中山大学团队提出CoDrone框架，通过端-边-云协同实现无人机自主导航优化。系统采用三层架构：端侧基于灰度图轻量导航（减少66%输入通道），边缘通过DepthAnythingV2进行深度估计并压缩为一维占用栅格，云端Qwen-VL-Max通过函数调用机制直接输出控制指令。核心创新包括：1）仅需1万FLOPs的DRL神经调度器动态协调三层资源；2）DEGAGE算法将深度图转换为可行驶区域分类；3）VLM函数调用绕过自然语言解析延迟。实验显示，相比基线方法平均飞行距离提升40%，导航质量提升5%，极端场景恢复
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保姆级教程：用EMQX 5.0规则引擎，把MQTT数据自动存到MySQL（附避坑指南）中山大学团队提出 CoDrone 框架 通过端 边 云协同实现无人机自主导航优化 系统采用三层架构 端侧基于灰度图轻量导航 减少 66 输入通道 边缘通过 DepthAnythin 进行深度估计并压缩为一维占用栅格 云端 Qwen VL Max 通过函数调用机制直接输出控制指令 核心创新包括 1 仅需 1 万 FLOPs 的 DRL 神经调度器动态协调三层资源 2 DEGAGE 算法将深度图转换为可行驶区域分类
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