XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBVLOS
在BVLOS
1 Harokopio University，17778雅典，希腊雅典的信息学和远程信息学系； gdimitra@hua.gr（G.D.）; varlamis@hua.gr（i.v.） 2电气工程系，媒体和计算机科学系，应用科学大学Amberg-Weiden，92224，德国Amberg； p.purucker@oth-aw.de（p.p. ）; a.hoess@oth-aw.de（A.H.）3 Anywi Technologies BV，2312 NR Leiden，荷兰； morten.larsen@anywi.com 4 Embraer Research and Technology Europe欧洲S.A.，2615-315 Alverca do Ribatejo，葡萄牙； rjreis@embraer.fr 5信号处理和系统，微电子学系，电气工程学院，数学和计算机科学学院，代尔夫特技术大学，2628 CD DELFT，荷兰； r.t.rajan@tudelft.nl 6 Cister - 实时嵌入式计算系统的研究中心，葡萄牙Porto 4200-135； sdp@isep.ipp.pt 7荷兰航空中心，荷兰阿姆斯特丹1059厘米； Jan-floris.boer@nlr.nl 8信息技术（ITML），希腊雅典11525； prodosthenous@itml.com.cy *通信：politie@hua.gr1 Harokopio University，17778雅典，希腊雅典的信息学和远程信息学系； gdimitra@hua.gr（G.D.）; varlamis@hua.gr（i.v.）2电气工程系，媒体和计算机科学系，应用科学大学Amberg-Weiden，92224，德国Amberg； p.purucker@oth-aw.de（p.p. ）; a.hoess@oth-aw.de（A.H.）3 Anywi Technologies BV，2312 NR Leiden，荷兰； morten.larsen@anywi.com 4 Embraer Research and Technology Europe欧洲S.A.，2615-315 Alverca do Ribatejo，葡萄牙； rjreis@embraer.fr 5信号处理和系统，微电子学系，电气工程学院，数学和计算机科学学院，代尔夫特技术大学，2628 CD DELFT，荷兰； r.t.rajan@tudelft.nl 6 Cister - 实时嵌入式计算系统的研究中心，葡萄牙Porto 4200-135； sdp@isep.ipp.pt 7荷兰航空中心，荷兰阿姆斯特丹1059厘米； Jan-floris.boer@nlr.nl 8信息技术（ITML），希腊雅典11525； prodosthenous@itml.com.cy *通信：politie@hua.gr2电气工程系，媒体和计算机科学系，应用科学大学Amberg-Weiden，92224，德国Amberg； p.purucker@oth-aw.de（p.p.）; a.hoess@oth-aw.de（A.H.）3 Anywi Technologies BV，2312 NR Leiden，荷兰； morten.larsen@anywi.com 4 Embraer Research and Technology Europe欧洲S.A.，2615-315 Alverca do Ribatejo，葡萄牙； rjreis@embraer.fr 5信号处理和系统，微电子学系，电气工程学院，数学和计算机科学学院，代尔夫特技术大学，2628 CD DELFT，荷兰； r.t.rajan@tudelft.nl 6 Cister - 实时嵌入式计算系统的研究中心，葡萄牙Porto 4200-135； sdp@isep.ipp.pt 7荷兰航空中心，荷兰阿姆斯特丹1059厘米； Jan-floris.boer@nlr.nl 8信息技术（ITML），希腊雅典11525； prodosthenous@itml.com.cy *通信：politie@hua.gr
Elsight的Halo是由日本最大的无人机制造商ACSL选为其BVLOS通信平台的无人机
elsight（ASX：ELS）Elsight的（www.elsight.com）旗舰产品The Halo使用基于AI的基于AI的多链接键合，为无人机和其他无人系统提供最强大的连接。通过添加用卫星和RF通信汇总的蜂窝通信，Halo可靠99.99％，并且确保了网络。，即使在最具挑战性的固定，便携式或积极移动的情境要求的领域，Halo即使在少于100克卡或盒装地面版本的选项中也提供了连续的连接性。Elsight的产品服务于许多垂直市场，利用无人机和UAS技术，包括军事，HLS，公共安全，交付，医疗，石油和天然气，公用事业，检查，监视等。Elsight成立于2009年。
RIN：2120-AL82规则标题：将无人飞机系统正常于视觉行动行动命令12866会议，白宫OffRIN：2120-AL82规则标题：将无人飞机系统正常于视觉行动行动命令12866会议，白宫Off
•基于风险的方法：ARC建议采用基于风险的BVLOS操作框架，其中风险水平将决定运营条件和要求。公共安全机构通常在受控或低风险环境（例如农村或灾难地区）运作，只要管理风险，就可以从更灵活和量身定制的BVLOS运营中受益。•安全管理系统（SMS）：ARC建议采用BVLOS无人机操作的公共安全机构实施SMS。该系统将帮助机构识别，评估和减轻安全风险，以确保以安全的方式进行操作。•地理围栏和其他安全特征：建议在公共安全场景中运行BVLOS的无人机结合了高级技术，例如地理围栏，以防止意外的空域入侵并保护敏感地区，例如医院或受限区域。
超视距无人机系统...
尽管美国公众有这些好处，但现行的联邦航空管理局 (FAA) 法规不允许国内 UA 超视距 (BVLOS) 行业扩大规模并从这些好处中获得有意义的成果。现行规则也没有反映出安全操作高度自动化 UAS 所需的能力，这阻碍了扩展 UAS BVLOS 运营以实现美国公众最大社会和经济效益的能力。安全地大规模实现这些效益应该是任何常规 BVLOS 集成规则制定举措的目标。该行业已经准备好并愿意提供资源、技术和专业知识来扩大 BVLOS 规模；许多公司、社区和工业部门已经投入了大量资源来开发 UAS 技术以实现这些效益。重要的是建立一个新的监管框架，以利用 UAS、提高安全性和促进可持续的交通解决方案——同时确保美国在航空创新方面继续保持领导地位。
小型 UAS 检测和规避必要要求...
摘要：通过大量行业范围的数据调用收集了潜在的 sUAS BVLOS 操作场景/用例和 DAA 方法。向每个 333 豁免持有者征求了相同的信息。记录了来自 5,000 多名豁免持有者的摘要信息，收到的信息具有不同的详细程度，但提供了相关的经验信息来概括用例。制定了一项计划并完成了测试以评估 RLOS，这是安全 BVLOS 操作的潜在关键限制因素。介绍了所用设备、飞行测试区域、测试有效载荷和在不同高度进行测试的装置的详细信息，并提供了简化数学模型、在线建模工具和飞行数据的比较结果。介绍了一个操作框架，该框架定义了推荐要求将使 sUAS 操作 BVLOS 成为可能的环境、条件、约束和限制。该框架包括可以建立在 FAA 和行业行动基础上的策略，这些策略应该会在短期内导致 BVLOS 航班的增加。对 sUAS DAA 方法的评估是通过五个子任务完成的：文献综述
量化小型无人机的态势感知
提出了一种新颖的统计模型来量化小型民用无人机系统 (UAS) 运行中的态势感知。如今，绝大多数小型 UAS 运行都在人类操作员的视线 (VLOS) 范围内进行，操作员对飞行安全负全部责任。随着操作开始转向超视线 (BVLOS)，操作员和日益自主的 UAS 本身很可能会共同承担这一责任。在我们试图量化这种系统的安全性之前，分析现有 VLOS 操作的安全性以提供目标安全水平是有益的。在考虑任何机载决策之前，必须确保 BVLOS 中 UAS 的人工态势感知系统至少与人类操作员的意识一样好。本文为态势感知的高级抽象提供了概率理论和模型，以指导未来对 BVLOS 操作的评估。
无人机——推动世界发生积极变化
无法扩展。商业航空监管机构认识到这一限制，并正在整合新功能，例如 FAA Data Comm 2 程序，以交换和简化 ATC 和飞行员通信。然而，这些都不是在无人机行业的计划中。远程和自主无人机操作的飞行员必须能够控制多架无人机 BVLOS，而这只能通过集成自动化来实现。作为一个行业，我们必须以可控的方式在合理的范围内拥抱数字化、利用机器学习和融入人工智能。这将允许 BVLOS 和其他无人机操作在需要的地方建立飞行走廊，并在切实可行的情况下实现自由飞行导航。无人机生态系统中的所有利益相关者都需要在与监管机构合作的同时学习、发展和建设，以确保我们实现安全的 BVLOS 运营。
小型无人机系统探测和规避对有限超视距目标的要求
美国运输部联邦航空管理局华盛顿特区 20591 摘要：通过一系列行业范围内的数据调用收集了潜在的 sUAS BVLOS 操作场景/用例和 DAA 方法。向每位 333 豁免持有者征求了相同的信息。记录了来自 5,000 多名豁免持有者的摘要信息，收到的信息具有不同的详细程度，但提供了相关的经验信息来概括用例。制定了一项计划并完成了测试以评估 RLOS，这是安全 BVLOS 操作的潜在关键限制因素。介绍了所用设备、飞行测试区域、测试有效载荷和在不同高度进行测试的装置的详细信息，并提供了简化数学模型、在线建模工具和飞行数据的比较结果。提出了一个操作框架，该框架定义了推荐要求将使 sUAS 操作 BVLOS 成为可能的环境、条件、约束和限制。该框架包括可以基于 FAA 和行业行动建立的策略，这些策略应该会导致近期 BVLOS 航班增加。对 sUAS DAA 方法的评估是通过五个子任务完成的：对飞行员和地面观察员的观察和避免性能的文献综述、对 DAA 标准和推荐基线性能的调查、对现有/正在开发的 DAA 技术和性能的调查、对选定 DAA 方法的风险评估以及飞行测试。通过文献综述评估了飞行员和地面观察员的观察和避免性能。DAA 标准的制定——这里的重点非常明确——是通过与科学与研究小组 (SARP) 合作以及对有人驾驶和无人驾驶飞机交互的模拟来完成的。通过文献综述、信息请求和直接互动收集了有关 sUAS DAA 方法的信息。通过描述系统类型和定义指标和指标值来分析这些信息。通过关注 SMS（安全管理系统）流程的安全风险管理 (SRM) 支柱来评估与 sUAS DAA 系统相关的风险。这项工作 (1) 确定了与 BVLOS 中 sUAS 操作相关的危险，(2) 提供了考虑现有控制措施的初步风险评估，以及 (3) 建议采取额外的控制和缓解措施，以进一步将风险降低到最低实际水平。最后，进行了飞行测试以收集有关清晰和 DAA 系统危险的初步数据。
AI - 国防部生产
ddpmod.gov.in › 默认 › 文件 PDF 2022 年 8 月 12 日 — 2022 年 8 月 12 日的任务成本、超视距 (BVLOS) 攻击能力和风险……乌克兰、英国、俄罗斯……管理）解决方案对防御有用