TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #412 · 2.07

Собираю тут дрон в путешествие, примерил крепление для GoPro. На простых FPV-дронах присутствие GoPro — обычное явление. Курсовая камера обычно не слишком высокого качества, и для окончательного видео ведут запись отдельно. Но зачем это на DJI, у которого и так камера с хорошими характеристиками? Всё дело в стабилизации. С одной стороны, у GoPro на борту алгоритм Hypersmooth, который неплох, но не превосходит бортовой же алгоритм, встроенный в DJI. По крайней мере, разница совершенно точно не стоит добавочных 200 грамм веса и добавочных денег на покупку GoPro. Но всё меняется, когда речь заходит о постобработке. GoPro пишет данные с гироскопа, синхронизированные с видеорядом, то есть угол наклона и другие движения можно вычислять не с помощью анализа изображения, а просто знать действительные значения в момент съёмки. Это позволило им выпустить программу ReelSteady, которая стабилизирует, как боженька. Ничто даже близко не подобралось к ней. Результат стабилизации невероятно офигенный и на три головы превосходит абсолютно все другие решения на рынке. Из-за этого многие владельцы DJI FPV, как и я, прикручивают на свой дрон GoPro, жертвуя маневренностью и полетным временем (а в случае аварии ещё и дополнительными деньгами). Очень странно, что компания DJI сама не сделала ничего подобного: гироскоп в системе есть, алгоритм стабилизации известен — да, существует опенсорсная альтернатива ReelSteady под названием GyroFlow, работает ничуть не хуже. Но факт остаётся фактом: стабилизация на основе гиро-данных на световые годы впереди всего остального. Она, конечно, требует изрядных вычислительных ресурсов и не может быть произведена прямо на борту дрона или экшен-камеры. Даже мощный компьютер справляется не в реальном времени. Тем не менее, для получения действительно качественного результата это всё оправдано. Я пока ни разу не пробовал сам летать с GoPro. Если не убьюсь о первую же скалу в Карелии, вы сможете увидеть результат через пару недель. #gadgets#drone

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #controllers

当前筛选 #controllers清除筛选
Libreware

@libreware · Post #1581 · 24.04.2026 г., 14:58

Scooter Knowledge Base https://github.com/firebl0od/Scooter_Knowledge/tree/main This repository collects and organizes information about electric scooter setup, maintenance, and troubleshooting. The primary source material is a large Telegram conversation exported from the "VESC help" group https://t.me/VescHelpGroup. The goal of the project is to extract practical knowledge from the chat logs and document it in a structured, reusable format. VESC is short for Vedder Electronic Speed Controller. It is an open-source, open-hardware motor speed controller that allows for advanced customization via software (such as the VESC Tool app). It is commonly used in electric scooters, skateboards, electric bicycles, and robotics projects to provide precise control, regenerative braking, and sensorless operation, overcoming the limitations of standard closed controllers. The knowledge/processed/themes/ directory contains 72 professionally formatted documents covering: 28 brand dossiers covering controllers, motors, and BMS systems from manufacturers like Spintend, Flipsky, Makerbase, 3Shul, and more 44 comprehensive guides including: VESC tuning and parameter optimization Battery pack design and BMS integration Motor cooling and thermal management Conversion guides for popular scooter models (Ninebot, Xiaomi, etc.) Brake upgrades and maintenance Field weakening and high-voltage setups Diagnostic tools and troubleshooting All documents use a consistent, readable format with: Clean footnote citations linking back to source material Well-organized sections with proper headings Tables and checklists for quick reference Preserved technical accuracy from the original discussions #electric#scooter#bike#controllers#vesc#batteries#diy