数字设计还能够更准确地确定多个返回的来源,从而消除高度解决方案中的歧义。此功能允许 LRA-2100 识别每个目标并报告最佳结果。它允许 LRA-2100 拒绝来自飞行中飞机持续超过 2.5 秒的错误高度返回以及来自其他地面结构(例如着陆灯、桥梁和立交桥)的错误高度返回。此功能显著减少了由于从一个无线电高度计到另一个无线电高度计的变化而导致的自动驾驶仪断开连接的发生。
摘要 — 新一代汽车(例如联网汽车和自动驾驶汽车)的出现为车辆网络和计算管理带来了新的挑战,以提供高效的服务并保证服务质量。边缘计算设施允许将处理从云端分散到网络边缘。在本文中,我们设计并提出了一种端到端、可靠且低延迟的通信架构,该架构允许将计算密集型自动驾驶服务(尤其是自动驾驶仪)分配给边缘计算服务器上的共享资源,并提高自动驾驶汽车的性能水平。该参考架构用于设计自动驾驶汽车、边缘计算服务器和集中式云之间的高级自动驾驶 (A2D) 通信协议。然后,制定了一种使用整数线性规划 (ILP) 的数学规划方法来模拟网络边缘的自动驾驶仪链资源卸载。此外,提出了一种深度强化学习 (DRL) 方法来处理密集的自动驾驶汽车互联网 (IoAV) 网络。此外,还考虑了几种场景来量化优化方法的行为。我们从边缘服务器总利用率、边缘服务器总分配时间和成功分配的边缘自动驾驶仪等方面比较了它们的效率。索引术语 — 边缘计算、自动驾驶汽车 (AV)、人工智能 (AI)、优化、深度强化学习 (DRL)。
KFC 500 自动飞行控制系统在一台计算机中整合了完整的自动驾驶仪和飞行指引仪计算功能。其数字飞行计算机和集成架构使 KFC 500 能够更快地确定直升机的控制要求,并且比以前的自动驾驶仪系统更平稳、更准确地执行控制要求。主要由于其双通道飞行计算机设计,KFC 500 可以更积极地控制飞机,同时提供单通道系统无法提供的安全监控水平。整个飞行控制系统采用数字化固态设计,在节省系统重量和所需安装空间的同时,提供了最大的可靠性。KFC 500 旨在优化乘客和机组人员的舒适度,同时在任何飞行情况下仍能提供准确的控制响应。只要可能,自动驾驶仪引起的飞机运动就会接近人类可感知的下限,从而确保异常平稳的飞行。在飞机认证过程中,贝尔 230 型飞行控制系统的许多最大可控值均已确定。KFC 500 与 KAD 480 中央空中数据系统和 EFS 40/50 电子飞行仪表系统集成,以提高用户友好性和系统通告能力。
图 40 - 第一种设计方案。所有模块都是独立的。这提供了更大的灵活性,但重量更重、占用更多空间且成本更高。 ................................................................................................................... 56 图 41 - 第二种设计方案。这将图像处理、CCU 和加密模块组合在一个处理器上。虽然这可以节省资金并减轻重量,但内存容量是一个问题,并且可能更难实现图像处理。 ................................................................................................................ 57 图 42 - 第三种设计方案。这提供了允许由 CCU 的特定加密模块进行加密的优势。这还可以节省重量和资金,同时允许为其挑选更适合图像处理的单独模型。 ................................................................................................ 58 图 43 - OMAP 4470 架构。这显示了 OMAP 内部的所有处理器以及无线、音频和其他连接端口 [59]。................................................................................................ 61 图 44 - MSP430 微处理器架构。这显示了所有内存、ADC、DAC、输入/输出端口和时钟 [63]。................................................................................................................ 64 图 45 - 典型的数字信号处理系统。................................................................
S-TEC 5000 提供了一种经济实惠的选择,可通过现代数字航空电子设备升级当前较旧的第 23 部分和第 25 部分自动驾驶仪,从而提高飞行性能。除了 2 年新产品保修外,S-TEC 5000 的功能还可以提高飞机的任务效率并降低运营成本。S-TEC 5000 的设计基于 Genesys 的 S-TEC 自动驾驶仪传统经验,已安装并运行了 1000 台自动驾驶仪。这一传统提供了经过验证的性能和可靠性,并由 Genesys Aerosystems 的产品支持团队提供个性化关注。
* Tian,Juchi是电子邮件:juchi0905@gmail.com摘要:自动化机器学习(AUTOML)通过自动化复杂且耗时的任务(例如数据预处理,模型选择,模型选择和超参数调谐),彻底改变了机器学习领域。本研究探讨了六种广泛使用的汽车工具的功能,局限性和实际应用:自动 - 扫描,TPOT,H2O.AI,Google Cloud Automl,Microsoft Azure Automl和Amazon Sagemaker Autopilot。通过评估各种数据集中的这些工具(列出表格数据,时间序列,图像分类和文本情感分析),该研究突出了它们的预测性能,计算效率,可扩展性和解释性。专有工具通过云集成证明了卓越的可扩展性和效率,而开源平台则提供了更多的解释性和灵活性。然而,诸如先进神经结构搜索机制缺乏透明度的挑战和包括缓解偏见在内的道德考虑因素仍然很普遍。本研究得出的结论是,尽管汽车工具大大降低了机器学习进入的障碍,但仍需要进行持续的进步才能平衡性能,可用性和道德标准,从而使Automl成为现实世界应用程序的整体解决方案。
Supercam S100 无人机,飞行时间长达 1.5 小时,降落伞带有无人机着陆后自动解开绳索的系统;自动驾驶仪;导航灯;三轴磁力仪;数字遥测系统;自我诊断系统;惯性校正系统;通信丢失时自动返回系统;GPS/GLONASS 定位系统;带有卫星导航系统接收器的无线电调制解调器;25 公里数字视频发射器(内置于无人机);内置无人机航向摄像头,分辨率为 720х576
一般描述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2–1 系统配置. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2–3 操作警告. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2–5 首字母缩略词和缩写. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2–7 着色约定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2–11 警告/警示/咨询系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . 2–13 显示屏 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2–18 控件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2–18 数据库和软件更新 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
在事故航班的巡航阶段,副驾驶一直等到驾驶舱内只剩下他一个人。然后,他故意修改自动驾驶仪设置,命令飞机下降。尽管通过键盘和客舱对讲机发出了进入请求,但他在下降过程中一直锁着驾驶舱门。他没有回应民用或军用空中交通管制员的呼叫,也没有回应敲门声。由于安全要求,驾驶舱门被设计为可抵御未经授权人员的强行闯入,因此在飞机撞击法国阿尔卑斯山地形之前,无法进入驾驶舱。
S-TEC 5000 提供了一种经济实惠的选择,可通过现代数字航空电子设备升级当前较旧的第 23 部分和第 25 部分自动驾驶仪,从而提高飞行性能。除了 2 年新产品保修外,S-TEC 5000 的功能还可以提高飞机的任务效率并降低运营成本。S-TEC 5000 的设计基于 Genesys 的 S-TEC 自动驾驶仪传统经验,已安装并运行了 1000 台自动驾驶仪。这一传统提供了经过验证的性能和可靠性,并由 Genesys Aerosystems 的产品支持团队提供个性化关注。