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World File Search System地面车辆
欧盟航空航天和国防战略
戈兰·巴萨拉克 (Goran Basarac) 回顾了克罗地亚自 2016 年开始将国防和安全部门纳入其智能专业化战略的开创性努力。在许多欧盟国家尚未关注此类整合的时候，克罗地亚已积极引导其工业利用欧洲结构投资基金 (ESIF) 进行军民两用投资。他们还致力于促进跨部门合作。他举了一个例子，一家公司最初专注于无人地面车辆排雷。该公司通过与专门从事无人机的公司合作，将其专业知识扩展到作战工程，特别是路线清理领域。此次合作促成了一个目前正在乌克兰实施的项目。戈兰·巴萨拉克强调了在欧洲范围内进行合作的必要性。在克罗地亚，他们计划通过欧洲国防基金与欧洲层面的主要总承包商建立联系，以扩大其影响力。
车辆动力学Thomas Gillespie PDF
著名的车辆动力学专家托马斯·吉莱斯皮（Thomas Gillespie）博士在三十年前精心制作了一本综合指南，既是全球工程师的介绍性文本，也是专业参考。车辆动力学的基本原理已成为卓越的代名词，毫不费力地平衡理论解释与实用方程式和示例问题，以使读者对该主题有深入的了解。修订版通过简化内容并结合现代化图形以增强可读性来维护这一传统。这种可靠的资源仍然是学术和专业追求的必不可少的工具，为详细讨论车辆动态提供了值得信赖的基础。与以前的版本一样，车辆动力学的基本原理努力在提供详细的概念解释和工程见解之间取得平衡。修订版通过在各种情况下探索车辆的动态来延续这一传统。文本首先要解决已知力量下的车辆运动的基本问题。有关车辆建模的章节的重点是制定用于处理和性能的精确而合成的模型。这是通过制定估计单车和排状态的策略以及最佳设计来实现的。这项研究的一个关键方面是创建控制算法，该算法使自动地面车辆能够遵循指定的路径，同时最大程度地减少路径遵循错误的错误。此外，本文强调了过去一个世纪汽车行业的重大技术进步。还探索了越野车的悬架设计的有效性，特别是迷你巴哈。这涉及在过去一个世纪中分析地面车辆动力学和车辆系统动力学中的科学研究方向和方法。最后，讨论了吉莱斯皮博士的职业，强调了他在道路粗糙度和车辆动态互动方面的专业知识。吉莱斯皮博士被迫制定一项国家行动计划，以针对返回学术界后的高级超导研究和发展。在大学恢复教学职责后，吉莱斯皮博士带领大湖区卡车和过境研究中心已有十年的历史，对汽车工程和相关领域的学生和行业专业人员进行了教育。
对混乱的信心：执行总结新兴技术在适应灰色区域挑战
在战争中，机器人和自治系统经常从事人类不能或不应该做的工作。但是，在灰色区域中，自主系统的使用更加细微：利用多个系统的集体力量提供更大的情境意识，并扩大了影响力领域。自主监视网络可能由几种空中和地面车辆组成，该车辆配备了在光谱各个部分运行的传感器。传感器数据被融合到单个活动的“映射”中，该活动显示给操作员。另外，随着AI引入循环，机器人可以接收组合数据，识别可疑活动并采取相应的行动。机器人技术和自主系统也具有对直接侵略的威慑作用。由于敌对国家使用A2/AD策略将防守部队远离该地区，因此在隔离距离处进行监视和响应的能力至关重要。
出口管制合规手册
USML 类别 I 枪支、近战武器和战斗霰弹枪 II 枪支和军备 III 弹药/军械 IV 运载火箭、导弹、弹道导弹、火箭、鱼雷、炸弹和地雷 V 爆炸物和含能材料、推进剂、燃烧剂及其成分 VI 水面舰艇和特殊海军装备 VII 地面车辆 VIII 飞机和相关物品 IX 军事训练设备和训练 X 个人防护装备 XI 军用电子设备 XII 火控、激光、成像和制导设备 XIII 材料和杂项物品 XIV 毒理学制剂，包括化学制剂、生物制剂和相关设备 XV 航天器系统和相关物品 XVI 核武器相关物品 XVII 未另行列举的机密物品、技术数据和国防服务 XVIII 定向能武器 XIX 燃气涡轮发动机和相关设备设备 XX 潜水器及相关物品 XXI 未另行列举的物品、技术数据和国防服务
自主移动性评估方法和工具...
4.3.3 结构 4-16 4.3.3.1 层 4-18 4.3.3.2 属性和子属性 4-18 4.3.4 层-属性关系 4-20 4.3.4.1 操作 4-20 4.3.4.2 环境 4-21 4.3.4.3 地面车辆和配置 4-23 4.3.4.4 传感器 4-23 4.3.4.5 自主能力 4-23 4.4 场景 4-29 4.4.1 用例 4-30 4.4.1.1 A 到 B 4-31 4.4.1.2 领导者-追随者 4-32 4.4.1.3 动态环境 4-34 4.4.2 框架方法 4-36 4.4.2.1 概括：自上而下 4-36 4.4.2.2 验证：自下而上 4-36 4.4.3 参数化场景的具体应用 4-37 4.4.3.1 案例 1 4-37 4.4.3.2 案例 2 4-40 4.4.4 反思 4-43 4.5 RTG 考虑事项 4-43 4.5.1 目标 4-45 4.5.2 与 CDT 保持一致 4-46 4.6 结论 4-46 4.7 参考文献 4-46 附录 1：实施到拟议框架中的场景示例 4-49
LEO卫星轨道轨道通过闭环机器学习，并应用于机会性导航
摘要 - 提出了通过闭环机器学习的低地球轨道（LEO）卫星轨道预测的框架。通过改进地面车辆的导航，与使用简化的一般扰动4（SGP4）Orbit Orbit Expagator相比，使用“非合作” LEO卫星信号来证明该框架的功效，并通过“非合作” LEO卫星信号导航。该框架称为LEO-NNPON（具有机会性导航的NN预测），假定以下三个阶段。（i）LEO卫星第一通过（跟踪）：具有其位置提取物测量值的陆地接收器（伪造，载波相位和/或多普勒）从接收到的Leo卫星的信号中，使其能够估算到达的时间。LEO卫星的状态用SGP4传播的两行元素（TLE）数据初始化，随后在卫星可见性期间通过扩展的Kalman滤波器（EKF）估算。（ii）未观察的LEO卫星（预测）：在估计的ephemerides上对具有外源输入（NARX）NN的非线性自回归进行了训练，并用于传播Leo卫星的轨道，以期在此期间不观察卫星。（iii）LEO卫星第二通道（导航）：配备LEO接收器的地面导航器（例如，车辆），从Leo卫星的下链路信号中提取导航可观察到可观察到的可观察到的可观察到的可观察到的导航器。这些导航可观察物用于以紧密耦合的方式（例如，通过EKF）以紧密耦合的方式帮助导航器安装的惯性测量单元（IMU）。LEO卫星状态是从NN预测的胚层获得的。提出了装有工业级IMU导航4.05 km的地面车辆的实验结果，并提供了来自两个Orbcomm卫星的信号。比较了三个车辆导航框架，所有车辆导航框架都用全球导航卫星系统（GNSS） - 惯性导航系统（INS）位置和速度解决方案进行初始化。 （ii）使用SGP4传播的Leo Esphemerides的Leo-Aided Ins； （iii）与狮子座的狮子座。独立的三维（3-D）位置根平方（RMSE）为1,865 m，而SGP4的Leo Aided INS为175.5 m。 Leo-Nnpon的Leo Aided Ins为18.3 m，证明了拟议框架的功效。
用于异构多机器人系统联合仿真的可靠、低延迟同步中间件
摘要 — 最近的物联网 (IoT) 网络涵盖大量固定和机器人设备，即无人地面车辆、水面舰艇和空中无人机，以执行搜索和救援行动、野火监测、洪水/飓风影响评估等关键任务服务。由于基于物理的机器人操作系统 (ROS) 模拟器是基于时间的，而基于网络的无线模拟器是基于事件的，因此实现这些设备之间的通信同步、可靠性和最小通信抖动是模拟和系统级实现的关键挑战，此外还有部署在现实环境中的移动和异构 IoT 设备的复杂动态。然而，在将异构多机器人系统付诸实践之前，物理（机器人）和网络模拟器之间的同步是最难解决的问题之一。现有的基于 TCP/IP 通信协议的同步中间件主要依赖于机器人操作系统 1 (ROS1)，由于其基于主控的架构，会消耗大量通信带宽和时间。为了解决这些问题，我们设计了一种新型的机器人与传统无线网络模拟器之间的同步中间件，该中间件依赖于新发布的具有无主数据包发现机制的实时 ROS2 架构。我们提出了一种地面和空中代理的速度感知传输控制协议 (TCP) 算法，使用数据分发服务 (DDS) 的发布-订阅传输，以最大限度地减少不同机器人代理之间的数据包丢失和同步、传输和通信抖动。我们提出的中间件与特定的机器人和网络模拟器无关，但对于模拟和实验，我们使用 Gazebo 作为基于物理的 ROS 模拟器，并使用 NS-3 作为无线网络模拟器。我们在模拟和系统层面对数据包丢失概率和平均延迟进行了广泛的网络性能评估，使用视距 (LOS)/非视距 (NLOS) 和 TCP/UDP 通信协议，通过我们提出的基于 ROS2 的同步中间件。此外，为了进行比较研究，我们进行了一项详细的消融研究，用实时无线网络模拟器 EMANE 替换 NS-3，用基于主控的 ROS1 替换无主控的 ROS2。最后，为了在实践中实现转变，我们在不同的地形上部署了一组不同的真实机器人——一架空中无人机 (Duckiedrone) 和两辆地面车辆 (TurtleBot3 Burger)，形成了无主控 (ROS2) 和主控 (ROS1) 集群，以评估潜在的网络同步和抖动问题。我们提出的中间件证明了使用一组不同的固定和机器人设备构建大规模物联网基础设施的前景
附录 L – DDTC USML 类别代码
DDTC USML 类别代码说明 01 枪支及相关物品 02 枪支和武器装备 03 弹药和军械 04 运载火箭、导弹、弹道导弹、火箭、鱼雷、炸弹和地雷 05 爆炸物和含能材料、推进剂、燃烧剂及其成分 06 水面舰艇和特殊海军装备 07 地面车辆 08 飞机和相关物品 09 军事训练设备和培训 10 个人防护装备 11 军用电子设备 12 火控、激光、成像和制导设备 13 材料和杂项物品 14 毒物，包括化学制剂、生物制剂和相关设备 15 航天器和相关物品 16 核武器相关物品 17 未另行列举的机密物品、技术数据和国防服务 18 定向能武器19 燃气涡轮发动机及相关设备 20 潜水器及相关物品 21 未另行列举的物品、技术数据和国防服务 55 未列入国际武器贸易（ITAR）的物品
P-325 修订的 PA 备忘录 # 1（公开）- NAVFAC Pacific
汽车组织车间大楼，内设汽车组织车间和建筑/重量处理设备车间。该建筑将包括服务舱、直接支持空间、行政支持空间、存储和杂项支持空间。 电气/通信维护车间大楼，内设电气/通信维护车间、木工车间、船舶维护车间、学术培训设施和加油车辆车间。维护大楼将包括服务舱、直接支持空间、行政支持空间、存储、带工作台的木工设备空间、培训教室和杂项支持空间。 空中或地面有机单位存储大楼，内设有机存储和一般存储。该建筑包括封闭式存储、用于船舶存储的有盖区域和支持空间。 车辆清洗架设施，内设两个高架和两个地面车辆清洗架平台以及两个预洗槽。
用于协作的可靠且低延迟同步中间件...
摘要 — 最近的物联网 (IoT) 网络跨越众多固定和机器人设备，即无人地面车辆、水面舰艇和空中无人机，以执行关键任务服务，例如搜索和救援行动、野火监测、洪水/飓风影响评估。实现这些设备之间的通信同步、可靠性和最小通信抖动是模拟和系统级实现的关键挑战，因为基于物理的机器人操作系统 (ROS) 模拟器是基于时间的，而基于网络的无线模拟器是基于事件的，此外还有部署在现实环境中的移动和异构 IoT 设备的复杂动态。尽管如此，在将异构多机器人系统转化为实践之前，物理（机器人）和网络模拟器之间的同步是最难解决的问题之一。现有的基于 TCP/IP 通信协议的同步中间件主要依赖于机器人操作系统 1 (ROS1)，由于其基于主控的架构，它消耗了大量的通信带宽和时间。为了解决这些问题，我们设计了一种新型的机器人和传统无线网络模拟器之间的同步中间件，它依赖于新发布的实时 ROS2 架构和无主数据包发现机制。我们提出了一种地面和空中代理的速度感知传输控制协议 (TCP) 算法，使用数据分发服务 (DDS) 的发布-订阅传输，以最大限度地减少不同机器人代理之间的数据包丢失和同步、传输和通信抖动。我们提出的中间件与特定的机器人和网络模拟器无关，但对于模拟和实验，我们使用 Gazebo 作为基于物理的 ROS 模拟器，使用 NS-3 作为无线网络模拟器。我们对基于 ROS2 的同步中间件，在数据包丢失概率和平均延迟方面进行了广泛的网络性能评估，包括视距 (LOS)/非视距 (NLOS) 和 TCP/UDP 通信协议。此外，为了进行比较研究，我们进行了一项详细的消融研究，用实时无线网络模拟器 EMANE 替换 NS-3，用基于主控的 ROS1 替换无主控 ROS2。我们提出的中间件证明了使用多种固定和机器人设备构建大规模物联网基础设施的前景最后，为了在实践中实现转变，我们在不同的地形上部署了一组不同的真实机器人——一架空中无人机（Duckiedrone）和两辆地面车辆（TurtleBot3 Burger），形成了无主（ROS2）和有主（ROS1）集群，以评估潜在的网络同步和抖动问题。