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基于 DO-178C/DO-331 的精益、高度自动化的基于模型的软件开发流程
摘要 — 城市空中交通和无人机系统全球市场的兴起吸引了世界各地的许多初创企业。这些组织在民航用于开发软件和电子硬件的传统流程方面几乎没有接受过培训或经验。他们还受到资源限制，无法分配给专业团队遵循这些标准化流程。为了填补这一空白，本文提出了一种自定义工作流程，该工作流程基于从安全关键软件基础标准 DO-178C/DO-331 派生的一组目标。从标准中选择目标是基于特定目标的重要性、自动化程度和可重用性。该自定义工作流程旨在建立精益且高度自动化的开发生命周期，从而为研究和原型飞机提供更高质量、可维护性更好的软件。它还可以作为某些应用软件（如无人机系统、城市空中交通和通用航空）的合规手段。通过生成必要的开发和验证工件集，自定义工作流程还为未来符合 DO-178C/DO-331 的潜在认证提供了可扩展的基础。自定义工作流程在自动驾驶仪手动断开系统案例研究中得到演示。索引术语 —DO-178C、DO-331、软件保证、安全关键系统、精益软件开发、基于模型的开发、需求管理、敏捷开发
无人机系统的适宜性分析
无人机系统的权宜之计分析 D. Hůlek 1、M. Novák 2 1 布拉格捷克技术大学，交通科学学院，航空运输系，Horská 3, 128 03，布拉格 2，捷克共和国，电子邮件：hulekdav@fd.cvut.cz 2 帕尔杜比采大学，交通工程学院，交通管理、营销和物流系，Studentská 95，532 10 帕尔杜比采，捷克共和国，电子邮件：novak@upce.cz 摘要 本文的目的是介绍由布拉格 FTS 航空运输系 CTU 员工创建的无人机系统的权宜之计分析。权宜之计的原则是确定无人系统的使用是否适合某项活动。将无人系统与有人驾驶飞机的使用和不使用任何飞行器进行了比较。从安全、环境（包括社会学）和财务角度对无人机系统进行了比较。第一部分介绍了无人机系统领域的现状和上述三个观点。下一部分描述了用于分析创建的最重要的研究方法。本文的第三部分描述了权宜性分析本身及其创建。本文的最后一部分对分析进行了验证并进行了总体评估。关键词：UAS、UA、UAV、RPAS、RPA、无人机、权宜性分析、权宜性、UAV 适用性 1. 简介
征文 - STO 活动网站
主题 未来的军事能力将源自现在或不久的将来出现的技术。这些技术将颠覆 M&S 的发展，并扩大其在国防领域的应用，包括多领域训练、作战决策以及部队或能力发展。M&S 技术需要将需求迅速转化为能力，以应对我们和平与繁荣面临的挑战，这些挑战日益复杂、模糊、不稳定且可能具有灾难性。未来的能力将需要在恶劣的气候环境中应对来自国家和个人行为者的已知和未知威胁。MSG-197 计划委员会邀请提交论文，探讨 M&S 如何利用新兴或颠覆性技术（例如混合现实、生成式 AI/ML、自主性、量子计算和云、数字孪生、元宇宙、数据开发、人类增强、游戏、网络安全、分布式企业、实时集成等）以提供未来具有成本效益的能力，以非常高的战备水平准备一支敏捷的部队，并使其能够在复杂的多领域未来作战环境中做出正确的作战决策。论文可能涵盖各个领域和应用：包括多领域或联合、空中、陆地、海上、网络、空间、电子战/定向能战、CBR、自主或人机系统、影响和信息操作、C4ISR 以及国防或安全决策支持。
无人机系统的适宜性分析
无人机系统的权宜之计分析 D. Hůlek 1、M. Novák 2 1 布拉格捷克技术大学，交通科学学院，航空运输系，Horská 3, 128 03，布拉格 2，捷克共和国，电子邮件：hulekdav@fd.cvut.cz 2 帕尔杜比采大学，交通工程学院，交通管理、营销和物流系，Studentská 95，532 10 帕尔杜比采，捷克共和国，电子邮件：novak@upce.cz 摘要 本文的目的是介绍由布拉格 FTS 航空运输系 CTU 员工创建的无人机系统的权宜之计分析。权宜之计的原则是确定无人系统的使用是否适合某项活动。将无人系统与有人驾驶飞机的使用和不使用任何飞行器进行了比较。从安全、环境（包括社会学）和财务角度对无人机系统进行了比较。第一部分介绍了无人机系统领域的现状和上述三个观点。下一部分描述了用于分析创建的最重要的研究方法。本文的第三部分描述了权宜性分析本身及其创建。本文的最后一部分对分析进行了验证并进行了总体评估。关键词：UAS、UA、UAV、RPAS、RPA、无人机、权宜性分析、权宜性、UAV 适用性 1. 简介
无人机系统的适宜性分析
无人机系统的权宜之计分析 D. Hůlek 1、M. Novák 2 1 布拉格捷克技术大学，交通科学学院，航空运输系，Horská 3, 128 03，布拉格 2，捷克共和国，电子邮件：hulekdav@fd.cvut.cz 2 帕尔杜比采大学，交通工程学院，交通管理、营销和物流系，Studentská 95，532 10 帕尔杜比采，捷克共和国，电子邮件：novak@upce.cz 摘要 本文的目的是介绍由布拉格 FTS 航空运输系 CTU 员工创建的无人机系统的权宜之计分析。权宜之计的原则是确定无人系统的使用是否适合某项活动。将无人系统与有人驾驶飞机的使用和不使用任何飞行器进行了比较。从安全、环境（包括社会学）和财务角度对无人机系统进行了比较。第一部分介绍了无人机系统领域的现状和上述三个观点。下一部分描述了用于分析创建的最重要的研究方法。本文的第三部分描述了权宜性分析本身及其创建。本文的最后一部分对分析进行了验证并进行了总体评估。关键词：UAS、UA、UAV、RPAS、RPA、无人机、权宜性分析、权宜性、UAV 适用性 1. 简介
DARPA 增强认知技术集成实验概述 Mark St. John、David A. Kobus、太平洋科学与工程集团 9180 Brown Deer Road San Diego, CA 92121 stjohn@pacific-science.com、dakobus@pacific-science.com
dschmorrow@darpa.mil 摘要 DARPA 增强认知计划正在开发创新技术，通过使信息系统对人机系统中人为因素的能力和局限性敏感，这种技术将改变人机交互。通过更好地利用个人能力并敏感地对待人的局限性，预计整个系统的性能将提高一个数量级。认知科学领域在理解人类决策方面取得了许多最新进展，增强认知计划正在利用这些进展来实现这一潜力。过去十年来，在测量大脑活动和认知的各个方面所开发的技术正在成为管理向复杂系统操作员呈现信息的方式的基础。增强认知计划正在为现实操作环境中的人类认知能力构建可证明、可量化的增强。为了实现这一目标，增强认知计划的第一阶段旨在实证评估各种心理生理测量方法在决策者参与认知任务时动态识别人类认知活动变化的效用和有效性。本报告是该计划第一阶段（测量认知状态）的成果。它描述了技术整合实验 (TIE) 的实证结果，该实验涉及对第一阶段开发的 20 个心理生理学衍生测量方法（认知状态测量仪）的评估。这些测量仪来自 11 个不同的研究小组，并采用各种理论和科学背景开发而成。TIE 将这些评估认知状态的不同方法结合在一起，使用一个相对复杂的认知任务通过通用测试协议进行评估，该认知任务源自战术决策者在现实世界中的决策要求。这项任务是专门为满足评估这些非常不同的测量仪的需求而开发的，这些测量仪具有必要的实证控制，但仍然保持了这些任务从认知角度来看的基本特征，就像在作战指挥和控制环境中一样。其中 11 个测量仪成功识别了任务期间认知活动的变化。本报告还描述了将单个测量仪技术集成到测量仪套件中以同时测量多个认知指标，以及在开发下一代认知状态测量仪时传感器技术集成所产生的问题。此外，测量仪开发人员认为他们的传感器与其他传感器集成的能力相当高，大多数开发人员报告说将多个传感器集成到参与者身上没有问题。本报告总结了 TIE 的结果，并研究了 TIE 的前景和必须解决的问题这些认知状态测量仪在增强认知计划第二阶段及以后成功过渡到可投入实战的军用人机系统。 1 技术集成实验 DARPA 增强认知计划正在开发能够将作战人员的信息管理能力提高一个数量级的技术。这将需要从过去十年开发的与人类认知测量相关的无数理论和传感器技术中进行选择，并将它们与自动化和信息管理方面的许多进步结合起来。例如，未来的 C 4 I（指挥、控制、计算机、通信和情报）系统可能会将任务分配给特定的
利用增强现实技术进行飞机维护和保养
在驾驶舱等狭窄的空间内，处理文件会导致空间问题和缺乏清晰度。此外，复杂装配任务的二维描述并不总是不言自明的，可能会产生误导。在最坏的情况下，这可能会导致维护错误。使用 AR 智能眼镜时，虚拟 3D 指南会叠加在佩戴者的视野中，可以解决这些问题，并在长期内取代二维维护说明。弗劳恩霍夫 FKIE“人机系统”部门（见方框）从事“Ariel”项目的研究人员评估了增强现实如何协助飞机机械师进行维护工作，并使用两个用例——“在驾驶舱安装显示单元”和“在车间维护电池”——作为示例。空客 A400M 的原型概念通过两种类型的 AR 眼镜进行了测试——Microsoft HoloLens 2 和 Epson Moverio BT-300。重点是设计合适的 3D 信息可视化和交互技术，例如手势、凝视和语音控制。五名飞机机械师参与了测试，测试考虑了可用性、用户体验和舒适度问题。该项目由德国联邦国防军装备、信息技术和在职支持办公室 (Bundesamt für Ausrüstung, Informationstechnik und Nutzung der Bundeswehr - BAAINBw) 资助。
用于情绪检测的混合量子深度学习模型
摘要：行为研究、人机交互和心理健康方面的应用取决于识别情绪的能力。为了提高使用脑电图 (EEG) 数据进行情绪识别的准确性，本研究提出了一种混合量子深度学习技术。传统的基于 EEG 的情绪识别技术受到噪声和高维数据复杂性的限制，这使得特征提取变得困难。为了解决这些问题，我们的方法将传统的深度学习分类与量子增强特征提取相结合。为了识别重要的脑电波模式，带通滤波和 Welch 方法被用作 EEG 数据的预处理技术。通过将频带功率属性 (delta、theta、alpha 和 beta) 映射到量子表示，可以捕获确定情绪状态所必需的复杂带间相互作用。在混合量子电路中使用纠缠和旋转门来最大化模型对与不同情绪相关的 EEG 模式的灵敏度。对测试数据集的评估结果表明该模型具有准确识别情绪的潜力。未来研究将扩展该模型以用于实时应用和多类别分类，从而改进基于 EEG 的心理健康筛查工具。该方法展示了将传统深度学习与量子处理相结合以实现可靠、可扩展的情绪识别的可能性，为自适应人机系统和心理健康监测应用提供了一种有前途的工具。
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Microsoft Word - [Final as 21-10] 多无人机设计挑战 copy.docx
摘要 — 无人机 (UAV) 近来发展迅速，促进了各种创新应用，从根本上改变了信息物理系统 (CPS) 的设计方式。CPS 是现代系统，具有计算和物理潜力之间的协同作用，可以通过多种新机制与人类互动。在 CPS 应用中使用无人机的主要优势是其卓越的特性，包括其机动性、动态性、轻松部署、自适应高度、敏捷性、适应性以及随时随地对现实世界功能的有效评估。此外，从技术角度来看，无人机预计将成为先进 CPS 开发的重要元素。因此，在本次调查中，我们旨在找出多无人机系统在 CPS 应用中最基本和最重要的设计挑战。我们重点介绍了涵盖目标和基础设施对象的覆盖和跟踪、节能导航以及使用机器学习进行细粒度 CPS 应用的图像分析的关键和通用方面。还研究了关键原型和测试平台，以展示这些实用技术如何促进 CPS 应用。我们提出并提出了最先进的算法，以定量和定性方法解决设计挑战，并将这些挑战与重要的 CPS 应用程序进行映射，以对每个应用程序的挑战得出深刻的结论。最后，我们总结了可能影响这些领域未来研究的潜在新方向和想法。
自主无人机的通信问题
过去几年来，无人机 (UAV) 技术的应用领域及其采用率一直在稳步增长。商用无人机成本的下降使其应用范围比以往任何时候都更加广泛。然而，无人机复杂性的增加和成本的降低都导致了安全措施的缺失，并引发了新的安全问题。例如，当前的研究文献中几乎没有涉及无人机传感器测量结果不合理或被篡改的问题，因此需要研究界给予更多关注。本次调查的目的是广泛回顾有关常见传感器和通信漏洞、现有威胁以及针对无人机的主动或被动网络攻击的最新文献，并阐明文献中的研究空白。在本文中，我们描述了无人机系统 (UAS) 架构，以指出安全问题的根源。我们在综合比较表中评估了每项相关研究工作的覆盖范围和完整性，并将威胁、漏洞和网络攻击分为基于传感器和基于通信的类别。此外，对于每一种网络攻击，我们都描述了现有的对策或检测机制，并提供了确保无人机安全性和安全性的要求列表。我们还解决了传感器测量不可信的问题，并引入了对传感器数据进行可信度检查的想法。通过这样做，我们发现了提高安全性和安全性的其他措施，并报告了当前研究文献中没有得到很好体现的研究领域。