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World File Search System无人驾驶
在设计无人驾驶二次的可配置无人机自动驾驶仪
无人驾驶汽车（无人机）和四型人正在越来越多的应用中使用。通过纳入新的经济技术来不断改善森林火灾的检测和管理，以防止生态退化和灾难。使用内部圈循环设计，本文讨论了四个四面体的态度和高度控制器。作为高度非线性系统，可以通过假设几个假设来简化四项动力学。使用非线性反馈线性化技术，LQR，SMC，PD和PID控制器开发了四极管自动驾驶仪。通常，这些方法用于改善控制和拒绝干扰。pd-pID控制器还通过智能算法部署在烟雾或火灾的跟踪和监视中。在本文中，已经研究了使用具有可调参数的组合PD-PID控制器的效率。使用MATLAB Simulink通过模拟评估了性能。进行评估提出方法的计算研究表明，本文介绍的PD-PID组合产生了有希望的结果。
解释器：瑞士为无人驾驶运输时代准备好
，但该报告还指出了一些可能的缺点。“自动车辆将减少，尽管并非完全消除，但对重型货车，公共汽车和出租车的驾驶员的需求”写道。以及促进汽车驾驶的期望效果可能会通过减少道路上的车辆数量对汽车销售产生负面影响。
AI驱动的无人驾驶汽车的多学科概念设计
本文基于人工智能驱动的分析模型，为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型，其中包括空气动力学，结构质量和雷达横截面预测，以将定量数据带到初始设计阶段，从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期，为以后的设计活动提供了更准确的翼，尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时，生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此，除了降低设计成本外，这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
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。
空中、海上、陆地无人驾驶系统及操作
推荐引用 推荐引用 Nichols, Randall K.；Mumm, Hans. C.；Lonstein, Wayne D.；Ryan, Julie JCH；Carter, Candice M.；Hood, John-Paul；Shay, Jeremy S.；Mai, Randall W.；以及 Jackson, Mark J.，《无人驾驶飞行器系统与空中、海上、陆地上的作战》（2020 年）。NPP 电子书。35。https://newprairiepress.org/ebooks/35
无人驾驶车辆系统工作负荷的基础
本文识别并描述了无人驾驶车辆系统中影响操作员工作负荷的因素。我们的目标是为开发用于设计和操作复杂人机系统的工作负荷模型提供基础。1986 年，Hart [1] 开发了一种基础性的工作负荷概念模型，该模型为应用最为广泛的工作负荷测量技术——NASA 任务负荷指数 [2] [3] 奠定了基础。然而，自那时以来，模型和因素识别以及工作负荷控制措施取得了许多进展。此外，鉴于技术进步（包括自动化和自主性），需要进一步盘点和描述影响人类工作负荷的因素。因此，我们提出了一个工作负荷构造的概念框架，并提出了可能影响操作员工作负荷的因素分类。这些因素称为工作负荷驱动因素，与各种系统元素（包括环境、任务、设备和操作员）相关。此外，我们还讨论了如何操纵工作负荷调节因素（例如自动化和界面设计）来影响操作员工作负荷。我们认为，在构建复杂的人机系统时，需要考虑工作量驱动因素、工作量调节因素以及驱动因素和调节因素之间的相互作用。
提高无人驾驶飞机的续航能力和有效载荷能力...
估计此次信息收集的公共报告负担平均每份回应需要 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减少此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington DC 20503。1.仅供机构使用（留空） 2.报告日期 2014 年 6 月 3.报告类型和涵盖日期 硕士论文
1 T-IV-24-01-0141无人驾驶汽车的环境感知数据增强
摘要 - 大型和高质量的培训数据集对于深度学习至关重要。在无人机空中图像的语义分割挑战的背景下，我们提出了一种数据增强策略，该策略可以大大减少手动注释大量图像的努力。结果是一组语义，深度和RGB图像，可用于改善神经网络的性能。该方法的主要重点是生成语义图像，并且在整个过程中也生成了深度和纹理图像。提出的语义图像产生方法依赖于现实环境的3D语义网格表示。首先，我们将现有的语义信息从简化的手动标记图像集中传播到网格表示中。要处理手动标记的图像中的错误，我们为传播过程提出了一种特定的加权投票机制。第二，我们使用语义网络创建新图像。这两个步骤都使用透视投影机制和深度缓冲算法。可以使用不同的相机方向生成图像，从而允许新颖的视角。我们的方法在概念上是一般的，可用于改善各种现有数据集。对使用该方法进行增强的现有数据集（UAVID和WILDUAV）进行的实验是在HRNET上进行的。获得了推理结果的总体绩效提高高达5.5％（MIOU）。增强数据集在GitHub 1上公开可用。索引术语 - 语义图像，无人机，数据增强，图像生成，空中图像，Z-Buffer，深度缓冲区，透视投影，虚拟相机。
AC 00-1.1B - 公共飞机运营 - 有人驾驶和无人驾驶
1 本咨询通函 (AC) 的目的。本咨询通函提供信息，帮助确定在美国境内进行的政府所有或政府承包的载人和无人机运营是否属于公共或民用飞机运营，根据美国法典第 49 篇 (49 U.S.C.) 对“公共飞机”的法定定义§§ 40102(a)(41) 和 40125（法规）。此外，本咨询通函还包含联邦航空管理局 (FAA) 政策，涉及为政府实体提供合同支持的民用飞机运营商。本材料旨在更好地定义这些合同各方的责任。本咨询通函不是强制性的，也不构成法规。本 AC 中的任何内容均不会改变公共飞机运营商遵守法规的法律要求。
AI驱动无人驾驶汽车的伦理法律 - 电子书
人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型，以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习，（深度）增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能（AGI）铺平道路。但是，AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外，多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私，公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员，领导者，决策者和决策者提供一条途径，以分享AI最前沿的研究和见解，包括其在道德，可解释的，可解释的，隐私的，可信赖的，可信赖的和可持续的方式中的使用。