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11/2022 德国联邦国防军全副装备服装和……
科布伦茨。到2025年底，德国联邦国防军将全副配备防护背心、作战头盔、作战服和背包。今天，德国联邦国防军装备、信息技术和在职支持办公室（BAAINBw）与内部公司 Bw Bekleidungsmanagement (BwBM) GmbH 签署了所需的修改协议。根据 BAAINBw 过去已发起的订单和今天签订的合同，到 2025 年底，所有现役士兵将配备多达 351,000 套模块化防弹及携带设备 (MOBAST)、313,000 套武装部队作战服装 (KBS SK)、338,000 个容量为 110 升的背包和 313,000 顶新型作战头盔。这包括适合不同尺寸的库存数量和再生的比例储备。 BAAINBw 部门负责人 Marko Dietzmann 中校强调：“这项投资对部队来说是一个巨大的里程碑。由于预算资金不足，最初的计划是2031年，但现在我们将能够在2025年之前为部队提供全面装备。”这种快速签订合同的做法确保了德国联邦国防军在原材料供应有限、世界市场需求不断增加的情况下拥有足够的工业生产能力。为了应对联邦总理朔尔茨宣布的联邦国防军专项基金带来的挑战，同时联邦政府的临时预算管理也同时生效，联邦国防部（BMVg）提前通知联邦财政部（BMF），需要批准计划外支出，以及承担超过23亿欧元债务的必要授权。德国联邦议院预算委员会在2022年4月7日第10次会议上获悉了这一消息。联邦国防部长克里斯蒂娜·兰布雷希特在委员会会议上表示：“我们将很快看到部队的初步改善，并希望在2025年底前为部队配备防护背心、作战服和背包。个人防护设备
上下文感知的预测运动计划安全自主驾驶
在自动驾驶汽车中，在不确定环境中的几个道路使用者中，在交通状况中是安全有效的操作。前瞻性运动计划策略试图预测周围的交通变动，然后使用这些预测来计划无碰撞的道路。在交通环境中，有多个汽车的中央研究问题是如何处理汽车，驾驶行为不确定性和周围环境的影响之间的相互作用，以实现安全的运动计划。本文提出了在不确定和动态环境中自动驾驶汽车的运动计划方法，并有助于设计达到期望绩效的策略。第一个贡献包括一种相互作用的策略预测模型预测调节（MPC）。该方法基于相互作用的模型的整合，以预测周围汽车的运动和自己的汽车的时间变化参考目标。结果是在动态的交通环境中进行的主动运动计划，其中几辆汽车不仅允许当地重新计划道路。第二个贡献扩展了MPC方法，也能够处理环境中的多模式操作不确定性，其中包括驾驶操作和特定方式的不确定。该方法包括对这些不确定性进行建模以及引入一个参数，该参数能够在运动计划者的性能和稳健性之间保持平衡。第三个贡献集中在自动学习上，同时驱动周围汽车的运动不确定性，以避免操作员过于谨慎，而不会损害安全性。该方法是基于学习周围汽车的驾驶行为的基础，并采用后续策略来预测他们在不久的将来可以占据的道路的哪一部分。第四个贡献是一个注重环境意识的运动计划策略师，可以预测有关道路属性的周围汽车中可能驾驶操作。通过整合这些因素，该方法可以有效地预测周围汽车的运动，然后将其用于制定业务计划问题中的碰撞折叠标准。通过在各种交通情况下进行的模拟和实验，自动驾驶汽车可以通过整合对互动的意识，周围的汽车的不确定性以及周围环境的特征来实现安全有效的运动计划。