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无人机网络的物理层挑战 - 响应身份验证
摘要 - 以网络（或群体）运行的无人机之间的通信对网络的控制至关重要。当无人机依次支持与其他地面设备（例如，在非事物网络中）的通信时，网络中的所有节点都需要进行身份验证，以实现端到端的安全性。无人机之间没有可靠的固定网络体系结构，这些网络架构仅通过无线链接连接，要求使用新的身份验证机制，这些机制可以补充或用作密码学提供的替代品。我们提出了一个挑战反应（CR）物理层身份验证（PLA）机制，在该机制下，在传输无人机的传输请求下，鲍勃要么要求爱丽丝要求爱丽丝在特定的（随机选择）位置移动，要么移动到（随机选择）到（随机选择）的位置：在这两种情况下，在这两种情况下，在这两种情况下，在传播环境中的变化都会发生变化。然后，该消息是传输的，BOB从接收的信号中估算了通道，并验证其与Alice和Bob所假定的位置兼容。请注意，鲍勃可能代表一组合作进行身份验证的无人机。我们讨论了这种CR PLA机制的一些安全挑战，并将其与现有方法进行比较。提出了有关提出的身份验证方案性能的初步结果，显示了CR PLA方法的优势。
挑选的自动无人机的设计和开发...
1助理。印度马哈拉施特拉邦Skncoe，Skncoe机械系教授2,3,4，UG学生，机械部，Skncoe，Skncoe，Pune，Maharashtra，印度摘要 - 最近在最近的时间引起了自主无人无人机与采摘机制的整合。 该研究项目着重于此类无人机的设计和开发，以期将其在物流，农业，制造业和医疗保健等领域的应用中进行。 本研究的核心目标涉及设计和优化无人机的机械结构，推进系统和控制算法。 这种细致的方法可确保精确有效地执行采摘操作。 无人机结合了计算机视觉和机器学习技术，以高度准确地识别和操纵对象。 这种智能水平对于成功完成任务至关重要。 研究方法采用了原型制作，测试和改进的迭代过程，最终在功能齐全的自主无人机中，能够导航复杂的环境，检测对象并执行多功能拾取和地任务。 这项研究通过提出一种具有拾取机制的多功能无人机来设计和开发多功能无人机，从而对自主机器人技术产生了重大贡献。 它为跨各种行业开创性的解决方案铺平了道路。 关键字 - 无人机，无人机自动化，拾取和放置机构，无人飞机系统。印度马哈拉施特拉邦Skncoe，Skncoe机械系教授2,3,4，UG学生，机械部，Skncoe，Skncoe，Pune，Maharashtra，印度摘要 - 最近在最近的时间引起了自主无人无人机与采摘机制的整合。该研究项目着重于此类无人机的设计和开发，以期将其在物流，农业，制造业和医疗保健等领域的应用中进行。本研究的核心目标涉及设计和优化无人机的机械结构，推进系统和控制算法。这种细致的方法可确保精确有效地执行采摘操作。无人机结合了计算机视觉和机器学习技术，以高度准确地识别和操纵对象。这种智能水平对于成功完成任务至关重要。研究方法采用了原型制作，测试和改进的迭代过程，最终在功能齐全的自主无人机中，能够导航复杂的环境，检测对象并执行多功能拾取和地任务。这项研究通过提出一种具有拾取机制的多功能无人机来设计和开发多功能无人机，从而对自主机器人技术产生了重大贡献。它为跨各种行业开创性的解决方案铺平了道路。关键字 - 无人机，无人机自动化，拾取和放置机构，无人飞机系统。
无人机检测技术的评估 - 新加坡
收集了包括无人机和干扰因素的数据收集测试数据。无人机数据故意多样化，以各种距离和背景为特色。无人机在遥远的地方测试了模型检测无人机的准确性，该数据的细节受到限制，而在不同背景下的无人机测试了模型对噪声的弹性。根据类似于无人机或与无人机一起发现的对象，故意选择了干扰物数据。由于在选择和标记训练数据时犯了错误，该模型测试了模型被模型中存在的类似特征和偏见误导或愚弄的倾向。在步骤1中，总共收集了12206张图像，其中包括7755张图像和分散图像，其余4451张图像。
无人机救援的自主空中监视...
摘要：这种基于无人机的监视系统通过引入主动监测和实时数据传播，提出了针对洪水管理挑战的开创性解决方案。配备了高分辨率摄像头和GPS功能，专门无人机不断监视受洪水影响的地区，为救援团队提供有关精确洪水水平和遇险个人确切的GPS位置的重要信息。这项创新使救援团队有能力做出明智的数据驱动决定，并根据情况的严重性优化回答。该解决方案通过其动态适应性来区分自己。在高液场的情况下，该系统建议部署船只进行疏散，而在低液体情况下，采用了替代性救援方法。根据实时人口数据，动态调整救援团队成员数量的能力最小化了响应时间，从而降低了洪水受害者和救援队的伤亡风险。这种全面而主动的方法改变了传统的反应性模型，增强了整体灾难管理的效力，并努力减少洪水紧急情况下的死亡。
附件4： - 无人机生态系统开发计划
开发用于无人机操作的可持续业务模型，该研究的洞察力旨在为各国改善经济增长，创新和在整个LAC地区的技术传播的机会释放机会。该研究由3个阶段组成，这些阶段产生了4个独特的报告，以及3个特定于国家的研究以及与主题相关的快照。这项研究结合了对主要和次要来源的全面研究，与与当地和国际主要利益相关者的45次深度访谈，以及几个研讨会的见解以及与特定国家和子地区的相关参与者的洞察力和工作。
UAS Drone Corp.推进商业活动...
此新闻稿包含前瞻性语句。诸如“未来”和类似的表达方式或未来或有条件动词（例如“ Will”）的词旨在识别此类前瞻性陈述。前瞻性陈述是根据1933年《美国证券法》第27A条和1934年《证券交易法》第21E条的安全港规定发表的，是基于我们当前可用的信念，假设和信息。例如，当我们讨论全球服务的扩展以及我们的计划时，我们正在使用前瞻性陈述，并计划为全球的电气公司提供绝缘维护和洗涤服务，无论是独立或与战略合作伙伴合作，我们对商业活动的进步，即在我们技术中实现的商业潜力。由于已知或未知的风险和不确定性，我们的实际结果可能与明示或暗示的结果有重大不同。因此，由于我们的运营和业务环境中存在的已知或未知风险和不确定性，我们的实际结果可能与此类前瞻性陈述中所示或暗示的结果有实质性差异，包括但不限于：成功地集成收购；我们产品的持续开发； ELBIT终止协议或停止资助的能力确定开发Tikad或Tikad的营销，销售和生产；外币汇率的显着波动；和竞争，包括技术进步。有关这些和其他风险和不确定性的更多信息，请参阅我们向美国证券交易委员会提交的文件，包括“风险因素”下的讨论和“管理层对财务状况的讨论和分析”，截至2023年12月31日的财政年度10-K年度报告中，有关财务状况和经营成果的讨论和分析”，以及与证券和交易委员会的任何后续文件。我们没有义务更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
通过基于模型的四旋翼无人机系统识别...
K t = 电机扭矩系数，单位为 N m/amp K e = 电机反电动势系数，单位为 V/(rad/s) V batt = 电池电压，伏特 R tt = 电机电阻（端子到端子），欧姆 J m = 电机和螺旋桨惯性，单位为 kg m2 D r = 转子（螺旋桨）直径，单位为 m ρ = 空气密度，单位为 kg/m3 T = 螺旋桨推力，NQ = 螺旋桨扭矩，单位为 N m CT = 螺旋桨推力常数 CP = 螺旋桨功率常数 Ixx 、I yy 、Izz = 无人机惯性矩，单位为 kg m2 m = 无人机质量，单位为 kg L x 、L y = 从 CG 到电机的力矩臂，单位为 m ω x 、ω y 、ω z = 机身轴旋转速度，单位为 rad/s ψ、θ、φ = 惯性轴到机身的欧拉角，单位为 rad ux 、uy 、uz =感知位置处的体轴速度 ux cg , uy cg , uz cg = 重心处的体轴速度 ω m = 电机速度，rad/s T d = 硬件更新延迟，惯性测量单元 (IMU) T d 2 = 硬件更新延迟，OptiTrack 反馈 CG = 重心 z cg = OptiTrack 传感器测量点下方的垂直重心距离 G 输出输入 = 从输入到输出的传递函数
第 107 部分无人机证书学习指南
本 Part 107 认证学习指南由 Drone U 仔细研究、编撰和制作，使用了下面列出的文档（和链接）。以 FAA 发布的 107 测试大纲为指导，我们仔细阅读了超过 2,500 页的内容，努力将其分解为本总结性学习指南。因此，我们认为本指南包含您在准备 107 测试时需要了解的最重要、最相关的内容。它可以帮助您更清楚地了解您必须知道的内容、您应该知道的内容，甚至您不需要知道的内容。但是，通过获取本指南，您同意免除 Drone U 及其子公司的责任，免除其对以下 FAA 提供的资源中可能最终包含在 FAA Part 107 无人机认证测试中的任何缺失或无意遗漏内容的责任。 FAA - H - 8083 -25B 飞行员航空知识手册：AC 107 -2 第 107 部分 第 107 部分摘要 FAA - H - 8083-2（风险管理手册） SIDA 1198 14 CFR 107 150/5200-32B SAFO 09013 SAFO 10017 SAFO 10015 SAFO 15010 FAA AIM AC 006B
照明对人机交互任务的影响
自 2010 年代中期以来，无人驾驶飞行器（通常称为无人机）的普及度急剧上升，根据美国联邦航空管理局的数据，从 2016 年注册第一年的 60 万架增加到 2021 年的约 180 万架（FAA，2021 年）。这些无人机大多数是个人无人机，但其中约四分之一注册为商用无人机。商用无人机正用于房地产、农业、建筑和采矿等许多领域。它们主要用于检查和监视任务，因为它们能够访问远程位置并使用安装的摄像头录制高质量的镜头。然而，无人机很快也将用于送货，许多公司，例如美国的亚马逊（Palmer，2020 年）和中国的京东都已启动有限的无人机送货系统（McNabb，2019 年）。商用无人机的采用率正在迅速上升。预计该行业全球市场规模将从 2019 年的 15.9 亿美元增长到 2027 年的 85.27 亿美元，其中北美市场将占据主导地位（《财富商业洞察》，2020 年）。
用于远程以对象为中心的无人机导航的触摸界面
摘要 摄像无人机是一种快速兴起的技术，它使人们能够以高度的机动性和敏捷性远程检查环境。但是，手动远程驾驶无人机容易出错。相比之下，自动驾驶系统可能需要大量的环境知识，并且不一定设计用于支持灵活的视觉检查。受到交互式图形中相机操纵技术的启发，我们设计了 StarHopper，这是一种新颖的触摸屏界面，用于高效的以对象为中心的摄像无人机导航，其中用户直接指定无人机相机相对于指定感兴趣对象的导航。该系统依赖最少的环境信息，结合手动和自动控制机制，让用户可以自由地高效准确地远程探索环境。实验室研究表明，StarHopper 比手动驾驶效率提高了 35.4%，而且用户总体上更喜欢我们以物体为中心的导航系统。