前拉莫纳轰炸目标/紧急着陆场在 1943 年至 1945 年间被圣地亚哥海军航空中心用作轰炸练习场。通过历史研究和现场考察,与前拉莫纳轰炸目标/紧急着陆场相关的区域(称为拉莫纳轰炸目标)已被确定为具有潜在爆炸危险。已知或怀疑在该目标上使用的弹药包括带有定点炸药的练习炸弹。
基于无人机的系统的挑战之一是车载电池的容量有限。为了克服机载电池容量的限制,本文介绍了一种智能的决策系统,用于自动着陆和充电过程。该系统旨在充电排干电池并延长飞行持续时间。基于红外发光二极管(LED)检测和标记识别。在这项研究中精心设计和使用了一个具有二十个红外LED和八个条形码的新型着陆垫。着陆过程分为两个阶段。在第一阶段,由配备红外通滤波器的摄像机观察到LED,而在第二阶段中,两个像素摄像机观察到条形码。将无人机降落在适当的极性上,然后开始充电过程,这是一种基于OTSU阈值方法的基于层次视觉的自主着陆算法(HVALA)和高斯(LOOD)操作员的Laplacian。整个系统是通过一系列自动驾驶飞行设计和测试的。在着陆过程的最后阶段获得的实验结果证实了系统的可行性和鲁棒性,在该系统平均观察到4.4厘米的较小误差为4.4厘米,最大着陆时间为10秒。在本应用程序中可以接受此类错误,并导致较高的着陆成功率。
i特此声明,本文档中的所有信息均已根据学术规则和道德行为获得并介绍。我还声明,根据这些规则和行为的要求,我已经完全引用并引用了这项工作不是原始的所有材料和结果。
今年早些时候,我们介绍了一个分析此问题的分步框架,该图表总结了图表1。1向后工作时,我们首先询问需要下降多少工资增长才能与2%的通气兼容,并得出结论,它必须从5.5%下降到3.5%。然后,我们询问劳动力需求和劳动力供应之间需要缩小多少不平衡以减轻工资压力,并得出结论认为,工作工人的差距必须从590万(历史上最大的差距)下降到200万。最后,我们询问总需求将如何减少劳动力需求,以达到这种重新平衡,假设劳动力供应仅适度反弹,并得出结论,较长的积极但低于潜力的GDP增长可以通过所需的数量减少劳动力需求。的重点是,有一条可靠的途径通往柔软的着陆,尽管校准政策恰好保持在这一道路上肯定会具有挑战性。
摘要。自主火箭着陆是航空航天工程中的关键里程碑,这是实现安全且具有成本效益的太空任务的关键。本文介绍了一种开创性的方法,该方法采用了强化学习方法来提高火箭着陆程序的精确性和效率。基于逼真的Falcon 9模型,该研究集成了复杂的控制机制,包括推力矢量控制(TVC)和冷气推进器(CGT),以确保敏捷推进和平衡调整。观察数据,传递关键参数,例如火箭位置,方向和速度,指导强化学习算法做出实时决策以优化着陆轨迹。通过战略实施课程学习策略和近端政策优化(PPO)算法,火箭代理进行了迭代培训,稳步提高了其在指定垫上执行软着陆的能力。实验结果强调了所提出的方法的疗效,在实现精确和受控下降方面表现出非常熟练的能力。这项研究代表了自主着陆系统的进步,准备彻底改变太空探索任务,并在商业火箭企业中解锁新的边界。
cos 2 θ L +cos 2 θ R − 2 ( θ L + θ R − 2 θ C ) + K 2 x f + K 3 ˙ x f + K 4 ˙ φ (12) 当应用于具有与第 4.1 节中相同的特征结构分配策略的基准时,制导律增益变为: K 1 , 2 , 3 , 4 = [0 .22 , 110 .89 , 405 .9 , − 1 .23] (13) 图5 展示了两个不同的起始位置(∆ Y 0 =20m 或 ∆ Y 0 =100m)。当飞机接近所需位置时,结果良好(即接近基线),但当位置远离着陆轴时,制导律无法以适当的方式执行。事实上,飞机没有降落在跑道上。为了解决这个问题,在(Bourquardez and Chaumette,2007b)中提出了一种参考轨迹策略,然而它的生成假设初始位置是已知的(这超出了我们的假设)。顺便说一句,(12)表明跑道尺寸已经通过参数 H = L 应用于控制律本身(13)
小型飞行机器人可以通过保持恒定的发散度,利用仿生光流进行着陆动作。但是,光流通常是根据标准微型摄像机记录的帧序列估算出来的。这需要在机上处理完整图像,限制发散度测量的更新率,从而限制控制回路和机器人的速度。基于事件的摄像机通过仅以微秒时间精度测量像素级亮度变化来克服这些限制,从而为光流估计提供了一种有效的机制。据我们所知,本文首次将基于事件的光流估计集成到飞行机器人的控制回路中。我们扩展了现有的“局部平面拟合”算法,以获得改进的、计算效率更高的光流估计方法,该方法适用于各种光流速度。该方法已针对真实事件序列进行了验证。此外,介绍了一种基于事件的光流估计发散的方法,该方法考虑了孔径问题。开发的算法在四旋翼飞行器上的恒定发散着陆控制器中实现。实验表明,使用基于事件的光流,可以在很宽的速度范围内获得准确的发散估计。这使四旋翼飞行器能够执行非常快速的着陆机动。
摘要 — 随着第四次工业革命的进行,许多关于无人机的研究工作已经积极开展。目前,无人机技术最重要的部分之一是飞行过程中障碍物的自主识别和避障。通常情况下,无人机依靠 GPS 信号按照飞行前指定的航路点飞行。然而,当无人机接近指定着陆点时,可能会出现障碍物和不可预见的物体,这些障碍物和物体可能会严重危及无人机的安全着陆。因此,无人机的安全着陆成为一个非常重要的问题。在这方面,本研究探讨了将人工智能 (AI) 技术应用于无人机的可能性,以提高安全性。通过将图像传感器、支持 AI 的物体识别和无人机飞行控制计算机集成在一起,无人机可以更安全地着陆,而不必担心在飞行着陆阶段因意外障碍物而翻倒或严重损坏。 索引术语 — 着陆平台跟踪、避障、图像分割、人工智能、二维坐标、飞行控制
加拿大运输安全委员会 (TSB) 任命了一名授权代表负责调查,飞机制造商庞巴迪为 TSB 代表任命了一名顾问。爱尔兰航空事故调查组 (AAIU) 和瑞典事故调查机构 SHK (Statens haverikommission) 依据《国际民用航空公约》附件 13 任命了授权代表负责调查。依据关于调查和预防民航事故和事件的 (EU) No 996/2010 条例,欧洲航空安全局 (EASA) 任命了一名技术顾问负责调查。依据《安全调查法》第 12 条,SIAF 决定让授权和授权的代表和顾问参与调查。
摘要:着陆是航空母舰上所有作业中最危险的任务之一,着陆安全对飞行员和甲板操作都至关重要。目前,舰载机着陆的安全性通过设计自动着陆控制器和训练飞行员提高其控制能力来提高,但迄今为止尚未研究选择着陆路径的重要性。本文研究了航空母舰着陆路径选择问题,因为存在多个对应于不同情况的候选路径。考虑到环境信息和人为判断的模糊性,提出了一种模糊路径选择策略来解决该问题,目标是为飞行员提供更合理的决策。该策略考虑到了工业界广泛使用的模糊多属性群决策 (FMAGDM) 的思想。首先,给出着陆路径选择的背景。然后,抽象出影响决策的因素并建立概念模型。开发了基于TOPSIS的群决策方法来表示每个决策者对每条备选路线的偏好,并考虑到飞行员和着陆控制台操作员(LCO)的知识和权重来确定当前环境下的最佳着陆路径。在不同设置(即不同环境下)下进行实验研究