လေယာဉ်ပေါင်းဆောင်များသည် အရေးပေါ်ကောင်းမွန်သော ကမ်ပျူတာစနစ်များဖြင့် စတင်ခဲ့ပြီး၊ ဒါဟာ မျိုးရိုးများအတွင်း ပြောင်းလဲမှုကို ဖြစ်ပွားစေခဲ့သည်။ အစတွင် လေယာဉ်များသည် အခြေခံအဆင့်အတွင်း ကမ်ပျူတာများဖြင့် စီးပွားရေးအတွက် အဓိကအသုံးပြုခဲ့ပြီး၊ နည်းပညာများ ပြောင်းလဲလာသည့်အခါ ဒီအခြေခံစနစ်များသည် လေထုပျံသန်းဓါတ်ပုံရိုက်ခြင်းကို ပြောင်းလဲခဲ့ပြီး၊ အကျိုးအမြတ်ရှိသော အသုံးပြုမှုများ ဥပမာ- အကျိုးအကျော်ကြားရေးတွင် အသုံးပြုခြင်း၊ ရုပ်ရှင်ထုတ်လုပ်ခြင်းတွင် အသုံးပြုခြင်း စသည်ဖြင့် ဖြစ်ပေါ်လာခဲ့သည်။ အရေးကြီးသော အချိန်များတွင် လေထုပျံသန်းပြုစုမှုအတွက် လေယာဉ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဖြင့် စစ်ရေးမှ စီးပွားရေးသို့ လွှဲပြောင်းလာခြင်းကို သတ်မှတ်ခဲ့သည်။ လေယာဉ်ကမ်ပျူတာများကို ပထမဆုံး အသုံးပြုခဲ့သော ပုံမှန်မြေပုံရေးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများက အသစ်များကို ဖွင့်လှစ်ခဲ့ပြီး၊ ယနေ့ခေတ် ပေါင်းဆောင်မှုများအတွက် လမ်းကို ဖွင့်လှစ်ခဲ့သည်။
အချိန်ကြာသော နှစ်များတွင် ဒရိုင်ဖ်များ၏ လျှပ်စစ်ထုတ်ကုန်များသည် ပိုမိုယူဆီးထားသော စံချိန်စနစ်များကို ပါဝင်ရန် ဖြစ်လာပြီး သဘာဝပျောက်မှုနှင့် သုံးစွဲမှုစနစ်များ အတွက် အကြီးအကျယ်ရေး သက်ရောက်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ ဒီဇာတ်ကြောင်းသည် တစ်ခုတည်းသော လေထုပြောင်းလဲမှုတွင် အမျိုးမျိုးသော စံချိန်များ၊ ဥပမာ အပူချိန်ကင်မရာများနှင့် LiDAR ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်မှုများကို ပိုမိုကြီးမားစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။ AI မှ အားပေးထားသော လျှပ်စစ်ထုတ်ကုန်များသည် အချိန်တွင် ဒေတာကို အက်ရှိုက်ရေးဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပိုမိုကြီးမားစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။ Association for Unmanned Vehicle Systems International (AUVSI) အရ သဘာဝပျောက်မှုတွင် ဒရိုင်ဖ်များ၏ အသုံးပြုမှုသည် နှစ်စဉ် ၃၂% ကျော် ပိုမိုကြီးမားလာမည်ဟု မျှော်လင့်ထားပြီး ဒီဇာတ်ကြောင်းများတွင် အရေးကြီးသော လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် သူတို့၏ အရေးပါကြောင်းကို ထုတ်ထားသည်။
ဒရိုင်န် ဖလေ့ထုတ် ကန္တူလာများ ပစ္စည်း လုပ်ဆောင်ချိန်များအတွင်း ဒရိုင်န်၏ လှိုင်းစီးမှုကို သီးခြားစေရန် အဓိကအခန်းကဏ္ဍအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။ ယင်းကန္တူလာများသည် ဒရိုင်န်၏ နားလည်မှုအဖြစ် လှိုင်းစီးမှုကို ပြင်းထန်စွာ ပြုလုပ်ပြီး လက်တွေ့ထားသော ပစ္စည်းများ၊ ဥပမာ ကမ်ပဲရာများ သို့မဟုတ် ဆိုင်းရဲများကို ကွဲပြားစွာ လုပ်ဆောင်သည်။ ဖလေ့ထုတ် ကန္တူလာများနှင့် ပစ္စည်း ပေါင်းစပ်မှုအကြားရှိ ဆက်စပ်မှုသည် အရေးကြီးဖြစ်ပြီး၊ ကောင်းစွာဒီဇိုင်းထားသော စနစ်တစ်ခုသည် ဒရိုင်န်၏လှိုင်းစီးမှုနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များအကြား လှုံ့ဆော်မှုကို ပြုလုပ်သည်။ ပညာရှင်များအccording အရ ရှုံးလှုပ်ရှားသော ဖလေ့ထုတ် အլဂိုရီသမ်များကို ပါဝင်သွားလျှင် ပစ္စည်း၏ လုပ်ဆောင်မှုကို ပိုမိုကောင်းစွာ ပြင်ဆင်ပေးနိုင်ပြီး လုံးဝင်းမှုနှင့် အချိန်ကို အကောင်အထည်ဖော်ပေးသည်။ ထို့ကြောင့် ပေါင်းစပ်မှုသည် အဆိုပါ လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ အဖြေကို ပိုမိုကောင်းစွာ ပြောင်းလဲပေးပြီး ဒရိုင်န်များအား ရှုံးလှုပ်ရှားသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုသတ်မှတ်စွာ လုပ်ဆောင်စေသည်။
ကမ်ပျာ စတေဘီလိဇာများသည် ဒရုင်ဖြောင့်များ၏ လေထဲရှိ ခရီးစဉ်အတွင်း လှည့်ပတ်ခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်သော ရံခါ မီးခြင်းကို နည်းယူရန်အတွက် အခြေခံအရာဝတ္တုဖြစ်ပြီး၊ လေထဲမှ ရိုက်ထားသော မီဒီယာ၏ အရှင်းလင်းသော qualité ကို ချိန်ဆောင်ရွက်ပေးသည်။ ဒရုင်ဖြောင့်များသည် မျိုးမျိုးသော လေထဲရှိ အခြေအနေများတွင် လှုပ်ရှားလျှင်၊ စတေဘီလိဇာများသည် ကမ်ပျာကို မြောက်ပြီး ရံခါမီးခြင်း သို့မဟုတ် ရောင်မြောက်မှုများကို ကန့်သတ်ပေးသည်။ စတေဘီလိဇာများ၏ ဒီဇိုင်းတွင် ပြင်သစ်သော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ အသုံးအဆများသည် သူတို့၏ အကောင်းဆုံးမှုကို အများကြီးတိုးတက်စေပြီး၊ ဒရုင်ဖြောင့်များသည် ရိုက်ထားသော မီဒီယာများကို ပို၍ ရှင်းလင်းနှင့် အသေးစိတ်များကို ပို၍ ပြောင်းပြောင်းထားသော မီဒီယာများကို ရိုက်ထားနိုင်စေသည်။ ဒီဇိုင်းအားလုံး၏ အကြံပြုမှုသည် အကျိုးသက်ရောက်မှုများအတွက် အထူးသဖြင့် အကျိုးအမြတ်ရှိသော မီဒီယာများကို လိုအပ်သည့် အကျိုးအကျော်များတွင် အရေးကြီးသော ဆောင်ရွက်မှုများကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် အခြေခံအရာဝတ္တုဖြစ်ပါသည်။ ပြင်သစ်သော ကမ်ပျာ စတေဘီလိဇာများကို ဒရုင်ဖြောင့်စနစ်များထဲသို့ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် လေထဲမှ ရိုက်ထားသော မီဒီယာကို အရှင်းလင်းနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသော နိုင်ငံတကာအခြေခံအရာဝတ္တုအဖြစ် ဖြစ်ပေါ်စေမည်ဖြစ်သည်။
အိမ်လေး၊ ပာရှင်စက်ဝန်းနှင့် LiDAR ဆိုင်ရာ အခြေအနေတွေရဲ့ ထွက်ပေါ်လာမှုက ဒရုင်တို့ရဲ့ အသုံးပြုမှုအကျယ်ကို အလွန်ကြီးမားစွာ ဖြန့်ကျူးလိုက်ပါတယ်။ ဒီ အသစ်တွေရဲ့ ဓာတ်ပုံပြန်ရေးသော ဘာသာရပ်တွေဟာ သာမန်လုပ်ငန်းများကို မόောင်းပြောင်းသာမက အစဉ်အလာကိုလည်း ပြောင်းလဲစေပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် အိမ်လေးဆိုင်ရာ အခြေအနေတွေဟာ အိမ်လေးရဲ့ လက္ခဏာများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်စေပြီး မိုးမှုကို ရှာဖွေရေးနှင့် ကြိုးပမ်းရေးအတွက် အရေးကြီးတဲ့ အချက်တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ ပာရှင်စက်ဝန်းဆိုင်ရာ အခြေအနေတွေဟာ မျိုးရိုးတစ်ခုအတွင်းရှိ မျိုးပျူမှုကို ဖော်ပြနိုင်စေပြီး ပျိုးရိုးများကို ကြည့်ရှုနိုင်စေရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်ပါတယ်။ LiDAR ဆိုတာက 3D မှာ ပေးထားတဲ့ အခြေအနေတွေကို ပုံမှန်အားဖြင့် ပြင်ဆင်နိုင်စေပြီး ပরিবেশကို မှတ်တမ်းတင်နှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံတွေကို စစ်ဆေးရေးတွေကို အလွန်ကြီးမားစွာ ပြောင်းလဲစေပါတယ်။
အော်တိုင်းများသည် ဒီစက်တာများရှိ လုပ်ဆောင်မှု၏ ကုန်သွယ်မှုနှင့် အကူအညီ၏ တိုးတက်မှုတွင် သတ်မှတ်ထားသော တိုးခြင်းများကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အခြေခံအဆောက်အအုံများ၏ စစ်ဆေးခြင်း၏ အချိန်များကို အရမ်းကြီးစွာ ဖျက်သိမ်းခဲ့ပြီး၊ ပတ်ဝန်းကျင်ပိုင်းကို လေ့လာခြင်းသည် ထိပ်တန်းသော အချက်အလက်များကို သဘောတူညီမှုအတွက် ပေးဆောင်နိုင်စေခဲ့သည်။ ဒီဇင်းเซန်ဆာများမှ ပေးထားသော အမြင့်အဆင့်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များနှင့် ဓာတ်ပုံများကြောင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် အမြန်နှင့် သဘောတူညီမှုဖြင့် ဖြစ်ပေါ်နိုင်ခဲ့သည်။
ဒရိုင်းန်များ၏ တောင်းပလိတ်များသည် အစောပိုင်းက ဓါတ်ပုံခြောက်ခြင်းဖြင့် မဟုတ်ဘဲ ယာဉ်ရောဂီနှင့် အရေးပေါ်ဆောင်ရွက်မှုတွင် အရေးကြီးသော အခန်းများကို ထိန်းသိမ်းနေပါသည်။ ယင်းပြောင်းလဲမှုသည် ဆေးဝါးကုသမှုဆိုင်ရာ ပစ္စည်းများကို ပို့ဆောင်ရန် စနစ်များ၏ တိုးတက်မှုတွင် မြင်သာသည်၊ ဒရိုင်းန်များကို အကျိုးပြုသော ဒေသဝေါဟာရများသို့ သို့မဟုတ် ဘေးရောင်းရောင်းတိုက်ခိုက်မှုများဖြစ်သော ဒေသများသို့ အလွန်မြန်မာစွာ ဆေးဝါးကုသမှုပစ္စည်းများကို ပို့ဆောင်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒရိုင်းန်ပို့ဆောင်မှုတွင် အpecializingကို လုပ်ဆောင်သော Zipline ဆိုင်ရာကုမ္ပဏီသည် ရူးအန်ဒါနှင့် ဂါနာများ အတွင်းတွင် ဆေးဝါးကုသမှုပစ္စည်းများကို ပို့ဆောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍများကို ပြသခဲ့ပြီး ယင်းတို့၏ ဇီဝီကိုယ်တိုင်ကိုယ်တာများကို ပြသခဲ့သည်။
အာကာသယာဉ်ပစ္စည်း ပို့ဆောင်မှုryn ဗဟိုကျော်ကြားမှု၏ ရှိုးလျှော့ချိန်ကို ကြေညာပေးသည့် အချက်အလက်များ၊ နောက်ဆုံး တစ်ဆယ့်နှစ်အတွင်း ထို့ကဲ့သို့ ဖြစ်ပေါ်လာမည်ဟု မူတည်ချက်များကြေညာထားသည်။ ဗဟိုကျော်ကြားမှုစာရင်းများအရ၊ အာကာသယာဉ်ပစ္စည်း ပို့ဆောင်မှုryn ဗဟိုကျော်ကြားမှုသည် ၂၀၃၀ ခုနှစ်အထိ နှစ်တစ်ခုလျှင် ပုံမှန်အမြင်မှု (CAGR) အများဆုံး ၁၀% ရှိနိုင်မည်ဟု မူတည်ထားသည်။ ဒီဇိုင်းများသည် လုပ်ငန်းရေးတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍတစ်ခုအဖြစ် ဖြစ်ပေါ်လာမည်ဖြစ်သည်။ ဒီဇိုင်းများသည် လုပ်ငန်းရေးတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍတစ်ခုအဖြစ် ဖြစ်ပေါ်လာမည်ဖြစ်သည်။ ဒီဇိုင်းများသည် လုပ်ငန်းရေးတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍတစ်ခုအဖြစ် ဖြစ်ပေါ်လာမည်ဖြစ်သည်။
ဒရုန်များတွင် အလေ့အကျင့်ချိန်ကို ပြောင်းလဲဖြင့် ချိန်ချိတ်ထားသည်။ အလေ့အကျင့်ချိန်၏ မှန်ကန်သော ချိန်ချိတ်မှုမရှိသော်လည်း ဒရုန်၏ လေယာဉ်အခြေခံအချက်များကို ဆိုးရွားစေပြီး လေယာဉ်အခြေခံအချက်များ၊ လေယာဉ်အခြေခံအချက်များကို လျော့နည်းစေပါသည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အလေ့အကျင့်ချိန်ကို အသုံးပြုရန်အတွက် လေယာဉ်အခြေခံအချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် လေယာဉ်အခြေခံအချက်များကို အသုံးပြုသည်။ အလေ့အကျင့်ချိန်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် လေယာဉ်အခြေခံအချက်များကို အသုံးပြုသည်။ လေယာဉ်အခြေခံအချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် လေယာဉ်အခြေခံအချက်များကို အသုံးပြုသည်။
နောက်ဆုံးအသစ်ခြင်း ပစ္စည်းများ၏ ရောင်းဝယ်သည့်လှုပ်ရှားမှုများသည် ဒရိုင်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို လွတ်လပ်သော ထိရောက်သော ဒရိုင်ဖဲများကို ဖွံ့ဖြိုးစေရန် အကြံပြုပါသည်။ ပစ္စည်းသိပ္ပံဘာသာရပ်တွင် ရှိသော အသစ်ခြင်းများသည် ဒရိုင်၏ အလေးချိန်ကို လျော့နည်းစေရန် အခြားအချိန်များကို မပြောင်းလဲဘဲ ဖြစ်ပါသည်။ ဒီဇိုင်းထွန်းကားသော လမ်းကြောင်းများကို ဒရိုင်များထဲသို့ ပါဝင်စေရန် လျော့နည်းသော အလေးချိန်များကို မပြောင်းလဲဘဲ ဖြစ်ပါသည်။ DJI ၏ နောက်ဆုံးအသစ်များအတွင်း ကာဗန်ဖိုင်ဘားနှင့် အထူးပေါ်လွင်များကို အသုံးပြုသည့် ပစ္စည်းများသည် အခြားအချိန်များကို မပြောင်းလဲဘဲ အလေးချိန်ကို လျော့နည်းစေရန် အကြံပြုပါသည်။ ဒီဇိုင်းထွန်းကားသော အလေးချိန်များသည် ဒရိုင်များသည် အလေးချိန်များကို ဆောင်ရွက်ရန် လိုအပ်သော အကျိုးအမြတ်များကို ပြသပြီး အရည်အချင်းနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုကြားတွင် ပုံမှန်ကို ပြသပါသည်။
မေးခွန်းပညာသင်တန်းကို လေယာဉ်ထဲသို့ ပါဝင်စေခြင်းဟာ အလိုလျောက် payload deployment ကို ပြောင်းလဲလာစေရန်အတွက် လုပ်ဆောင်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်စေရန်အတွက် အဓိကအချက်ဖြစ်ပါသည်။ အလွယ်တကူ ပညာသင်တန်းများကို အသုံးပြု၍ လေယာဉ်များကို အကောင်းဆုံးလမ်းကြောင်းများနှင့် အဆင့်မြင့်ဆုံးပြင်ဆင်ရန်အတွက် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် လေယာဉ်ပြင်ပြင်ဆင်ဆင်ရာတွင် အရင်းအမြစ်အသင်းများက machine learning ကို အသုံးပြု၍ အချိန်တွင်လုပ်ဆောင်နိုင်သော အဆင့်မြင့်ဆုံးဆုံးရှိပါသည်။ ဒီဇိုင်းကို လူသားများထံမှ မပါဝင်ဘဲ ရှုံးထားသော ပတ်ဝန်းကျင်များကို လေယာဉ်များက navigation လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ လေယာဉ်များကို ပြောင်းလဲလာစေရန် AI နှင့် machine learning ကို အသုံးပြု၍ payload delivery process ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်စေရန်အတွက် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
Swarm တက္ကန်ခြင်းသည် မိုးလေယာဉ်များ၏ ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုကို အမြဲတမ်းဖြစ်စေရန် အသစ်များကို ပေးဆောင်နေပါသည်။ ဒီနည်းလမ်းမှာ မိုးလေယာဉ်များ တစ်ခုခုသည် တာဝန်များကို ပြည့်စုံစွာ ပြီးစီးရန် အတူတူ လုပ်ဆောင်နေသည်ဟု ဆိုရပါမည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြီးမားသော လူဦးရေထုတ်လုပ်ခြင်းသို့မဟုတ် အရေးပေါ်ကြောင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများတွင်၊ မိုးလေယာဉ်များသည် ကျယ်ပြန့်သော ဒေသများကို အကြံပြုစွာ ဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။ ဒီဇာတ်ကားသည် ကုမ္ပဏီနှင့် စစ်ဘက်များတွင် မိုးလေယာဉ်များ၏ အသုံးပြုမှုကို ပြောင်းလဲစေရန် အကြံပြုပါသည်။ ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုနှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အကြံပြုမှုတွင် အဓိကအကျိုးသော ပြောင်းလဲမှုများကို ပုံမှန်အရေးကြီးများ မော်ဒယ်တစ်ခုအဖြစ် မိုးလေယာဉ်များ၏ ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုနှင့် ကူညီမှုကို ပြောင်းလဲစေပါသည်။
ဒီအသစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ မိုးလေယာဉ်လုပ်ငန်းသည် အရေးကြီးများနှင့် ပြောင်းလဲမှုများအတွက် အဆင်ပြေနိုင်ပါသည်။ AI နှင့် swarm တက္ကန်ခြင်းသည် ပြင်ပြင်ဆင်ဆင်မှုများကို ပြန်လည်သတ်မှတ်ပေးပါသည်။
Hot News
EN
