尺寸、重量和成本的大幅降低、电池寿命的延长以及自主性提高等发展是推动 UAS 在军事和商业应用中使用的因素。AgileIntel Research 最近进行的一项研究估计,全球无人机市场规模将从 2023 年的 280 亿美元增至 2033 年的近 1500 亿美元,复合年增长率 (CAGR) 为 18.3%。在同一时期,美国无人机市场规模预计将从 70 亿美元增至 400 亿美元,复合年增长率为 19%。此外,根据美国联邦航空管理局 (FAA) 的估计,商用无人机机队(用于商业、研究或教育目的的无人机)预计将从 2022 年底的约 727,000 架增至 2027 年的 955,000 架。在同一时期,FAA 预测休闲无人机机队(用于个人兴趣和享受的无人机)也将从 169 万架增至 182 万架。
- 欢迎参加今天的简报和问答活动,主题是新的 DASA 竞赛:保护实物资产免受无人驾驶 UAS 的侵害 - 请注意,您的摄像头和麦克风将保持关闭状态。
在过去的十年中,在森林监测和遥感中使用无人机已经非常受欢迎。大多数监视任务发生在高海拔和露天的情况下,但在过去的几年中,无人机也对自动范围的数据收集产生了兴趣。但是,在森林冠层下飞行是一项复杂的任务,因为无人机无法将全球导航卫星系统(GNSS)用于定位,并且必须不断避免在其路径上避免障碍物,例如树木,树枝和岩石。因此,森林冠层下基于无人机的数据收集仍然主要基于人类飞行员的手动控制。在GNSS贬低的障碍物富裕环境中,自主飞行在过去几年中一直是一个积极研究的主题,并且在文献中发表了各种开源方法。但是,大多数研究纯粹是从机器人技术的观看点进行的,只有少数研究在森林科学和机器人技术的边界中发表,旨在采取步骤迈向自主森林数据收集。在这项研究中,使用最先进的开源方法开发并实施了自动伪造无人机的原型。该原型利用自主障碍物避免自主障碍物和基于视觉惯用式渗透测量法的自主障碍物避免自主障碍物的轨迹计划者。通过在两个不同的北方森林测试地块中使用中等和困难密度的两种不同的硬件进行多个测试飞行来评估原型的飞行性能。DBH估计的RMSE为3.86 cm(12.98%)。此外,通过在一次飞往3D点云的测试飞行中使用低成本立体声摄像机收集的数据,并通过在高度(DBH)估算上执行直径乳房,从而获得了森林数据收集性能的第一个结果。在中等密度的森林中,所有七个试飞都取得了成功,但是在艰难的测试森林中,八个测试飞行之一失败了。
DEDRONE。2024 年。全球无人机事故。https://www.dedrone.com/resources/incidents-new/all。上次访问时间:2024-04-14
II. 方法论 该系统旨在对抗微型无人机。无人机被激光摧毁。近年来,无人机得到了巨大的发展。由于价格低廉和易于使用,无人机已广泛应用于许多应用场景,这可能对公共安全和个人隐私构成巨大威胁。为了减轻这些威胁,有必要在敏感区域部署反无人机系统,以检测、定位和防御入侵的无人机。反无人机系统在很大程度上依赖于射频技术来检测和跟踪无人机等无人驾驶飞行器 (UAV)。这些设备还可以阻止敌方无人机,使它们无法检索信息。在我们的项目中,有解决这些问题的方法。随着此类无人机袭击的频率增加,这是不对称战争的一个分水岭,并强调武装部队需要建立威慑、检测和消除此类空中威胁的能力。最具威胁性的方面是使用无人机群来瞄准特定的关键设施——军事或非军事资产。我们的系统是反无人机系统,我们可以借助激光攻击敌人,从而挫败敌人的计划。在拟议的系统中,有一个雷达可以探测无人机,还有运动传感器可以探测动物、鸟类、人类等生物。小型无人机已被用来攻击国家行为者。随后必须部署反无人机技术作为应对这一威胁的对策,并确保我们能够检测到这种风险。非国家行为者使用无人机技术代表着恐怖分子作案手法的重大转变。随着此类威胁的增加,反无人机的新市场正在不断增长。拟议的系统在保护关键基础设施、事件和敏感区域免受未经授权的无人机活动侵害方面表现出极佳的灵敏度。反无人机系统用于检测和拦截不受欢迎的无人机和无人驾驶飞行器 (UAV)。
过去 25 年来,无人驾驶航空系统 (UAS) 或无人机技术(包括单个系统和 UAS 集群)得到了广泛应用。因此,随着该技术的不断成熟,这项技术以及使用这些 UAS 功能的能力既代表着当前的威胁,也代表着日益严重的威胁。在本次评估中,我们将无人机集群技术分为三类:(1) 由多个操作员协调的单个无人机群;(2) 已以协调方式编程为单独飞行、以领导者-跟随者配置飞行或以多无人机编队飞行(由人类操作员控制多架无人机)的无人机;(3) 可以在单个无人机之间进行通信并对外部刺激做出反应的智能无人机群。前两类代表了我们在本评估中所说的替代集群技术,而第三类被称为智能集群技术。1
摘要:在这项工作中,我们介绍了一种人工智能(AI)应用程序(CHATGPT)来培训另一个基于AI的应用程序。作为后一个,我们显示了一个名为Terabot的对话系统,该系统用于精神病患者的治疗。我们的研究是出于这样一个事实的激励,即对于这种特殊领域的系统,很难获取大量的现实数据样本来增加培训数据库:这需要招募更多的患者,这既耗时又昂贵。为了解决这一差距,我们采用了神经大型语言模型:CHATGPT版本3.5,仅生成用于培训我们的对话系统的数据。在最初的实验中,我们确定了最常见的意图。接下来,我们用一系列提示为Chatgpt提供了喂养,这触发了语言模型,以生成许多其他培训条目,例如,在与健康用户进行初步实验中收集的短语的替代方案。以这种方式,我们将培训数据集扩大了112%。在我们的案例研究中,为了进行测试,我们使用了来自32名精神病患者的2802次语音记录。作为评估指标,我们使用了意图识别的准确性。使用自动语音识别(ASR)将语音样本转换为文本。分析表明,患者的语音对ASR模块的质疑显着,导致语音识别恶化,因此意图识别的精度较低。但是,由于使用ChatGpt生成的数据增加了培训数据,意图识别精度相对增加了13%,总共达到了86%。我们还模拟了无错误的ASR的情况,并显示了ASR错误识别对意图识别准确性的影响。我们的研究展示了使用生成语言模型开发其他基于AI的工具的潜力,例如对话系统。
ATP 3-01.81 规定了陆军如何防止威胁性无人机系统 (UAS) 影响陆军行动。威胁性无人机系统是现代战场的条件之一,每个梯队的领导者和士兵都必须对此负责。对抗无人机系统不是一项独立的工作,也不是任何作战职能或部门的唯一责任。反无人机系统 (C-UAS) 是当地安全和反侦察任务的一部分,是每个士兵和部队的责任。C-UAS 不仅在无人机飞行时发生,而且在“发射后”发生,是情报部门作为威胁分析的一部分进行的预测分析的一部分,并被纳入目标确定过程。
本书共 12 章,由 13 位航空、航空学、控制和信息系统以及工程领域的顶级专家撰写。本书的编辑是堪萨斯州立大学和新墨西哥州立大学航空和无人机系统研究的教授。在高度动态和不断发展的 UAS 行业中,本书旨在确定和调查 UAS 操作的基本原理,因此,它可以作为 UAS 大学入门课程的教科书。本书从非工程民用操作角度编写,从 UAS 的历史开始,继续介绍当前的技术以及未来的发展。它涵盖了 UAS 元素和操作的所有方面,以及安全程序和人为因素,让读者对安全操作 UAS 所需的条件有一个实际的了解。第 1 章“历史”详细介绍了 UAS 的历史,特别是从军事应用的角度。第 2 章“无人机系统要素”介绍了 UAS 要素:指挥和控制、通信、有效载荷、发射、人员要素。目的是快速向读者介绍 UAS 使用的操作问题。第 3 章“美国航空监管体系”重点关注一个热点问题,这对于行业有序发展至关重要。它详细描述了美国和其他国家现有的航空监管体系
2023 年 7 月 14 日 回复:关于无人机系统 (UAS) 州和地方监管的最新情况说明书 (2023) 亲爱的同事: 我们写信分享美国联邦航空管理局 (FAA) 首席法律顾问办公室和美国运输部总法律顾问办公室发布的最新情况说明书 (2023),讨论适用于无人机系统 (UAS)(也通常称为“无人机”)州和地方监管的法律考虑。与 2015 年的前身一样,该情况说明书是州和地方政府应对国家空域 UAS 使用增加的指南。 更新后的情况说明书总结了关于联邦监管空域效率的权力的既定法律原则,包括飞机的运行或飞行,从法律上讲,包括 UAS。它审查了联邦确保飞行安全以及飞机运行导致地面人员和财产安全的责任。更新后的事实说明书还列出了适用于 UAS 的基本优先框架: 州和地方政府不得在航空安全或空域效率领域进行监管,但通常可以对这些领域之外的领域进行监管。 如果州或地方法律与 FAA 法规相冲突,则将被优先执行。 影响商业 UAS 运营商的州或地方法律更有可能被优先执行。 由于当州或地方政府试图监管国家空域内的飞机运行时,会涉及重大航空安全问题,但在其他情况下存在合法的州和地方健康和安全利益,因此更新后的事实说明书提供了涉及 UAS 的法律示例,这些法律将受到联邦优先权的约束,以及其他可能通过审查的法律。 更新后的事实说明书最后讨论了执法事项和问题联系信息。 FAA 首席法律顾问办公室的航空诉讼部门可以回答有关本事实说明书中规定的原则的问题,并与您讨论联邦、州和地方对航空、一般和 UAS 的监管之间的交集