怎么看出对方是一个无人机高手

作者:王文文

https://weibo.com/u/1644305150

1、看飞机洁净度,如果他的飞机看上去跟刚买来一样,很新很干净。大概率他是个菜鸟,飞的全是easy模式,漆都不会碰掉一点。但如果他的飞机一看脏兮兮的,里面粘的不是草就是土,大概率他是个资深飞手。

2、看飞机牌子,如果对方是普通的大牌子,比如大疆、道通。未必是菜鸟,因为大疆和道通这种太广泛了。但如果对方用的是一个小众品牌,你就要注意了。(P.S: 九十九块钱的玩具不在此处讨论范围……)如果对方用的是自己组装的,不用问。大概率是个高手。

3、看飞机外挂,新手一般是不怎么会往飞机上装东西的,最多贴一些贴纸。但老手经常会往上装各种奇奇怪怪的外挂。比如投掷器什么的。还有一些人会装电池固定器,这种一般都是狠人,因为高速的花飞很容易把电池撞掉,而电池撞掉后图传和指令接收全部完蛋,所以这是一个猛人常备配件。

4、看心态,大部分的官方教程都告诉你“姿态模式”很危险,要避免。但实际很多地方就是没卫星信号,就是得靠手动。你就说你飞不飞吧,不敢飞换人。高手遇到“姿态模式”警告一般都比较淡定,而新手遇到突然的“姿态模式”都会慌。

5、看纪律,高手习惯事前勘探地形,确定航线。事中严格遵守自己的计划,不额外加戏,不搞突发奇想。因为在复杂地形下的商业拍摄,炸机很影响进度。除非你带了一堆的备用飞机和备用电池去完成任务,否则,请遵守纪律,保护好设备,一定要先完成预设任务。

6、看人,喜欢夸夸其谈的,大多比较菜,比如我这种。真正的高手要么沉浸在飞行中,要么在总结经验教学,回顾前面的飞行还有什么改进的地方,哪些区域会丢信号,哪些地方会丢图传……是否有完成雇主的要求……总之,话不多的。当然,如果他正在讲课得另当别论。给新人多讲两句,避免无谓的炸机。好事啊,应该的。

黑客利用Wi-Fi无人机远程渗透金融公司内网

本周早些时候,The Register 报道了今夏了一起无人机黑客袭击事件。然而受害的私人投资公司却对此保持沉默,仅同意根据保密协议与安全人员展开探讨。

据说当时网络管理员发现公司的 Confluence 页面在局域网内表现出了奇怪的行为,而 Confluence 则是 Atlassian 开发的基于 Web 的远程协作软件。

Drones and solar cells, The drone is a high angle camera shooting a solar cell farm. Which is clean energy Able to generate electricity

报道称,安保人员在大楼顶层发现了两架无人机 —— 其一是经过改装的 DJI Matrice 600,其二是经过改装的 DJI Phantom —— 前者炸机但仍在运行,而后者实现了安全着陆。

后续调查发现,Matrice 600 无人机被加装了渗透套件,包含一台树莓派、GPD 迷你笔记本电脑、4G 调制解调器、Wi-Fi 设备、以及几块电池。

此外 Phantom 无人机则打包了 Hak5 开发的一套名为 Wi-Fi Pineapple 的网络渗透测试设备。

与该公司 IT 团队沟通的安全研究员 Greg Linares 表示,攻击者在数日前使用 Phantom 无人机 + Wi-Fi 渗透装置拦截了员工的凭据。

接着攻击者将窃取的信息编码到了 Matrice 无人机携带的穿透设备中,利用员工 MAC 地址和访问凭据、从屋顶侵入了公司的 Cnnfluence 页面。

可知其浏览了 Confluence 日志,试图窃取更多登录信息、以连接到公司内网的其它设备。庆幸的是,攻击者仅取得了有限的进展。

当管理员注意到受感染员工设备的 MAC 地址在本地和数英里外的远程地点登录时,立即意识到公司网络遭受了攻击。

在对 Wi-Fi 信号实施隔离后,安全团队带着福禄克测试仪追踪并定位了屋顶上的渗透设备。

Drones and solar cells, The drone is a high angle camera shooting a solar cell farm. Which is clean energy Able to generate electricity

Greg Linares 表示,这是他在近两年里看到的第三次基于无人机的网络攻击。

不过大家也无需惊慌,毕竟新案例得逞的前提,是受害企业启用了一套未妥善部署安全措施的临时网络。

而且就算是这套本就脆弱的网络,攻击者也蛰伏了数周时间来实施‘内部侦查’。

综上所述,该威胁行为者距离目标地点的物理距离肯定不太远,手头有足够预算、且知悉受害企业的物理安全限制。

让无人机听懂我们说话

大部分无人机都要靠手机或手持遥控器控制。

总而言之,不管是转向还是拍照……都离不开双手来控制。

如果能让无人机听懂我们的诉求,根据语音提示来行动,那就太棒了。

之前曾有一款名叫 XEagle 的语音控制无人机在 Kickstarter 上众筹。

有了它之后,运动爱好者和户外工作人员获得了极大的解放。因为 XEagle 无需双手就能操控,其语音控制、智能手表一键控制、智能避障等功能,不仅将无人机的操控极简化,还能进行自动跟踪拍摄。

不过我们今天的重点不 XEagle,而是要给大家介绍如何构建无人机语音模块。

先来看一段演示:

http://v.qq.com/x/page/h0850udk504.html

当然,不是所有无人机都提供了类似的 SDK。所以目前这个方案主要支持的是 Parrot minidrone 系列产品。

相关 Python 和 JS 代码:

https://github.com/IoToutpost/dronecontrol

硬件需求:

1、Cargo 或 Mambo 这类支持蓝牙遥控的 Parrot minidrone 无人机。

2、负责把 AWS 云服务连接到无人机的 树莓派 。

软件需求:

1、配置遥控用的 Alexa 框架。

2、配置 lambda 将 Alexa 语音命令连接到 AWS。

关于AWS的 lambda 请访问:

https://aws.amazon.com/lambda/

3、在树莓派上安装这个 kickass 库(由@amymcgovern创建):

https://github.com/amymcgovern/pyparrot

这个库提供了python-api 来通过蓝牙连接无人机。

主要流程:

1、调用 AWS lambda 函数,该函数接收操作请求并将事件发送到队列(AWS SQS)。

关于 AWS 的 SQS 消息队列服务请访问:

https://aws.amazon.com/cn/sqs/

2、树莓派上的 DroneService 轮询 SQS 并处理事件

3、DroneService 通过蓝牙向 Parrot 无人机发送移动指令。

DroneService:

无人机服务是一个做以下工作的微循环程序:

轮询AWS的SQS,如果消息可用,则提取有效信息并调用相应的方法。

例如:”TakeOffDroneIntent” -> takeOff()
该方法调用 pyparrot 库来执行无人机的动作,如“向上移动”、“向下移动”、“着陆”。

Alexa 技能:

这个技能包支持6种类型的语言表达:
TakeOffDroneIntent: 无人机起飞
LandDroneIntent: 无人机降落
RotateDroneIntent: 无人机旋转+90或-90度。
位置:RotationType(2个值:[+ 90,-90])
定位精度:“顺时针” -> 90,“逆时针” -> -90。
DroneMovementIntent: 无人机在6个可能的方向上移动。
位置:DirectionType(6个值:[“向上”,“向下”,“向左”,“向右”,“向前”,“向后”])
HoverDroneIntent: 徘徊一次。
FlightPlanIntent: 无人机在 flight_plan 中调用硬编码的飞行计划

构建模型将各种话语指向这个任务集合。

一些提示和计划:

队列应该只有一个执行者和一个发布者,它不适用于多个树莓派轮询相同的队列。

除了AWS,其他云计算提供商也有类似的语音识别、消息队列服务。

该项目未来计划在树莓派中添加面部识别以支持“请无人机来找我”类型的用例,以及支持无人机内部通信。

小结:

以上内容只是用语音代替了双手,遥控器依然需要。之前也有其他人用 Alexa 实现了类似功能,但 IoT前哨站 认为改进的空间依然很大,希望大家可以继续创新。让无人机变得更加人性化!

作者:长空无名

本文内容来自IoT前哨站,转载请注明作者和出处。

不让你困楼里 —— 高空救援无人机来了

在着火的高层建筑物中救人有多难,电影《摩天营救》已经讲的很明白了,这里放张海报让大家感受一下。

那没有战斗力爆棚的英雄人物在场,仅用当前科技可以有效解救人命吗?

来自中国广州的六位学生认为答案是肯定的,为此他们推出了一款名为“Net Guard”的自动驾驶救援机,可以把无人机变成救命的守护天使。

(演示视频:http://v.qq.com/x/page/x0788ya66cj.html)

其核心目的是为了将人们从着火的高层建筑中救出来 —— 当收到求救信号时,它会先使用GPS来精确定位火灾的位置,然后高空飞行以避开交通堵塞,并以最快的速度抵达。

接近事发地后展开成四个部分,中心是一个高韧性网。这样可以将困在高处的人安全转移到地面。

据悉,设计团队之所以选择四轴无人机是因为它在飞行过程中相对稳定,这源于其螺旋桨被安在一个静态的刚性框架中。

(机身的组成)

(救援网的组成)

(工作流程)

很显然这个概念非常酷,学生们的想象力值得称赞,而他们的这一创意也为他们赢得了1.3万美元的奖金,但将其变为现实绝对会是一个浩大的工程。

美军火商邀大众开发更迅捷的 AI 无人机导航系统

当前,自动驾驶的无人机很少能进行高速飞行,更别说挑战专业的竞速飞手了。

Lockheed Martin(洛克希德.马丁)与 Drone Racing League(无人机竞速联盟)想要逆转这现况,两者合作开展 AlphaPilot Innovation Challenge,鼓励大众开发高速飞行的无人机 AI 系统,并在DRL联盟的比赛中取得胜利。

AlphaPilot Innovation Challenge既是一项合作,又是一项挑战赛,参与的开发者不仅需要将AI系统开发出来,更需要赢得这场比赛。据悉,参赛的开发者可以在NVIDIA Jetson的平台上开发AI,以便让开发好的AI系统能够转移到联盟的AIRR电路板上使用。

这挑战会在2018年 11 月正式开始,奖金总额达 200 万美元,而且还有额外 25 万美元的奖金来鼓励首个能击败专业 DRL 飞手的 AI 系统开发者。

这计划除了宣传无人机竞速联盟之外,对于洛马来说,更能借助通过 AlphaPilot 的技术来开发无人航机(民用或军用),带来更便宜、更具弹性的操作方案。

来源: Lockheed Martin