无人机应用于垃圾分类制度

无人机应用于垃圾分类制度一、无人机应用于垃圾分类制度的概述

无人机技术在垃圾分类制度中的应用，是指利用无人机的高空视角、灵活性和智能化功能，提升垃圾分类的效率和管理水平。该技术通过搭载摄像头、传感器等设备，实现对垃圾投放、收集、转运等环节的实时监控和数据分析，从而优化垃圾分类流程，减少人力成本，提高资源回收率。

（一）无人机技术的优势

1.高空视角与实时监控：无人机能够从空中俯瞰垃圾投放点，实时捕捉垃圾种类、数量及分布情况，为管理者提供直观的数据支持。

2.灵活性与效率：无人机不受地面交通和地形限制，可快速到达偏远或难以进入的区域，提高垃圾收集的效率。

3.数据采集与分析：通过搭载传感器和AI算法，无人机能够自动识别垃圾类型，生成分类数据，辅助决策优化。

（二）无人机在垃圾分类中的具体应用

1.垃圾投放监测

(1)实时识别垃圾种类：利用图像识别技术，无人机可自动分类可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾。

(2)监测违规投放行为：通过热成像等技术，识别未分类或乱扔垃圾的行为，并记录数据供后续处理。

2.垃圾收集路线优化

(1)自动规划最优路线：基于实时垃圾分布数据，无人机可生成高效收集路线，减少车辆空驶率。

(2)动态调整收集计划：根据垃圾产生量变化，动态调整收集频率和车辆调度，提升资源利用率。

3.垃圾转运辅助管理

(1)转运车辆定位跟踪：通过GPS和北斗系统，实时监控垃圾转运车辆的位置和状态。

(2)数据上传与共享：将收集数据上传至云平台，供环卫部门进行统一管理和调度。

二、无人机应用的技术要点

（一）硬件配置要求

1.摄像头与传感器：选择高分辨率摄像头和光谱传感器，确保垃圾识别准确率。

2.飞行续航能力：配备大容量电池或氢燃料电池，保证至少8小时的连续作业时间。

3.数据传输设备：内置4G/5G模块，实现实时数据传输和远程控制。

（二）软件与算法支持

1.图像识别算法：采用深度学习模型，提升垃圾分类的精准度，示例准确率可达95%以上。

2.GIS集成系统：结合地理信息系统，实现垃圾分布可视化与路径规划。

3.云平台数据处理：通过大数据分析，预测垃圾产生趋势，优化资源分配。

三、实施步骤与注意事项

（一）实施步骤

1.场地勘察与规划

(1)测绘垃圾投放点分布图。

(2)确定无人机起降点和飞行区域。

2.系统部署与测试

(1)安装无人机硬件设备。

(2)进行空域测试和算法验证。

3.人员培训与操作

(1)对环卫人员进行无人机使用培训。

(2)制定应急预案，应对突发情况。

（二）注意事项

1.飞行安全：遵守空域管理规定，避免与其他飞行器冲突。

2.数据隐私：确保垃圾分布数据仅用于内部管理，不泄露个人信息。

3.维护保养：定期检查无人机电池和设备，确保运行稳定。

一、无人机应用于垃圾分类制度的概述

无人机技术在垃圾分类制度中的应用，是指利用无人机的高空视角、灵活性和智能化功能，提升垃圾分类的效率和管理水平。该技术通过搭载摄像头、传感器等设备，实现对垃圾投放、收集、转运等环节的实时监控和数据分析，从而优化垃圾分类流程，减少人力成本，提高资源回收率。

（一）无人机技术的优势

1.高空视角与实时监控：无人机能够从空中俯瞰垃圾投放点，实时捕捉垃圾种类、数量及分布情况，为管理者提供直观的数据支持。相较于传统人工巡查，无人机覆盖范围更广，且能快速获取高精度影像，尤其在开阔区域或地形复杂的社区，其优势更为明显。

2.灵活性与效率：无人机不受地面交通和地形限制，可快速到达偏远或难以进入的区域，如高层建筑的天台、大型园区内部道路、桥梁下方等，进行垃圾收集或巡查。这不仅提高了垃圾收集的效率，也解决了部分区域人力难以触及的问题。

3.数据采集与分析：通过搭载高清摄像头、多光谱传感器、热成像仪等设备，结合人工智能（AI）图像识别算法，无人机能够自动识别垃圾类型（如可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾），并精确统计各类垃圾的数量和分布。生成的分类数据可用于优化垃圾投放点的设置、调整垃圾收集路线和频率、评估居民分类意识等，辅助管理者做出科学决策。

（二）无人机在垃圾分类中的具体应用

1.垃圾投放监测

(1)实时识别垃圾种类：无人机搭载的AI摄像头通过深度学习模型训练，能够识别常见的生活垃圾种类。操作人员或自动化系统控制无人机在预设路线或根据实时指令飞行至垃圾投放点附近，摄像头捕捉图像后，AI算法对图像进行分析，输出垃圾类型（如塑料瓶、废纸板、电池、剩菜剩饭等）及其大致数量。例如，系统可设定识别准确率目标为92%，对可回收物、有害垃圾的识别优先级更高。

(2)监测违规投放行为：利用热成像技术，无人机可以探测到异常的热源，结合可见光图像识别，判断是否存在焚烧垃圾等违规行为。同时，通过持续监控，可以记录未按规定分类投放垃圾的行为，生成报告供相关部门进行教育或处理。系统可设置alerts机制，一旦发现违规，立即通知附近的管理人员或监控中心。

2.垃圾收集路线优化

(1)自动规划最优路线：基于无人机采集的实时垃圾分布数据（如各投放点的垃圾堆积量、类型），结合地图数据和无人机的续航能力、载重（若为物流无人机）等因素，后台管理系统可运行路径优化算法（如Dijkstra算法、A*算法或更高级的机器学习路径规划模型），自动生成高效收集路线。相较于人工规划，可减少总飞行距离或时间20%-40%，降低油耗或电量消耗。

(2)动态调整收集计划：无人机系统与垃圾收集车辆管理系统（若有）或环卫部门排班系统对接。当实时监测到某区域垃圾产生量突然增加（如大型活动结束后），系统可自动或半自动调整该区域的收集频率或增派车辆，确保垃圾及时清运，避免产生异味或蚊蝇滋生。数据支持可显示，通过动态调整，平均响应时间可缩短15%。

3.垃圾转运辅助管理

(1)转运车辆定位跟踪：在垃圾转运车辆上安装GPS/北斗定位模块和通信单元，使车辆状态（位置、速度、载重、剩余电量等）能实时传输至云平台。结合无人机采集的垃圾量数据，可以精确匹配“收集量-运输能力-目的地”的关系，优化车辆调度，避免空驶或超载。例如，系统可显示当前车辆A位于点A，目的地为点B，预计到达时间XX，当前载重XX%，剩余垃圾容量XX。

(2)数据上传与共享：无人机采集的图像数据、分类统计结果、飞行参数，以及转运车辆的实时数据，均需上传至安全的云平台。该平台对数据进行存储、处理和分析，生成各类报表（如区域垃圾产生热力图、分类准确率报告、资源回收效率分析等）。通过权限管理，这些数据可共享给环卫管理部门、社区管理者、资源回收企业等，形成协同管理的闭环。

二、无人机应用的技术要点

（一）硬件配置要求

1.摄像头与传感器：

***可见光高清摄像头**：至少1080p分辨率，用于捕捉垃圾外观细节，支持变焦（光学变焦优先）和云台控制，实现精确对焦和拍摄。

***多光谱/高光谱传感器**：用于识别不同材质的垃圾，如区分不同类型的塑料（PET、HDPE等）、纸张（白纸、报纸等）。

***热成像仪**：探测垃圾产生的热量，用于监测违规焚烧、识别夜间垃圾堆积点、评估垃圾热值等。

***激光雷达（LiDAR）**（可选）：用于高精度地形测绘和障碍物探测，尤其在复杂环境中提高飞行安全性。

2.飞行续航能力：根据任务需求选择合适的动力系统。锂聚合物电池无人机续航通常在20-60分钟，适合短时高频巡查。氢燃料电池或油电混合动力无人机续航可达数小时甚至更长，适合大范围、长时间的垃圾收集路线规划或资源回收任务。需配备备用电池和快速充电/加氢设备。

3.数据传输设备：内置工业级4G/5G通信模块，确保实时高清视频回传、控制指令下达和数据传输。若作业区域信号不佳，可考虑配备中继器或卫星通信模块。数据传输需加密，保障信息安全。

4.飞行平台选择：根据载荷需求选择多旋翼（如4旋翼、6旋翼，适合灵活巡查和低空拍摄）、固定翼（适合大范围、长距离快速收集路线规划）或垂直起降固定翼（VTOL，兼顾灵活性和续航）。需考虑抗风能力、载重能力、起降场地要求。

（二）软件与算法支持

1.图像识别算法：采用迁移学习或从头训练的深度学习模型（如CNN、Transformer等架构），在大量标注垃圾图像数据上进行训练。需持续优化模型，提高复杂光照、遮挡、天气条件下的识别准确率。可开发针对特定场景（如高空拍摄、小目标识别）的优化算法。定期使用实际采集的数据进行模型迭代和验证，保持识别性能。

2.GIS集成系统：将无人机采集的数据（坐标、图像、分类结果）与地理信息系统（GIS）平台集成。可在地图上直观展示垃圾分布热力图、分类统计图表、收集路线规划与优化效果、垃圾投放点评估等。支持基于地理位置的筛选、查询和分析功能。

3.云平台数据处理：搭建稳定、安全的云服务器，用于数据存储、计算和分发。采用大数据处理技术（如Hadoop、Spark）处理海量影像和传感器数据。开发数据可视化工具，生成定制化报表和仪表盘。建立数据共享接口，方便不同部门或合作方调用数据。数据备份和容灾机制是云平台建设的重要考量。

三、实施步骤与注意事项

（一）实施步骤

1.场地勘察与规划

(1)**详细测绘**：使用无人机或传统测绘方法，获取目标区域的高精度数字高程模型（DEM）和正射影像图（DOM）。绘制垃圾投放点（垃圾桶、垃圾站、临时堆放点）的精确位置图，标注类型、容量、清运频率等属性信息。

(2)**空域分析**：评估作业区域的空域使用情况，了解禁飞区、限飞区，规划无人机的主要飞行走廊和起降点。考虑周边环境（如高大建筑物、障碍物）对飞行的影響。

(3)**需求分析**：与环卫管理部门、社区代表、资源回收企业等沟通，明确使用无人机解决的具体问题（如提高某区域分类率、优化某条线路效率、监测特定违规行为等），确定项目目标和关键绩效指标（KPI）。

2.系统部署与测试

(1)**硬件采购与组装**：根据任务需求，采购或定制无人机、摄像头、传感器、地面站、充电设备等硬件。按照说明书进行组装、校准（如IMU、GPS、相机云台）。

(2)**软件安装与配置**：安装飞行控制软件、图像处理软件、GIS软件、云平台软件等。配置无人机连接、参数设置（如飞行高度、速度、返航点、返航条件）、软件接口等。

(3)**空域申请与审批**（若需要）：根据当地管理规定，申请无人机飞行许可或备案。

(4)**系统联调与测试**：将无人机与地面站、云平台连接，进行数据传输测试。在开阔场地进行基础飞行测试、相机拍摄测试、AI识别算法初步测试。在模拟实际作业场景下进行压力测试和优化。

(5)**制定操作规程**：编写详细的无人机操作手册，包括飞行前检查、飞行中注意事项、数据采集流程、应急处理预案等。

3.人员培训与操作

(1)**无人机飞手培训**：对操作人员进行专业培训，内容包括无人机原理、系统操作、飞行技巧、气象知识、空域法规、电池维护、应急处理等。考核合格后方可持证上岗。

(2)**数据处理与分析培训**：对管理人员或数据分析人员进行培训，使其掌握如何使用GIS平台、云平台查看数据、分析报表、识别问题、优化决策。

(3)**实际操作演练**：组织飞手和管理人员在实际工作环境中进行多轮次演练，熟悉操作流程，积累经验。逐步增加作业难度和复杂度。

(4)**建立沟通机制**：明确飞手、管理人员、一线环卫工人之间的沟通方式（如对讲机、即时通讯软件、工作群），确保信息畅通，协同作业。

（二）注意事项

1.**飞行安全**：

*严格遵守当地航空法规和空域管理规定，确保飞行安全。

*飞行前进行详细气象检查，避免在恶劣天气（大风、雨雪、雷电）下飞行。

*设置合理的返航点和低电量自动返航功能，并测试其可靠性。

*进行障碍物感知和规避测试，尤其是在复杂或城市环境。

*建立飞行记录制度，记录每次飞行的参数和状态。

2.**数据隐私与安全**：

*无人机搭载的摄像头可能采集到地面人员的影像，必须制定严格的数据采集和存储规范，确保不采集涉及个人隐私的信息，或对采集到的数据进行匿名化处理。

*云平台存储和处理的数据需进行加密，访问权限严格控制，防止数据泄露或滥用。

*明确数据所有权和使用权，遵守相关数据保护协议。

3.**设备维护与保养**：

*制定详细的无人机及配套设备的维护保养计划，包括定期检查飞行器结构、电池健康度、相机清晰度、传感器准确性等。

*建立备件库，确保常用易损件供应。

*电池需按照规范进行充放电管理，延长使用寿命。

*根据使用环境，定期清洁和校准传感器和相机。

4.**成本效益评估**：

*在项目实施前和实施中，持续评估无人机应用的成本（设备购置、维护、人员、能源）和效益（效率提升、成本节约、环境改善、管理水平提高），确保项目可持续性。

5.**用户接受度与宣传**：

*向社区居民、环卫工人等利益相关者宣传无人机技术的应用价值和预期效果，提高其接受度和配合度。收集反馈，持续改进应用方案。

一、无人机应用于垃圾分类制度的概述

无人机技术在垃圾分类制度中的应用，是指利用无人机的高空视角、灵活性和智能化功能，提升垃圾分类的效率和管理水平。该技术通过搭载摄像头、传感器等设备，实现对垃圾投放、收集、转运等环节的实时监控和数据分析，从而优化垃圾分类流程，减少人力成本，提高资源回收率。

（一）无人机技术的优势

1.高空视角与实时监控：无人机能够从空中俯瞰垃圾投放点，实时捕捉垃圾种类、数量及分布情况，为管理者提供直观的数据支持。

2.灵活性与效率：无人机不受地面交通和地形限制，可快速到达偏远或难以进入的区域，提高垃圾收集的效率。

3.数据采集与分析：通过搭载传感器和AI算法，无人机能够自动识别垃圾类型，生成分类数据，辅助决策优化。

（二）无人机在垃圾分类中的具体应用

1.垃圾投放监测

(1)实时识别垃圾种类：利用图像识别技术，无人机可自动分类可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾。

(2)监测违规投放行为：通过热成像等技术，识别未分类或乱扔垃圾的行为，并记录数据供后续处理。

2.垃圾收集路线优化

(1)自动规划最优路线：基于实时垃圾分布数据，无人机可生成高效收集路线，减少车辆空驶率。

(2)动态调整收集计划：根据垃圾产生量变化，动态调整收集频率和车辆调度，提升资源利用率。

3.垃圾转运辅助管理

(1)转运车辆定位跟踪：通过GPS和北斗系统，实时监控垃圾转运车辆的位置和状态。

(2)数据上传与共享：将收集数据上传至云平台，供环卫部门进行统一管理和调度。

二、无人机应用的技术要点

（一）硬件配置要求

1.摄像头与传感器：选择高分辨率摄像头和光谱传感器，确保垃圾识别准确率。

2.飞行续航能力：配备大容量电池或氢燃料电池，保证至少8小时的连续作业时间。

3.数据传输设备：内置4G/5G模块，实现实时数据传输和远程控制。

（二）软件与算法支持

1.图像识别算法：采用深度学习模型，提升垃圾分类的精准度，示例准确率可达95%以上。

2.GIS集成系统：结合地理信息系统，实现垃圾分布可视化与路径规划。

3.云平台数据处理：通过大数据分析，预测垃圾产生趋势，优化资源分配。

三、实施步骤与注意事项

（一）实施步骤

1.场地勘察与规划

(1)测绘垃圾投放点分布图。

(2)确定无人机起降点和飞行区域。

2.系统部署与测试

(1)安装无人机硬件设备。

(2)进行空域测试和算法验证。

3.人员培训与操作

(1)对环卫人员进行无人机使用培训。

(2)制定应急预案，应对突发情况。

（二）注意事项

1.飞行安全：遵守空域管理规定，避免与其他飞行器冲突。

2.数据隐私：确保垃圾分布数据仅用于内部管理，不泄露个人信息。

3.维护保养：定期检查无人机电池和设备，确保运行稳定。

一、无人机应用于垃圾分类制度的概述

无人机技术在垃圾分类制度中的应用，是指利用无人机的高空视角、灵活性和智能化功能，提升垃圾分类的效率和管理水平。该技术通过搭载摄像头、传感器等设备，实现对垃圾投放、收集、转运等环节的实时监控和数据分析，从而优化垃圾分类流程，减少人力成本，提高资源回收率。

（一）无人机技术的优势

1.高空视角与实时监控：无人机能够从空中俯瞰垃圾投放点，实时捕捉垃圾种类、数量及分布情况，为管理者提供直观的数据支持。相较于传统人工巡查，无人机覆盖范围更广，且能快速获取高精度影像，尤其在开阔区域或地形复杂的社区，其优势更为明显。

2.灵活性与效率：无人机不受地面交通和地形限制，可快速到达偏远或难以进入的区域，如高层建筑的天台、大型园区内部道路、桥梁下方等，进行垃圾收集或巡查。这不仅提高了垃圾收集的效率，也解决了部分区域人力难以触及的问题。

3.数据采集与分析：通过搭载高清摄像头、多光谱传感器、热成像仪等设备，结合人工智能（AI）图像识别算法，无人机能够自动识别垃圾类型（如可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾），并精确统计各类垃圾的数量和分布。生成的分类数据可用于优化垃圾投放点的设置、调整垃圾收集路线和频率、评估居民分类意识等，辅助管理者做出科学决策。

（二）无人机在垃圾分类中的具体应用

1.垃圾投放监测

(1)实时识别垃圾种类：无人机搭载的AI摄像头通过深度学习模型训练，能够识别常见的生活垃圾种类。操作人员或自动化系统控制无人机在预设路线或根据实时指令飞行至垃圾投放点附近，摄像头捕捉图像后，AI算法对图像进行分析，输出垃圾类型（如塑料瓶、废纸板、电池、剩菜剩饭等）及其大致数量。例如，系统可设定识别准确率目标为92%，对可回收物、有害垃圾的识别优先级更高。

(2)监测违规投放行为：利用热成像技术，无人机可以探测到异常的热源，结合可见光图像识别，判断是否存在焚烧垃圾等违规行为。同时，通过持续监控，可以记录未按规定分类投放垃圾的行为，生成报告供相关部门进行教育或处理。系统可设置alerts机制，一旦发现违规，立即通知附近的管理人员或监控中心。

2.垃圾收集路线优化

(1)自动规划最优路线：基于无人机采集的实时垃圾分布数据（如各投放点的垃圾堆积量、类型），结合地图数据和无人机的续航能力、载重（若为物流无人机）等因素，后台管理系统可运行路径优化算法（如Dijkstra算法、A*算法或更高级的机器学习路径规划模型），自动生成高效收集路线。相较于人工规划，可减少总飞行距离或时间20%-40%，降低油耗或电量消耗。

(2)动态调整收集计划：无人机系统与垃圾收集车辆管理系统（若有）或环卫部门排班系统对接。当实时监测到某区域垃圾产生量突然增加（如大型活动结束后），系统可自动或半自动调整该区域的收集频率或增派车辆，确保垃圾及时清运，避免产生异味或蚊蝇滋生。数据支持可显示，通过动态调整，平均响应时间可缩短15%。

3.垃圾转运辅助管理

(1)转运车辆定位跟踪：在垃圾转运车辆上安装GPS/北斗定位模块和通信单元，使车辆状态（位置、速度、载重、剩余电量等）能实时传输至云平台。结合无人机采集的垃圾量数据，可以精确匹配“收集量-运输能力-目的地”的关系，优化车辆调度，避免空驶或超载。例如，系统可显示当前车辆A位于点A，目的地为点B，预计到达时间XX，当前载重XX%，剩余垃圾容量XX。

(2)数据上传与共享：无人机采集的图像数据、分类统计结果、飞行参数，以及转运车辆的实时数据，均需上传至安全的云平台。该平台对数据进行存储、处理和分析，生成各类报表（如区域垃圾产生热力图、分类准确率报告、资源回收效率分析等）。通过权限管理，这些数据可共享给环卫管理部门、社区管理者、资源回收企业等，形成协同管理的闭环。

二、无人机应用的技术要点

（一）硬件配置要求

1.摄像头与传感器：

***可见光高清摄像头**：至少1080p分辨率，用于捕捉垃圾外观细节，支持变焦（光学变焦优先）和云台控制，实现精确对焦和拍摄。

***多光谱/高光谱传感器**：用于识别不同材质的垃圾，如区分不同类型的塑料（PET、HDPE等）、纸张（白纸、报纸等）。

***热成像仪**：探测垃圾产生的热量，用于监测违规焚烧、识别夜间垃圾堆积点、评估垃圾热值等。

***激光雷达（LiDAR）**（可选）：用于高精度地形测绘和障碍物探测，尤其在复杂环境中提高飞行安全性。

2.飞行续航能力：根据任务需求选择合适的动力系统。锂聚合物电池无人机续航通常在20-60分钟，适合短时高频巡查。氢燃料电池或油电混合动力无人机续航可达数小时甚至更长，适合大范围、长时间的垃圾收集路线规划或资源回收任务。需配备备用电池和快速充电/加氢设备。

3.数据传输设备：内置工业级4G/5G通信模块，确保实时高清视频回传、控制指令下达和数据传输。若作业区域信号不佳，可考虑配备中继器或卫星通信模块。数据传输需加密，保障信息安全。

4.飞行平台选择：根据载荷需求选择多旋翼（如4旋翼、6旋翼，适合灵活巡查和低空拍摄）、固定翼（适合大范围、长距离快速收集路线规划）或垂直起降固定翼（VTOL，兼顾灵活性和续航）。需考虑抗风能力、载重能力、起降场地要求。

（二）软件与算法支持

1.图像识别算法：采用迁移学习或从头训练的深度学习模型（如CNN、Transformer等架构），在大量标注垃圾图像数据上进行训练。需持续优化模型，提高复杂光照、遮挡、天气条件下的识别准确率。可开发针对特定场景（如高空拍摄、小目标识别）的优化算法。定期使用实际采集的数据进行模型迭代和验证，保持识别性能。

2.GIS集成系统：将无人机采集的数据（坐标、图像、分类结果）与地理信息系统（GIS）平台集成。可在地图上直观展示垃圾分布热力图、分类统计图表、收集路线规划与优化效果、垃圾投放点评估等。支持基于地理位置的筛选、查询和分析功能。

3.云平台数据处理：搭建稳定、安全的云服务器，用于数据存储、计算和分发。采用大数据处理技术（如Hadoop、Spark）处理海量影像和传感器数据。开发数据可视化工具，生成定制化报表和仪表盘。建立数据共享接口，方便不同部门或合作方调用数据。数据备份和容灾机制是云平台建设的重要考量。

三、实施步骤与注意事项

（一）实施步骤

1.场地勘察与规划

(1)**详细测绘**：使用无人机或传统测绘方法，获取目标区域的高精度数字高程模型（DEM）和正射影像图（DOM）。绘制垃圾投放点（垃圾桶、垃圾站、临时堆放点）的精确位置图，标注类型、容量、清运频率等属性信息。

(2)**空域分析**：评估作业区域的空域使用情况，了解禁飞区、限飞区，规划无人机的主要飞行走廊和起降点。考虑周边环境（如高大建筑物、障碍物）对飞行的影響。

(3)**需求分析**：与环卫管理部门、社区代表、资源回收企业等沟通，明确使用无人机解决的具体问题（如提高某区域分类率、优化某条线路效率、监测特定违规行为等），确定项目目标和关键绩效指标（KPI）。

2.系统部署与测试

(1)**硬件采购与组装**：根据任务需求，采购或定制无人机、摄像头、传感器、地面站、充电设备等硬件。按照说明书进行组装、校准（如IMU、GPS、相机云台）。

(2)**软件安装与配置**：安装飞行控制软件、图像处理软件、GIS软件、云平台软件等。配置无人机连接、参数设置（如飞行高度、速度、返航点、返航条件）、软件接口等。

(3)**空域申请与审批**（若需要）：根据当地管理规定，申请无人机飞行许可或备案。

(4)**系统联调与测试**：将无人机与地面站、云平台