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有爆料人士在X（推特）上曝光了大疆的新款消费级无人机——DJI Neo。据了解，这应该是一款紧凑的，可折叠的微型无人机。
爆料人士展示了美国联邦通信委员会（FCC）注册的DJI Neo标签照片，型号为DN1A0626。标签上透露了该无人机配备的电池容量为1435mAh或10.5Wh。
此外，另一名X用户分享了一段视频，展示了这款无人机的实际飞行画面，可以看到该无人机采用了紧凑的设计，并预装了螺旋桨保护罩。
可以估计DJI Neo的重量约为169克，飞行时间大约为15分钟。这一信息意味着该无人机不仅便于携带，而且具有足够的飞行时间来进行简单的航拍任务。从这些信息来看，DJI Neo的定位应该不高，专注于自拍和简单的飞行操作。
据报道，DJI Neo Fly More Combo套装已经在沃尔玛上市，该套装通常包括额外的电池、充电集线器和手提箱，售价为329美元。
值得一提的是，除了DJI Neo，有传闻称大疆正在开发DJI Air 3S和DJI Mavic系列新品，但官方暂未宣布相关消息。
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。
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。
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。
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。
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：
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。
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。
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。
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