摘要 — 在搜索和救援任务中,无人机操作具有挑战性且对认知要求高。高水平的认知工作量会影响救援人员的表现,导致灾难性的失败。为了解决这个问题,我们提出了一种用于实时认知工作量监控的机器学习算法,以了解是否需要更换搜索和救援操作员或是否需要更多资源。我们的多模式认知工作量监测模型结合了从生理信号(例如呼吸、心电图、光电容积图和皮肤温度)中提取的 25 个特征的信息,这些特征以非侵入式方式获取。为了减少信号的主体和日间变异性,我们探索了不同的特征归一化技术,并引入了一种基于支持向量机的新型加权学习方法,适用于特定主题的优化。在从 34 名志愿者获得的未见过的测试集上,我们提出的特定于主题的模型能够在使用传统控制器和新一代控制器控制无人机模拟器时分别以 87.3% 和 91.2% 的平均准确率区分低和高认知工作负荷。
摘要 提出了一种与任务阶段相关的直升机恶劣天气飞行显示和控制概念,该概念提供了规划和执行前往未知事故地点的救援任务以及在密闭区域着陆的所有能力。显示和控制概念定义的基础是特定的救援任务轨迹,确保高水平的安全性和避障能力。为此,开发了一种系统概念,允许直升机在受控空域飞行并进行精确导航。该系统还包括避障和数据链路组件。这里描述的控制和显示概念与特定的任务阶段有关。所述飞行测试表明该概念被广泛接受,并且控制和显示概念具有实际意义。
摘要:在自然灾害,事故,医疗紧急情况和其他事件等紧急情况下的救援工作充满了挑战和危险。考虑到救援人员的安全和救援任务的紧迫性,有必要使用救援机器人执行环境检测和救援任务。该项目旨在通过整合双眼视觉技术来增强搜索和救援机器人的功能。通过为这些机器人提供复杂的双目系统,我们旨在改善其深度感知,对象识别和整体情境意识。该项目将涉及与现有机器人平台集成的专业视觉系统的开发。最终目标是使救援机器人能够进行更有效的导航和反应能力,从而提高其在批判性搜索和救援任务中的效率和成功。
摘要 提出了一种与任务阶段相关的直升机恶劣天气飞行显示和控制概念,该概念提供了规划和执行前往未知事故地点的救援任务以及在密闭区域着陆的所有能力。显示和控制概念定义的基础是特定的救援任务轨迹,确保高水平的安全性和避障能力。为此,开发了一种系统概念,允许直升机在受控空域飞行并进行精确导航。该系统还包括避障和数据链路组件。这里描述的控制和显示概念与特定的任务阶段有关。所述飞行测试表明该概念被广泛接受,并且控制和显示概念具有实际意义。
这些直升机已经飞行了 1,500 多个小时,并执行了多次救援任务,其初步使用反馈非常积极。这些反馈也有助于该飞机军用版本的研发:H160M“Guépard”,这是 DGA 试行的轻型联合直升机 (HIL) 项目的主题。
10:06:26:18 [Larry McDaniel]:首先,我们不知道如何开展救援任务。我们不知道该怎么做。我们把它清理干净,然后决定进行圣经研究。有一天,我在那里的时候,一位先生来看我。他的名字叫罗伯特·纳斯沃西。罗伯特·纳斯沃西是一名退休的杂货店老板。他在东布罗德街开了一家杂货店很多年了。有一天他走进来,说,我叫杜布。现在,他的真名是罗伯特·纳斯沃西。但不知为何,他用了杜布这个名字。他说,你们都在这里做什么?我说,好吧,我们要进行圣经研究
“ Adac Luftrettung早在1990年代就在EC135的开发中发挥了关键作用,并且在过去30年中一直发挥了作用,在将这架直升机确立为德国现代空中救援的骨干方面。拥有大约780,000个ADAC空气救援任务和运输的数十万名患者,H135家族是我们舰队的核心。这就是为什么我们要在过去几年中密切支持空客在开发新型H140直升机中的原因是为什么我们的专业知识从超过130万的下摆任务中带来了我们的专业知识,并且明确的目标是使H140成为我们任务的最佳下摆直升机。”