6 livelli di controllo autonomo del drone agricolo e navigazione due

Autonomia di apprendimento: i sistemi di autonomia avanzata devono avere capacità di autoapprendimento ed essere in grado di migliorare le prestazioni di controllo attraverso comportamenti autonomi di correzione, ottimizzazione e apprendimento basati su oggetti, ambienti, attività ed effetti di controllo.

Pertanto, i sistemi autonomi avanzati hanno le caratteristiche di adattabilità, autoriparazione, intelligenza, collaborazione, autoapprendimento, ecc.

Il controllo autonomo include il completamento automatico di rotte predeterminate e attività pianificate, o la percezione online, e la presa di decisioni in volo e l'esecuzione autonoma di compiti secondo le missioni e i principi determinati. La sfida del controllo autonomo è quella di risolvere una serie di problemi di soluzione ottimali in tempo reale o quasi in tempo reale in condizioni di incertezza e non è necessario alcun intervento umano. La decisione automatica di fronte all'incertezza è un livello logico di progresso nel controllo autonomo dal controllo del loop interno, al pilota automatico alla gestione del volo, alla gestione di più velivoli e quindi alla gestione della missione. È anche il controllo automatico dal livello di controllo della risposta continua a un'estensione discreta del livello guidato dagli eventi.