深度剖析 DeepSeek 开源模型部署与应用:策略、权衡与未来走向

在人工智能技术呈指数级发展的当下&#xff0c;大模型已然成为推动各行业变革的核心驱动力。DeepSeek 开源模型以其卓越的性能和灵活的开源特性&#xff0c;吸引了众多企业与开发者的目光。如何高效且合理地部署与运用 DeepSeek 模型&#xff0c;成为释放其巨大潜力的关键所在&…...