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World File Search System无人驾驶
无人驾驶飞机系统和创新航空战略
行动计划的重点考虑了与转换欧盟无人机法规（（EU）2019/945 和（EU）2019/947）过程相关的措施。与所有新技术一样，UAS 当前发展的众多不同机遇和动态也面临着公共安全和安保的利益以及自然保护和环境保护的关注，包括减轻噪音。因此，有必要通过有针对性的监管在未来更加繁忙的空域中找到解决问题的方法 1 。因为一方面 UAS 的应用范围广泛，另一方面该技术领域的高度活力不仅会导致飞行活动数量的显着增长，而且还会进一步增加安全和安保当局面临的挑战的复杂性。此外，制定与运输相关的规则时必须充分考虑领土和物种保护以及保护人们免受 UAS 产生的噪音的影响。这将包括禁止非法飞越住宅区和保护区。
用于反潜战的无人驾驶车辆 - Zenodo
对于美国国防部 (DoD) 来说，他们关心的是尽量减少士兵/水兵/飞行员/海军陆战队员接触枯燥、肮脏或危险的任务。枯燥的任务会消耗人的注意力，容易疲劳，需要长时间保持警惕。一个不会感到疲倦、沮丧或无聊的实体更适合执行这个任务，它会在出击 20 分钟或 20 小时后做出“正确”的决定。肮脏的任务涉及接触不健康的环境条件，例如烟雾、有毒物质、传染性生物材料或辐射。对此类条件不敏感的实体可以在较少的暴露时间限制下执行此类任务。减轻对我们部队的风险也是标准的国防关注点 - 如果大规模生产的自动化系统可以同样有效地完成工作，那么派遣人员进入危险区域是没有意义的。
军事应用的无人驾驶车辆安全
我们的研究重点是战区中负责将食物、部队和其他装备运送到前线的补给线 AV。假设补给将通过沙漠地形，因此地面不平坦但物理障碍物较少，这是最适合早期采用的地形。这些车辆可能处于比其他使用区域更不危险的地区，因此，正如本文所考虑的那样，5 级自动驾驶的机会更高，并且可能比其他更复杂、更危险的环境更快地部署。谷歌、苹果和特斯拉等民用汽车公司以及大学研究人员的活动量也将提供映射到军事环境所需的攻击信息。
无人驾驶自主船舶和人类的必要性...
无人驾驶自主船舶的引入据说可以降低航运业中高比例的人为错误。然而，从自动化算法的设计到岸上控制中心的船舶监控操作员，人为错误仍然存在。然而，人们担心，当系统变得更加复杂时，人为错误也会随之增加。操作员从海上转移到岸上，必须改变他们获取态势感知的方式，因为所有感官信息都不再可用。态势感知的丧失是事故中人为错误的原因之一。本文认为，通过利用以人为本的设计方法和针对操作员的态势感知进行设计，在无人驾驶自主船舶及其岸上控制中心的开发中，可以进一步减少人为错误。本文最后提出了五项增强岸上控制中心操作员态势感知的指导方针。这些指导方针包括让操作员了解情况、替换丢失的感官信息、可用信息、自动化透明度和自主水平指示。关键词：以人为本的设计、认知能力、复杂系统、人为错误、无人驾驶自主船舶
无人驾驶预热系统热管理解决方案
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无人驾驶汽车控制的系统审查
无人驾驶汽车（UAV）是具有巨大潜力的强大工具，但它们面临着巨大的挑战。主要问题之一是飞行耐力，受当前电池技术的限制。研究人员正在探索替代功率来源，包括混合系统和内燃机，并考虑用于电池交换或充电的对接站。除了耐力之外，无人机必须解决安全，有效的路径计划，有效载荷能力平衡和飞行自主权。考虑蜂群行为，避免碰撞和通信协议时，复杂性会增加。尽管存在这些挑战，但研究继续开利了无人机的潜力，而路径计划优化通过诸如杜鹃优化算法（COA）之类的元武器算法进行了显着提高。，而元海拔算法可以定义为系统级策略，用于寻求优化问题的次优解决方案。它将使用启发式方法与勘探/开发方案一起使用，以有效地使用大型解决方案空间。但是，动态环境仍然带来困难。无与伦比的发展范围已经超出了娱乐活动，在农业，送货服务，监视和救灾等行业中变得至关重要。通过解决与自主权，电池寿命和安全性有关的问题，可以完全优化无人机技术的好处。这项系统评价强调了无人机研究中连续创新以克服这些挑战的重要性。
无人驾驶飞行器地面控制站 - Desert Rotor
desertrotor.com › MIRA_Booklet PDF 2023 年 4 月 21 日 — 2023 年 4 月 21 日 GCS SmartView™ 3.0 界面 - 带触摸屏 HUD...轻松拨入商用无人机并快速自信地在飞机模型之间切换。
低成本商用无人驾驶数字航空器的比较
图 7. 激光雷达、天底 DAP 和有角度 DAP 的点云显示为每个站点的 70 米横断面，并按分类着色。不同的站点显示在垂直轴上，不同的模型类型显示在水平轴上。箭头显示缺少冠层结构数据的位置。................................................................................................ 31
用于海上巡逻的无人驾驶飞行器：人为因素问题
Robyn Hopcroft、Eleanore Burchat 和 Julian Vince 空中作战部 国防科学技术组织 DSTO-GD-0463 摘要 本文献综述概述了与无人机 (UAV) 操作相关的人为因素问题。特别是，考虑了这些问题与采购用于海上巡逻和响应行动的高度自主、高空长航时 (HALE) 无人机的关系。在高度自动化的无人机系统中，最佳任务性能将要求操作员和自动化系统的角色互补。因此，解决了可能阻碍两者之间合作的因素，并提出了缓解潜在问题的建议。然后讨论转向人机界面 (HMI) 的设计，提供有关已建立的 HMI 设计原则和与操作员与飞机分离有关的问题的信息。最后部分涵盖了飞行期间控制权移交的空中交通管理程序、数据链路延迟及其对团队动态的影响、机组人员的选择以及无人机机组人员角色的划分。发布限制已批准公开发布
无人驾驶运营理念及政策影响...
图 1。俄亥俄州/印第安纳州 UAS 中心飞行操作程序。...................................................... 13 图 2。俄亥俄州/印第安纳州 UAS 中心试飞步骤和流程。......................................................... 14 图 3。Yamaha R-Max。......................................................................................................... 14 图 4。美国 290 号公路上的 SH 6 — 平移、倾斜和缩放与 400 英尺高程视图。.................... 20 图 5。UAS 响应单元示例。............................................................................................. 24 图 6。操作场景 1：事件监控。........................................................... 27 图 7。操作场景 2：态势感知。......................................................... 28 图 8。操作场景 3：困难地形、安全或机动性。................................ 30 图 9。操作场景 4：自然事件。......................................................................... 31 图 10。操作场景 5：致命事故现场测绘。................................................. 32 图 11。TIM 系统的国家 ITS 服务包图形。.......................................... 34 图 12。UAS-TIM 架构。.............................................................................................. 34 图 13。奥斯汀空域分析。......................................................................................... 45 图 14。大学城空域分析。...................................................................................... 45 图 15。达拉斯-沃斯堡空域分析。...................................................................................... 46 图 16。埃尔帕索空域分析。............................................................................................. 46 图 17。休斯顿空域分析。................................................................................................ 47 图 18。里奥格兰德河谷空域分析。................................................................................ 47 图 19。圣安东尼奥空域分析。................................................ . ...................................... 48