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國防大學 電子工程碩士班 張克勤、鄭紹宏所指導 施彥廷的 基於預測的空中小型基地台資源分配：聯合機器學習方法 （2021），提出模擬飛行2020免安裝關鍵因素是什麼，來自於數據驅動、監督式學習、非監督式學習、移動性預測、無人機小型基地台。

而第二篇論文國立中山大學 資訊工程學系研究所 李宗南所指導 林昱全的 基於點雲與人工勢場之無人機避障與精準降落系統 （2020），提出因為有 無人機、人工勢場、避障、點雲、精準降落的重點而找出了 模擬飛行2020免安裝的解答。

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除了模擬飛行2020免安裝，大家也想知道這些：

基於預測的空中小型基地台資源分配：聯合機器學習方法

為了解決模擬飛行2020免安裝的問題，作者施彥廷 這樣論述：

由於無人駕駛飛行器(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 易於部署、快速移動和懸停能力，因此它們被用於許多商業應用。特別是安裝在無人機上的小型基地台，也稱為無人機小型基地台(Drone Small Cell, DSC) ，可為無線網路提供臨時緩解或輔助程序。在本文中，我們設計了一個基於預測的主動無人機管理(Prediction-Based Proactive Drone Management, P^2 DM) 架構，可以在多個無人機小型基地台場景中減少網路干擾並提高能量效率。 P^2 DM 架構可以分為離線階段和在線階段。在離線階段，使用監督式學習根據歷史數據建立

高度準確的移動預測模型。於在線階段啟動預測模型，僅使用小樣本集預測用戶(User) 位置。由於預測用戶的位置，系統會主動確定 無人機小型基地台在下一個時隙應該是醒著還是睡著。由於無人機小型基地台在深度睡眠模式下具有更長的喚醒時間，因此提前喚醒以避免數據傳播延遲。為了進一步克服在線階段獲取關鍵性能指標數據（即為標籤數據）的困難，採用非監督式學習技術進行無人機小型基地台重新定位和功率控制，以提高能效。我們的模擬結果呈現與基因演算法的現有方法（即為啟發式算法）相比，P^2 DM架構可以證明在執行時間和能量效率方面的優勢。

基於點雲與人工勢場之無人機避障與精準降落系統

為了解決模擬飛行2020免安裝的問題，作者林昱全 這樣論述：

本論文提出一套利用深度相機生成之點雲結合人工勢場(Artificial potential field)的無人機避障系統，透過將安裝於無人機前方的深度相機，獲取無人機前方的深度影像並用以產生點雲，透過將每個點雲視作障礙點，帶入人工勢場產生一個避障路徑，面對較複雜或大型的障礙，也加入了路徑搜尋，讓無人機可以成功脫離各種障礙而避免發生碰撞，增加飛行中無人機的安全性。而為了能使無人機能全自動作業，也加入了精準降落的功能，透過辨識地面上的ArUco圖像座標，並帶入PID控制器(proportional–integral–derivative controller)產生控制指令，能使降落時的誤差降低，

而能達成自動收納或是充電功能的要求。

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