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强化学习与基于规则的动态运动策略在无人机辅助网络中
摘要 - 由于蜂窝网络的资源分配不是动态的，由于意外事件，某些单元可能会遇到计划外的高流量需求。无人机（UAV）可用于提供数据卸载所需的额外带宽。考虑实时和非实时交通类别，我们的工作专门用于通过两种方法优化无人机在蜂窝网络中的位置。可以嵌入无人机中的第一个基于规则的低复杂性方法，而另一种方法则使用加固学习（RL）。它基于马尔可夫决策过程（MDP）提供最佳结果。已经考虑了无人机电池的能量和充电时间限制，以涵盖由许多细胞组成的典型细胞环境。，我们为Italia提供的米兰蜂窝网络使用了一个开放数据集，以评估两个建议的模型的性能。考虑到此数据集，MDP模型的表现优于基于规则的算法。尽管如此，基于规则的一个人需要更少的处理复杂性，并且可以立即使用任何先前数据。这项工作为在现代蜂窝网络中开发无人机部署的实用和最佳解决方案做出了显着贡献。
紧急情况下的人为无人机合作案件
（过度的）酒精和其他成瘾性物质通常被概念化为自我控制低的问题（即人们无法抑制不必要的冲动）。根据这种观点，人们喝酒是因为他们无法抗拒。在本研究中，我们从不同的角度解决了这一点，并测试了饮酒是否可能也是享乐能力低的问题（即人们通常由于思想造成的，人们无法体验愉悦和放松）。根据这种观点，人们喝酒是因为它可以帮助他们享受或应对负面的想法或情感。在两项有害饮酒风险的个体之间的两项研究中（例如，审计<7），我们一直发现特质享乐的能力与酒精的征服无关，但与应对动机有负相关（饮酒以应对负面的思想和感受；研究1：n = 348;研究2：研究2：n = 302，预先确定）。研究2中的探索性分析（在COVID-19大流行期间进行）还表明，享乐性享乐的人低（但不是很高）的人会响应压力而喝更多的酒精。我们的发现与人们的饮酒动机和行为不仅是自我控制不良的问题，而且还具有低特质享乐能力的问题一致。他们符合预防和治疗研究方面的新方向，该研究探讨了帮助人们寻求和品尝与非药物相关的增强剂的享乐主义体验（例如，从事休闲活动）。
使用无人机进行时间关键荒野搜索和救援的深度强化学习
荒野地区的传统搜索和救援方法可能很耗时，并且承保范围有限。无人机提供更快，更灵活的解决方案，但是优化其搜索路径对于有效操作至关重要。本文提出了一种新型算法，使用深厚的增强学习，以在荒野环境中为无人机创建有效的搜索路径。我们的方法利用概率分布图的形式利用了有关搜索区域和失踪人员的先验数据。这使策略可以学习最佳的飞行路径，以最大程度地提高找到失踪人员的可能性。实验结果表明，与传统的覆盖计划和搜索计划算法相比，我们的方法在搜索时间方面取得了重大改进，这一差异可能意味着在现实世界中的搜索操作中，与以前的工作不同，我们的方法在现实世界中的搜索操作中，我们的方法还包含了近距离的行动空间，从而使群落启用了更多的细微差别飞行模式。
无人机改编和对传感器设备的配置，用于实时数字水质测试应用
本报告描述了一个综合水质测试平台的开发，该平台将通过新的Droneport系统技术扩展约翰内斯堡大学（UJ）移动实验室系统。该系统可以为与水质测试方案相关的任务提供各种应用程序，用于评估水中的细菌，化学，金属和其他内容，并扩大其与安全和资源管理监视，映射以及其他定义的空中成像范围有关的任务范围。移动实验室系统提供了多种测试/分析设备和消耗品，以进行现场远程水质测试和分析。嵌入在拟议的移动实验室系统中的无人机技术支持无人机操作，用于使用直接插入水源的测试探针进行数字化测试。无人机操作还将被电容以进行水资源管理范围内定义的所有与摄影测量相关的操作。还将通过绞车安装的通用录音机，实验室对私人云的实验室进行电容，在无人机和实验室之间进行记录，向上/下载数据。UJ参与WRC赞助的无人机适应和对现场的传感器设备的配置，实时数字水质测试应用程序提供了一个渠道，可以在其中实现其目标，以创建集成水质测试平台。这个WRC赞助的项目的标题还简洁地捕获了UJ操作范围。还对适应或安装的绞车系统进行了无人机（UAV）进行研究。另一个严重的动机和考虑是，被驾驶的最前沿和创新技术涉及生物纳米传感器和无人机平台启动的数字探针。The success of the pilot study is contingent on integration of the Stellenbosch University (SUN) digital bacterial probe to Drobotics drone-adapted launch platform configured to relay probe binary data received in real-time from water surface-deployed probes to universal recorders installed and integrated onto the launch platform, further configured to relay data via radio communication in real-time to a command-and-control unit installed in an UJ Mobile Laboratory.进行了与无人机在水资源管理过程中的各种应用中有关的广泛研究和研究。几乎没有与无人机在部署数字探针部署中有关的信息，也没有与使用吊索或绞车/提升系统的启动有关的信息。从无人机平台上唯一记录的数字探针启动涉及无人机下方的多个附加探针，该探针被配置为浮选平台。记录的吊索使用是用于在水收集中发射抽水机以及Sonar Beam设备的部署。因此，操作的范围提出了一个假设，即吊索和/或绞车/提升系统应最适合作为探测水质测试过程中的水源的启动平台。有许多可用的现成无人机调整的绞车/提升机系统，但是，几乎所有配置都以各种配置设计用于从点到点运输包裹/包装。范围需要在运输/启动探针时采用更集成的方法，因为它需要发布/部署，稳定的悬停能力和提升，并涵盖接收和记录的实时数据。在考虑了使用无人机平台进行水资源管理的多个案例研究之后，它决心设计和构建我们自己的集成无人机适应的绞车系统，而不是获取和重新配置通用的现成系统。Drobotics Winch/Hooist系统的设计和配置为启动数字水质测试探针。
“让这些野兽飞起来真是令人着迷”：了解视障人士驾驶无人机的动机和需求
无人机已成为商业、安全工作和家庭休闲活动的固定装置。研究人员已经开始探索无人机如何帮助残疾人驾驶并充当辅助设备。我们的工作重点是视力障碍人士，并调查是什么促使他们驾驶无人机。我们对视障成年人进行了一项调查，以了解他们对无人机驾驶的普遍兴趣和以往的无人机使用经验。从 59 份调查回复中，我们采访了 13 位参与者，详细说明他们如何设想使用无人机，以及不同的反馈和驾驶模式如何使飞行体验更容易获得。我们发现，我们的参与者对航空、尝试新技术、环境探索以及寻找与视力正常的家庭成员一起进行的合作活动有着浓厚的兴趣，这延伸到了对驾驶无人机的兴趣。这项研究有助于为未来无人机的设计场景和可访问功能奠定基础。
减少红树林库存生态系统，原因是非法伐木，结合了无人机图像和现场调查
背景和目标：红树林栖息地在全球碳循环中起着至关重要的作用，减少温室气体排放并减轻气候变化的影响。卫星图像和航空摄影已被广泛用于绘制红树林生态系统的动力学。这些照片被用作包括印度尼西亚在内的国际政策协议的投入，以定义有关二氧化碳排放到森林砍伐和土地利用变化引起的大气中的法规。这项研究旨在绘制森林以识别森林砍伐区域，并评估非法伐木对印度尼西亚北萨姆特拉（North Sumtera）Lubuk Kertang Village在印度尼西亚北萨姆特拉（Lubuk Kertang Village）的红树林碳库存的影响。方法：使用Da-Jiang Innovations Phantom 4 Professional在150米高度的高分辨率卫星图像中获得光度数据分析。仔细部署飞行路径以获得高度准确性的最佳图像捕获准确性，从8月5日至8月5日进行了90％。卫星图像在某些地区被捕获，例如修复的红树林和油棕种植园。两个研究地点都产生了正驱动器和数字表面模型，以及将无人驾驶飞机与光度法方法的整合导致数据处理运动方法从结构开发。的发现：这项研究比较了2022年卢布克·库尔塔村红树林的碳储存量与2023年的碳库存，或者使用无人驾驶飞机摄影测量现场调查的非法日志记录复发。在红树林中的地上生物量的分布覆盖了2022年的253.4公顷土地，每公顷15.819 megagram。与此同时，在2023年，地上生物质为每公顷70.94兆格兰，总碳为每公顷8.927兆格兰。这项研究表明，卢布克·科尔本村（Lubuk Kertang Village）的红树林比上一年损失了约56％。结论：非法记录对碳固存/股票造成了重大威胁。这种现象强调了需要改进监测和保护策略的必要性。遥感技术和现场调查的组合为蓝色碳库存，红树林保护计划以及监测沿海生态系统中的气候，社区和生物多样性项目提供了强大的工具。
以灾难为导向的紧急医疗材料，基于无人机和
DOI: https://doi.org/10.56293/IJMSSSR.2025.5415 IJMSSSR 2025 VOLUME 7 ISSUE 1 JANUARY – FEBRUARY ISSN: 2582 - 0265 Abstract: Natural disasters and man-made disasters and other emergencies are difficult to avoid, and at the same time will have a significant impact on people's production and life, and damage the life and property safety of居民以及社会和经济活动的平稳运作。因此，及时有效的紧急医疗材料调度和分配系统至关重要。本文首先通过数据挖掘和单词云统计分析方法讨论当前医疗应急供应系统的当前状况和缺陷。分析结果表明，现有的分布方法在效率，及时性和资源分配方面面临许多挑战。尤其是在交通拥堵，自然灾害和其他紧急情况下，传统分配模式的应急响应能力和分配效率无法满足实际需求。基于这些缺陷，本文提出了无人机的新兴技术作为紧急分配的解决方案。与传统的运输模式相比，无人机具有很大的优势：它不受道路中断的限制，并且可以绕过交通拥堵，自然灾害和其他因素，以确保材料的有效和及时分配。同时，无人机具有很强的灵活性，并且可以精确飞向偏远或不便的区域，以弥补传统分销方法无法涵盖的盲区。1。但是，仍然有很多此外，无人机的高飞行速度使其能够在短时间内完成分配任务，以满足紧急材料的快速响应需求。在此基础上，本文构建了无人机和卡车联运运输的运营研究模型，旨在通过两者之间的协同合作来优化紧急医疗供应的分配路径和时间效率，以解决传统车辆分配系统的缺陷，并提高紧急物流的效率和效应。这项研究为紧急材料分配提供了新的理论支持和实用指导。关键字：灾难性场景；紧急医疗用品；多模式运输；紧急调度优化。引言公共卫生紧急情况和紧急自然灾害对社会正常运作和人们财产的安全构成了严重威胁。自然灾害，例如地震，洪水，台风等，不仅会造成财产损害和伤亡，而且可能引起一系列医疗保健事件或危害[1] [1]，包括创伤性疾病，受到创伤性疾病，由自然灾害造成的自然灾害由自然灾害造成的自然灾害破坏了供水基础设施，而造成了灾难和灾难的灾难和灾难的造成的灾难和灾难。如果未及时提供供应，灾难受害者将在心理或身体上遭受痛苦[2]。紧急救济是一个核心问题。因此，有必要改善紧急医疗材料存储和紧急管理计划系统。因此，如何计划和部署紧急医疗用品，例如基本药物和医用器具，个人防护设备，静止设备，医疗物流材料，如何改善紧急医疗用品从材料预处理，合同储备和紧急采购[3]等的三个方面，等待当前的紧急医疗系统主要着重于建立和优化紧急医疗系统，改善基础设施，同时加强人员培训和紧急供应的库存以及紧急医疗用品的物流计划[4]。
无人机能耗预测：来自四种不同深度学习模型的比较研究
摘要 - 无人飞机（UAVS）经常面临最终随着电力消耗而发生的挑战，这是因为无人机的电池容量较小和连续的操作系统。要克服这种不确定性，需要预测功耗的准确性，以便无人机可以飞行更长的时间。这项研究使用四种不同的深度学习模型，例如长LSTM，GRU，LSTM-SA和GRU-SA探讨了无人机能源消耗的预测。结果表明，结合了自我发项机制的模型，尤其是GRU-SA，显着胜过其他模型，实现了最低的MAE（0.0343），RMSE（0.0567）和MSE（0.0032）（0.0032）。自我注意力通过在动态过渡过程中专注于重要的输入特征来提高预测准确性。这项工作凸显了提高无人机消耗的坚实基础。索引术语 - 自我注意，深度学习，能量构成，预测，gru-sa
用于无人机操作 - 欧盟太空计划署
EUSPA 提供安全可靠的欧洲卫星导航服务，并促进伽利略、EGNOS 和哥白尼数据和服务的商业化。它还协调欧盟政府卫星通信计划 GOVSATCOM，并负责该计划的空间监视和跟踪 (SST) 前台运营服务。通过促进创新和竞争性太空部门的发展并与整个欧盟太空界合作，EUSPA 为欧洲绿色协议和数字化转型、欧盟及其公民的安全做出了贡献，同时增强了其自主性和复原力。
水下无人机是一种低成本但功能强大的水下考古映射工具：地中海的案例研究
本文调查了水下考古映射的微级远程操作车辆（ROV）（通常称为水下无人机）的变革性影响。随着无人管理的水下车辆（UUV）技术的进步导致功能增加和成本降低，这些紧凑型和用户友好的无人机正在使水下考古遗址更加易于使用，从而减少了对人类潜水的需求。该论文首先强调了ROV的优势，包括其可移植性，可操作性以及对实时数据评估进行半自主映射的能力，从而增强了决策制定并最大程度地减少了对现场重新审视的需求。第二，它提出了希腊Phournoi群岛的两项案例研究，证明了在摄影映射中有效地使用了水下无人机在摄影映射中，对已故的Amphora货物沉船以及对历史上重要的锚固地点进行了大规模的测量。这些发现强调了这项技术彻底改变水下考古文献的潜力，类似于陆地文化遗产映射如何从空中无人机摄影测量中受益。