无人机正在广泛部署在建筑中,他们与建筑专业人员之间的相互作用预计将来会增加。但是,在建筑专业人员附近的这些空中机器人的部署可能与影响工作场所安全性和健康状况的其他风险有关。这项研究探讨了无人机在与建筑专业人士不同距离上存在的注意力影响。通过以用户为中心的虚拟现实实验,要求建筑专业人员在跟踪眼睛运动的同时,通过无人机的存在来完成施工任务。结果表明,无人机的存在会影响参与者的注意状态,这些空中机器人吸引了一些建筑专业人员的注意力。参与者的注意状态也受到无人机操作距离的影响,与无人机相比,无人机靠近无人机,而持续时间较短,而不是位于较远距离的人。这项研究的贡献是通过向行业人员告知无人机对工作地点的潜在安全性影响,并协助对行业中使用航空机器人的特定法规的形式化,来确保安全的人无人机相互作用。关键词:无人机,注意力分配影响,建筑安全,人为无人机相互作用,近亲
宾夕法尼亚州匹兹堡 - 2025年2月10日 - 今天的库存情报解决方案收集AI宣布将通过Modalai的Voxl 2 Autopilot提供的新的US-MADE-MADE Starling 2 Logis无人机来增强其DJI无人机,用于客户仓库库存数据收集。此添加在第2季度2025中获得,将有助于仓库操作和创新团队最大化收集AI软件解决方案,以提高计数和应用程序灵活性。收集AI计算机视觉技术使无人机可以自主飞行,而无需GPS,WiFi或基础设施更改。机器学习算法分析库存图片,读取和解释远远超出了条形码,包括批号,文本,有效期,案例计数和占用信息。仓库运营商可以将其实时物理库存与仓库管理系统(WMS)数据进行比较,以进行最高准确性所需的任何更改。该解决方案最常用于第三方物流(3PL),零售分销,制造以及食品和饮料,但它
由无人机V∈D执行的排序由元组(i,j,k,v),(i,j,k,k和j)正式定义,其中i∈N0是启动节点,j∈C',客户服务的客户和k∈N + rendezvous node。让F为各种各样的集合
俄罗斯人工智能发展的起源可以追溯到20世纪中叶,并与苏联无情地推动加强其军事能力2的不懈努力。到1960年代,随着防御能力的概念在国防界受到关注,苏联军队将其重点转移到了神经网络上,认识到其战略应用的潜力。1969年,工程师维克托·博卡里奥夫(Viktor Bokaryov)在军事领域的出版物3。这项工作深入研究了建立人工智能系统的理论可能性和实际挑战,特别关注战争背景下人机相互作用的复杂动态。Bokaryov的分析强调了将AI纳入军事行动的复杂性,这一概念当时是革命性的,但可以定义许多现代军事战略。在此期间,苏联对AI的探索为俄罗斯当今的进步奠定了基础,因为该国继续以其长期以来利用尖端技术来增强其战略优势的长期传统。今天,这些早期努力的遗产可以在俄罗斯正在进行的寻求将AI纳入其军事系统中,从无人机到电子战平台。
摘要:无人机,又称无人驾驶飞行器 (UAV),是当今最强大、最受欢迎的技术。无人机行业充满挑战,需要多种技术的协同才能取得成功。如今,无人机技术在研究人员和产品开发公司中是最受欢迎的技术,这是因为我们拥有种类繁多的控制器、处理器、传感器、电机等,可以根据军事或商业应用的需求进行最佳匹配。此外,对远程监控以及执行远程操作(例如运送食物、药品等)的需求也日益增长。尽管无人机具有这些诱人的优势,但由于飞行自主性、路径规划、电池续航时间、飞行时间和有限的有效载荷能力等方面的几个关键问题,其操作性仍面临限制,因为直觉上不建议装载电池等重物。因此,本研究的主要目标是深入了解无人机的潜力、特性和功能问题。本文探讨了无人机及其在军事和商业应用中的用途。还重点介绍了军事和商业应用的最新技术,不仅限于搜索和救援、监视、交通监控、天气监测和消防、个人任务、安全和新闻报道。关键词:无人机、技术、无人驾驶飞行器 (UAV)、GPS、机器人操作系统 (ROS)
本文调查了水下考古映射的微级远程操作车辆(ROV)(通常称为水下无人机)的变革性影响。随着无人管理的水下车辆(UUV)技术的进步导致功能增加和成本降低,这些紧凑型和用户友好的无人机正在使水下考古遗址更加易于使用,从而减少了对人类潜水的需求。该论文首先强调了ROV的优势,包括其可移植性,可操作性以及对实时数据评估进行半自主映射的能力,从而增强了决策制定并最大程度地减少了对现场重新审视的需求。第二,它提出了希腊Phournoi群岛的两项案例研究,证明了在摄影映射中有效地使用了水下无人机在摄影映射中,对已故的Amphora货物沉船以及对历史上重要的锚固地点进行了大规模的测量。这些发现强调了这项技术彻底改变水下考古文献的潜力,类似于陆地文化遗产映射如何从空中无人机摄影测量中受益。
据美国新闻网站 Axios 报道,白宫国家安全顾问杰克·沙利文已向总统乔·拜登提出了在唐纳德·特朗普 1 月 20 日就职之前美国可能对伊朗核设施进行打击的选项。此次演习正值此之际。
联系主要主管:Husnain.sherazi@newcastle.ac.uk第二主管:rehmat.ullah@newcastle.ac.uk研究项目背景边境安全是一个关键的全球关注,需要创新的技术解决方案,以确保有效的监测和威胁缓解。具有高级传感器和通信功能的无人机已成为边境监视中的宝贵资产,提供实时监控和快速响应功能。6G通信技术的出现,其特征是超低潜伏期,高带宽和稳健的连接性,再加上多访问边缘计算(MEC)基础架构,为增强基于无人机监视系统的功能提供了变革的机会。该项目提出了6G启用的无人机和MEC基础架构的集成,以实现自适应轨迹优化,以确保智能,高效和可靠的边界监视。AIM/目标该项目旨在通过将6G通信技术与支持MEC的无人机整合到尖端监视系统,重点介绍自适应轨迹优化,以提高情境意识,响应性,资源效率和资源效率。关键目标:
早在 2022 年俄罗斯总统普京派遣俄罗斯机械化师越过乌克兰边境之前,无人机就已与现代武装冲突交织在一起。但此前的冲突中,双方从未如此广泛地使用无人机,无人机的形式和作用如此之多。这次转向将必要性与冷酷的计算融为一体。在乌克兰挫败俄罗斯的入侵、两军在对立的战壕中站稳脚跟后,两国的战术家都掌握了无人武器的致命一击、破坏性和经济优势。无人机的成本远低于其他具有同等威力或射程的武器,而且它们降低了使用者的风险,使用者在视线之外操作,通常超出了许多原本可能反击的武器的射程。当与移动互联网路由器和安全通信应用程序配合使用时,它们被证明具有极高的响应速度和精确度。对于那些面临伤亡惨重和征兵困难双重压力的国家来说,他们在保持队伍精简的同时,也增加了战斗力。
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