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厄尔尼诺-南方涛动 (ENSO)
我们做了什么？Expleo 领导的 ENSO CubeSAT 项目已成功将卫星小型化至仅 10x10x10 厘米——小到可以握在手中。该内部项目与蒙彼利埃大学太空中心合作，Expleo 创建了一个纳米卫星研发平台，旨在通过向测量太阳活动及其对地球影响的 SANSA 地面站提供信号来帮助表征电离层。
NPL 报告 MS 29 传感器建模框架...
1 简介 传感器建模是自动驾驶汽车仿真的重要组成部分。传感器模型的作用是模拟从环境中捕获信息并将其提供给后续处理步骤的过程。自动驾驶汽车环境下的传感器模型已经为摄像头 [1]、激光雷达 [2]、雷达 [3]、声纳 [4] 和其他类型的传感器开发，对每种特定传感器类型的建模本身就是一个深入研究的领域。虽然已经开发了许多传感器模型，但在标准化传感器建模过程方面尚未做出重大努力，这项工作是朝着这个方向迈出的一步。本文件描述了创建传感器模型的通用框架，该框架适用于上述所有类型的传感器。通过这种类型的标准化，我们希望最终实现一个明智的传感器模型开发过程，同时严格覆盖 ODD、安全标准以及不确定性量化和报告。本文档的结构如下。第 2 节阐述了传感器模型的概念，并概述了一些常见的传感器模型类型。第 3 节随后描述了创建传感器模型的总体工作流程。这将是首次尝试标准化自动驾驶汽车中不同传感器的建模过程，并有望成为虚拟测试更高标准化的基石。我们在不同类型的传感器模型的背景下说明了每个步骤。2 传感器模型 在自动驾驶汽车领域，物理测试是一个繁琐且昂贵的过程，无法针对车辆可能遇到的每一种情况进行测试，因此虚拟测试变得非常重要。为了执行虚拟测试，可以考虑多种测试架构，包括车辆在环 (MIL)、软件在环 (SIL) 和硬件在环 (HIL)，有关更多详细信息，请参阅 [1]。ISO 26262 [2] 提供了一些关于在验证和确认活动中使用模拟的指导，并基于 V 模型。执行所有这些虚拟测试的核心是存在一个可靠的传感器模型，该模型包括严格覆盖操作设计领域以及正确理解和报告准确性和不确定性。传感器模型是一种数学构造，旨在模仿现实世界中传感器的工作原理。传感器模型用于许多应用，包括自动驾驶汽车和医疗保健 [3]、[4]。传感器模型还充当运行系统（自动驾驶汽车算法等）与虚拟环境之间的纽带，这对于态势感知非常重要。模型是一种函数，它接收一组输入并以数学方式生成一组输出，明确这些输入和输出是什么非常重要。此应用的传感器模型的输入由两部分组成：场景和环境条件（例如雨）。为了使模型易于计算，输入和输出都需要离散化。例如，对于相机模型，输入场景和输出很可能是一个像素化网格，其中每个像素捕获其边界内的入射光的平均强度。环境条件需要通过一些有限维特征向量进行总结 [5]。另一方面，对于 LiDAR、RaDAR 和 Sonar，虽然需要以类似的方式捕捉环境条件，但输入场景很可能是占用网格（AV 环境的空间地图）[6]，输出将是传感器记录的强度和范围测量值。在这种情况下，逆传感器模型也很有趣，它根据 LiDAR、RaDAR 或 Sonar 测量值求解占用网格 [7]。前向传感器模型 [6] 给出了当第个单元的状态为时观察到读数 z k 的条件概率，即
量子 PSYCHOTHOTONIX 矢量和张量
主宰着人类的存在。Psychothotonix 是第一个将现实定义为大脑中的人类意识（内部图像状态）与外部客观现实相互作用的技术/数学模型，从而产生一种新型的时空图。以矢量形式捕获图像数据的方法保持了量子数据的完整性，并允许数据科学家轻松执行计算（矢量加法/归一化）以解释多个人的内部（B）（E）（D）矢量状态的影响，以及使用张量微积分描绘任何矢量或聚合矢量随时间移动的曲线的能力，从而能够测量个人或群体对外部刺激（外部图像）的内部（B）（E）（D）变化。PT 球体及时捕获量子数据（外部/内部）图像，这些图像也可以 1:1 映射到量子位。随着量子计算领域的技术创新不断，最终将开发出一种可创建足够数量的相干/稳定量子位的商业上可行的计算机。在不久的将来，任何收集到的 PT Sphere 矢量数据都将可供量子计算机使用。
心电图 (ECG/EEG) 传感器数据表
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低成本低分辨率非接触位置传感器开发Sebastian Brunner（1），FelixGäde（2）
位置传感器是一个反馈设备，也是任何闭环致动空间机构的组成部分。此反馈设备通常是电位计。电位器给出了与机械输入相关的电压变化。电位仪自太空飞行开始以来就使用了，并且相对具有成本效益。它们可从较低的交货时间较低的几家供应商那里获得。但是，机械滑动触点引入了其他机械电阻，并限制了寿命和速度。物理传感范围也可能受到限制，并且在寿命的后期，电输出是嘈杂的。要克服这一限制并补充Ruag的Inhouse产品组合，开始了开发工作。目标是开发一个简单的低成本位置传感器，能够替换或提供有效的电位仪。将非接触式工作原则设定为发展目标。关于成本和空间遗产的重点比解决方案更重视。光学编码器的工作原理适用于不锈钢缝面膜，永久磁铁和霍尔传感器开关的组合。所得的低分辨率非接触传感器已成功原型并在功能上进行了测试。简介
细太阳传感器（±50°）
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基于传感器和物联网技术的温室智能自主农业系统，提高产量
温室种植条件不同于室外种植条件，有其优点和缺点。可以列举的一些优点是种植园与外界影响（如天气（城市、强风等）、不健康的阳光、昆虫等）的减少或完全隔离。温室种植的缺点是必须控制温室内的温度，定期通风，为种植的作物提供新鲜空气，由于温室效应，土壤质量会随着矿物质的消耗而下降，等等。由于温室减少了很大一部分外部影响，因此有必要以某种方式监测和控制可能对温室种植园的产量和种植产生不利影响的参数，其中一部分已列出。人为因素最容易出错，并且无法清洗和控制所有参数。这一问题尤其体现在早晨需要给温室通风时，温室内的湿度超过 85%，温差很大（温室内的温度远高于外界温度），所以打开温室时植物会受到温度冲击，这会对植物和水果本身产生不利影响。早期的研究 [1] 基于测量环境 / 大气参数并将其存储在安全数据 (SD) 卡上，测量期间无法访问，以便最终用户了解当前结果。研究 [2] 基于无线通信，将测量的大气 / 环境参数存储在具有商业数据保护的商业云或数据库中。研究 [3] 描述了基于物联网的智能家居系统。