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UAS 分离保证和防撞系统的概率安全评估
摘要：航空航天信息物理系统的适航认证传统上依赖概率安全评估作为标准工程方法来量化与系统组件故障相关的潜在风险。本文介绍并讨论了依赖多种合作和非合作跟踪技术的检测和避免 (DAA) 系统的概率安全评估，以识别无人机系统 (UAS) 与其他飞行器相撞的风险。具体来说，故障树分析 (FTA) 用于测量每个基本组件故障的整体系统不可用性。考虑到导航和监视系统的相互依赖性，应用共同原因故障 (CCF)-beta 模型来计算与共同故障相关的系统风险。此外，还进行了重要性分析以量化安全措施并识别最重要的组件故障。结果表明，合作监视系统的交通检测失败对整个 DAA 系统功能的影响更大，并且合作监视中本机定位失败的概率大于其交通检测功能。尽管所有传感器单独产生 99.9% 的操作可用性，但事实证明，实施依赖于合作和非合作技术的适当多传感器 DAA 系统是实现设计的必要条件
RPAS 防撞系统评估的快速时间模拟简介
摘要 — 防撞系统对于 RPAS 集成至关重要，但比较它们的性能仍然很困难。我们认为使用快速时间模拟和标准评估指标将有助于比较它们，同时提供对它们的好处的洞察。然而，快速时间模拟通常被认为难以设置并且仅限于大规模演示。我们相信即使是小型实验也可以利用它们获得巨大的好处。这项工作的目的是通过提供对以前作品和免费软件的解释、示例和引用来简化对快速时间模拟的访问。我们还列出了用于防撞系统性能排名的常用评估指标。通过简化快速时间模拟实验的设置，我们相信未来的工作将能够以更详细和可比较的形式提供其结果。
露天采矿自卸卡车碰撞预警系统测试结果
摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 测试技术的描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 雷达系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>..........3 射频识别系统 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 测试说明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 测试结果（OTS 系统）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 系统1—雷达备用警报系统 201 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 系统2——奥格登智能雷达。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 系统3——守护者警报。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 系统4—Mintronics 护卫。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 系统 5 — Nautilus Buddy 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 测试结果（原型系统）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 系统 6 — 超宽带雷达。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..34 系统 7—ID International，RFID 系统 ...................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 系统8——匹兹堡研究实验室HASARD系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 个雷达系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 射频识别系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 条建议。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 参考文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 附录 A：碰撞警告系统测试说明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42
关于印度航空波音公司地面碰撞事故的报告...
2018 年 11 月 28 日，印度航空 B787-800 飞机在执行 Al-167 定期航班（德里飞往斯德哥尔摩阿兰达机场 (ARN)）时，于 UTC 时间 16:45（日落后）在斯德哥尔摩阿兰达机场 F28L 停机位附近发生地面碰撞事故。飞机上有 175 名乘客、8 名机组人员和 2 名飞行员。机上无人受伤。飞机获准进入 F28R 停机位，但飞机沿着 F28L 滑行路线滑行。在 F28L 停机位的滑行道上向前移动后，飞机停了下来，ATC 进行了澄清，重申了上次许可。随后，在与空中交通管制员沟通后，空中交通管制员建议机组人员尽可能谨慎操纵飞机，并尝试将飞机与 F28R 重新对准。在此过程中，飞机左翼外侧部分撞击了 F28L 停机位附近的建筑物。飞机立即停下，乘客在获得当地政府许可后正常下机。
V/Line 8280 号列车与 MTM 6502 号列车相撞
2014 年 8 月 22 日 19:01 左右，一列行驶在墨尔本都会铁路网 Werribee 线上的 V/Line 列车在 Maidstone Street 平交道口和 Kororoit Creek Road 之间与一列静止的墨尔本地铁列车 (MTM) 客运列车相撞。由于制动系统气压损失，MTM 列车意外停车。V/Line 列车在指示“停止”的自动 2 信号处停下，并在短暂时间后驶过停止信号。列车可以在运行规则规定的条件下驶过“停止”处的自动信号。通过信号后不久，列车以 43 公里/小时的速度与静止的 MTM 列车尾部相撞。碰撞时，MTM 列车载有 51 名乘客。V/Line 列车的司机和乘务员、MTM 列车的司机和 MTM 列车上的 8 名乘客在事故中受轻伤。
seadetect：开发一个自动检测系统，以减少鲸鱼碰撞风险
‡皇家比利时自然科学研究所（RBINS），运营局自然环境（OD自然），水上和地层生态学（ATECO），海洋生态与管理（Mareco），Rue Vautier 29，1000，1000，Brussels，Brussels，Bilgium§§tethys Research Institute，Tethys Research Institute，Viale G. B. B. B. B. B. B. B. Gadio 2，20122年2月2日，2012年2月2日| Greenov Ites，10 Docteur Joseph Audic，56000，法国Vannes。 13009 Marine，70 Rue Jean Doucet，16470，法国圣米歇尔»Interniversity Microectronics Center（IMEC），75 Kapeldref，3001，比利时Sirehna，5 Rue de l'albrane，44340，Buguena，Buguenais，france，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯92 Group，5 Rue de l'Halbrane，44340，法国Bouguenais
端到端的基于深度学习的路径计划和碰撞检查框架：bin选择应用程序
抽象的实时和效率路径计划对于所有机器人系统至关重要。，对于工业机器人而言，这更为重要，因为总体计划和执行时间直接影响生产线中的周期时间和自动化经济学。尽管在静态环境中问题可能并不复杂，但在计划时间和最佳性方面，经典方法在高维环境中是不可能的。碰撞检查在获得复杂环境中的路径计划的实时解决方案方面提出了另一个挑战。为了解决这些问题，我们提出了一个基于端到端的学习框架，即路径计划和碰撞检查网络（PPCNET）。PPCNET通过使用两个网络顺序计算航路点来生成路径：第一个网络生成了路点，第二个网络确定路径是否在路径的无碰撞段上。端到端培训过程基于模仿学习，该学习使用来自专家规划师的经验的数据聚合来同时培训两个网络。我们利用两种方法来训练一个有效近似确切几何碰撞检查功能的网络。最后，在两个不同的仿真环境中评估了PPCNET，并在用于BIN采摘应用程序的机器人臂上进行了实际实现。与最先进的路径规划方法相比，我们的结果通过以可比的成功率和路径长度大大减少了计划时间，显示出绩效的显着改善。
Volvo Car USA LLC：EV电池和车辆处理后碰撞
沃尔沃电动汽车（EV）维修应仅由经过批准的技术人员进行。需要签署的工作许可证。汽车的主要电气系统用12V运行，并为汽车的主要电气系统提供动力，其中包括大多数电气设备，例如驾驶员辅助和安全系统，导航系统，仪器和信息娱乐屏幕，板载计算机和室内照明。但是，当汽车运行电动机时，使用高压电池。电池的尺寸为电气系统和汽车模型的功能。在正常条件下，它会被更突出的高压电池充电。除了初级电气系统外，该汽车还具有用于电气推进的高压系统。仅允许授权的研讨会人员处理高压电池零件。如果排放高压电池，则无法驾驶车辆。要为电池充电，汽车的较小的12V电池需要充分充电，以便有能力为汽车的电气系统供电并开始充电。高压电池（完成）包括：
更新ESA的太空安全计划及其基石避免碰撞
•清除碎片的使命，以应对碎屑风险，同时支持建立一个轨道内服务的市场（ADRIOS - 积极的碎片清除和轨道内服务），从瑞士启动Clearspace和•自动碰撞系统（自动碰撞碰撞系统）（Cream-Collision-collision-collision-collision-collision-collision-firmision-firmision-sectication）（奶油碰撞风险估计和自动估算）。Cream认为，避免碰撞的人烟是今天的昂贵但必要的常规[3]。由于数据中的不确定性，由于系统体系结构和操作概念设定的决策截止线而引起的限制以及操作员在运营商之间难以协调引起的风险造成的限制通常被认为是迫切需要改进的驱动因素，尤其是鉴于LEO迅速增加的LEO迅速增加。1.2空间安全核心元素中的焦点区域用于空间碎片和清洁空间，空间安全计划的核心要素建立在SSA计划的结果[1]基于。所有三个主题中的活动都涉及威胁意识，以及对威胁的反应。对于空间碎片和清洁区域，这些尤其是：
文章 基于空间人工智能的小麦检测和防撞农业机器人平台
摘要：为了在小麦生长季节获得更一致的测量结果，我们构思并设计了一个自主机器人平台，该平台使用空间人工智能 (AI) 在作物行中导航时执行防撞。农学家的主要限制是在驾驶时不要碾过小麦。因此，我们训练了一个空间深度学习模型，该模型可帮助机器人在田间自主导航，同时避免与小麦发生碰撞。为了训练这个模型，我们使用了公开的预标记小麦图像数据库，以及我们在田间收集的小麦图像。我们使用 MobileNet 单次检测器 (SSD) 作为我们的深度学习模型来检测田间的小麦。为了提高机器人实时响应田间环境的帧速率，我们在小麦图像上训练了 MobileNet SSD，并使用了新的立体相机 Luxonis Depth AI 相机。新训练的模型和相机可以实现每秒 18-23 帧 (fps) 的帧速率 - 足够快，让机器人每行驶 2-3 英寸就能处理一次周围环境。一旦我们知道机器人准确地检测到周围环境，我们就会解决机器人的自主导航问题。新的立体摄像头使机器人能够确定与训练物体的距离。在这项工作中，我们还开发了一种导航和防撞算法，该算法利用这些距离信息帮助机器人观察周围环境并在田间机动，从而精确避免与小麦作物发生碰撞。我们进行了大量实验来评估我们提出的方法的性能。我们还将我们提出的 MobileNet SSD 模型获得的定量结果与其他最先进的物体检测模型（例如 YOLO V5 和 Faster 区域的卷积神经网络 (R-CNN) 模型）的定量结果进行了比较。详细的比较分析揭示了我们的方法在模型精度和推理速度方面的有效性。