XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无人机
使用和改进防空炮火来对抗无人机
摘要：在无人机技术快速发展及其在现代冲突中越来越频繁使用的背景下，改装和使用防空炮火来对抗无人机已成为世界各国武装部队的优先事项。本文探讨了修改和改装最初设计用于对抗大型飞机的防空炮火系统的可能性，以便它们能够有效对抗不同尺寸、速度和飞行高度的无人机。因此，通过改进探测系统、使用近距弹头的射弹以及集成先进的传感器和 IA 算法来探测、拦截和对抗无人机，分析了经典防空炮火系统的改装。本文强调了改装这些系统所面临的技术和战术挑战，包括常规防空系统对无人机的局限性
6 个月实习 CIF（人工智能、机器人和无人机）.cdr
• 那些听说过编程、人工智能等技术优势，但不知如何着手的学生。本次实习将帮助他们了解该技术的重要性、灵活性以及学习的便捷性，从而做出明智的决定。
人工智能、机器人和无人机在... 中的应用
机器人技术和人工智能 (AI) 在农业领域的融合，通过提高精度、效率和可持续性，正在彻底改变农业实践。机器人技术可以自动执行种植、收割和监测等任务，从而降低劳动力成本并提高生产力，而人工智能则可以通过预测模型进行实时数据分析，从而优化作物管理。无人机和拖拉机等自动化机械减少了对体力劳动的依赖，并支持连续运行，通过优化资源使用和减少浪费，为可持续发展做出贡献。无人机通过提供高分辨率图像和多光谱数据发挥着至关重要的作用，从而增强了作物监测、精准灌溉和病虫害管理。它们使农民能够评估作物健康状况、识别水分胁迫并检测病虫害的早期迹象，从而及时准确地采取干预措施。这些技术提高了资源效率、减少了环境影响并降低了成本。尽管具有显著优势，但实施成本高、需要熟练操作员以及数据隐私问题等挑战阻碍了其广泛采用。然而，机器学习、可追溯性区块链和自主系统的进步有望提高这些技术的采用和有效性，重塑农业实践和农村经济。
基于Cloudlet的自主无人机的OODA环
完全自主的无人驾驶飞机被定义为“没有远程人类飞行员的预编程的战斗，包括响应运行时观察的任务特定行动” [1]。在2023年首次通过浮游的边缘在超轻无人机上实现这一目标[2]。通过克服板载无人机智能的重量和尺寸限制，即可激发小型，便宜，轻巧但出色的无人机在拥挤的城市环境中运行的无人机，而没有人类飞行员。从公共安全和监管批准的角度来看，这很有吸引力，因为这种无人机的动能远低于较大且重型无人机的动能[3]。从业务角度来看，这也很有吸引力，因为当今无人机操作中最昂贵的部分是训练有素的人类飞行员，他必须持续持续无人机[4]。我们专注于无有效的主动视力任务[5]，[6]，例如识别和跟踪目标，而不是涉及大量有效载荷的商品交付等任务。在本文中，我们探讨了今天我们距离这一愿景成为商业现实的距离。如果需要一个全新的定制无人机和低延迟无线网络的生态系统，则商业化的途径将是漫长而风险的。另一方面，如果基于Cloudlet的部署具有现有的商业现成（COTS）组件，可以集成到满足现实世界用例的性能和敏捷性需求的工作系统中，那么愿景就可以实现。最初是在1950年代构思的，以表征战斗飞机中的人机共生，这因此，我们问：“使用COTS Ultralight无人机，4G LTE无线网络和Cloudlet硬件，是否适用于现实世界中主动视觉任务的Fload Edge的端到端性能？”为了回答这个问题，我们介绍了无人机Ooda循环的概念。
缩小POMCP：实时无人机搜索和救援的框架
摘要 - 搜索和救援行动中无人机的有效路径优化面临挑战，包括有限的可见性，时间限制和城市环境中的复杂信息收集。我们提出了一种全面的方法，可以利用3D AirSim-Ros2模拟器和2D模拟器，用于基于无人机的搜索和救援操作。路径计划问题被提出为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP），我们提出了一种新颖的“缩小POMCP”方法来解决时间限制。在Airsim环境中，我们将我们的方法与信仰维护的概率世界模型和避免障碍物的神经玫瑰花型导航器相结合。2D模拟器采用具有等效功能的替代ROS2节点。我们比较了2D模拟器中不同方法产生的轨迹，并评估3D Airsim-Ros模拟器中各种信念类型的性能。两个模拟器的实验结果表明，与替代方法相比，我们提出的缩小POMCP解决方案在搜索时间方面取得了重大改善，展示了其提高无人机辅助搜索和救援操作效率的潜力。索引条款 - 搜索和救援，POMDP，MCTS
应用无人机和遥感技术用于大气二氧化碳捕获：无人机和遥感在二氧化碳减少中的研究应用
摘要：人类活动是导致气候变化的重要原因，大气中的CO₂水平上升。已经开发了几种碳捕获和隔离（CCS）方法来解决此问题。未驾驶的航空车（UAV）和遥感技术正在出现，这是对大气碳捕获计划的效率和有效性的显着提高。本研究使用无人机和遥感技术来监视，量化和管理大气co级水平。此外，该研究还探讨了整合机器人无人机技术的含义，并强调了它们为可持续未来做出贡献的能力。这些技术结合了现代数据收集和分析方法，为缓解气候变化和长期环境可持续性提供了有希望的答案。
带基于激光仪融合的自动无人机...
无人机已成为执行航空任务的变革性工具，这些工具曾经对载人飞机有挑战，提供了可观的安全福利，经济优势和环境增长。本文介绍了一种创新的方法，用于针对智能导航应用程序量身定制的自动驾驶无人机的设计和分析，这是受激光相机技术与GNSS（全球导航卫星系统）集成的融合的基础的。这项研究中的无人机是四轮驱动器，配备了DYS DYS D2836-6 1500KV电动机和30A BLDC ESC进行控制。它的电源是橙色的5200mAh 4s Lipo电池，可提供效率和寿命。无人机的核心位于基于ARM Cortex M4的控制器，该控制器精心策划了其自动飞行。它表现出较大的操作高度范围，保持恒定高度在地面高度5到20米之间，同时达到每秒2米的最高速度。这项研究的核心创新在于LiDAR-CAMERA融合技术的整合。利用rplidar，其范围为180米，显着点云密度为每平方米1000点，该无人机具有前所未有的精度来感知其周围环境。随附的摄像头具有高分辨率1920 x 1080像素传感器，具有360度水平和180度垂直视野的视野，促进了全面的视觉数据采集。对于对象识别和跟踪，无人机采用Yolov4算法进行实时识别，并利用Kalman过滤器进行精确的对象跟踪。计算机视觉中的这些进步对无人机的自主导航功能产生了重大贡献。无人机的导航能力与APM2.5 NEO-M8N GNSS接收器相辅相成，以确保精确的地理空间定位。
无GPS的精度：在复杂环境中自动无人机导航的多传感器融合
摘要 - 无人机技术的快速发展已扩大了其应用程序，包括递送服务，环境监控以及搜索和救援操作。然而，这些应用中的许多应用在受GPS污染的环境中遇到了重大挑战，例如密集的城市地区和森林森林森林茂密的地区，传统导航方法却摇摇欲坠。本文提出了一种新型的多传感器融合算法，旨在提高自主无人机的定位准确性而不依赖GPS。通过整合来自惯性测量单元（IMU），LIDAR和视觉传感器的数据，提出的方法有效地补偿了单个传感器的局限性，从而在复杂的环境中实现了可靠的导航。实验结果表明，该算法在城市地区达到1.2米的平均定位精度，在森林环境中达到1.5米，从而展示了其针对传感器噪声和环境挑战的弹性。循环封闭技术的实施进一步提高了长期导航准确性，使其适合长时间的任务。这项研究有助于自动无人机导航的知识越来越多，并为增强现实情况下无人机的操作能力带来了重大影响。未来的工作将集中于整合其他传感器，探索机器学习技术以进行自适应融合，并进行广泛的现场试验以验证系统在动态环境中的性能。
利用后量子密码技术保障无人机未来安全：综述
摘要 无人驾驶飞行器 (UAV)，通常称为无人机，在从军事行动到商业用途等广泛领域得到越来越广泛的应用。然而，随着无人机越来越融入日常生活，由于在开放无线信道上运行且机载计算资源有限而产生的漏洞，安全和隐私问题也同样不断升级。此外，随着量子计算机的出现，确保无人机通信安全和隐私的传统加密方法面临严重风险。这些风险包括未经授权的访问、数据泄露和网络物理攻击的可能性，这些攻击会危及无人机操作的完整性、机密性和可用性。量子计算机有望分别在 Grover 和 Shor 算法的支持下打破传统的加密方法，例如对称和非对称方案。因此，传统的加密算法必须让位于抗量子算法，即后量子密码 (PQC) 算法。尽管研究人员积极开发、测试和标准化新的 PQC 算法，但尽管通过这些持续努力取得了进展，威胁仍然存在。这篇评论文章首先研究了安全和隐私形势，包括无人机的威胁和要求。本文还讨论了 PQC 和各种 PQC 系列以及 NIST 实施和标准化过程的状态。最后，我们探讨了在无人机上实施 PQC 的挑战和未来方向。
IW610 1x1双波段Wi-Fi 6 +蓝牙LE 5.4/802.15.4片上系统（SOC）。 i.mx yocto项目用户指南 A5000 -Edgelock Secure Authenticator PX4机器人无人机车辆/飞行管理部门（VMU/... FRDM扩展板 带有LIN的电池传感器，用于12 V铅酸电池
由NXP的EDGELOCK™安全技术提供支持，IW610系列可确保使用安全的启动，安全调试，固件更新，反滚动和生命周期管理的安全性。内置的硬件保护，例如信任和加密加速器的根部，维护性能，在保持性能，符合苛刻环境的最高网络安全标准。