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无人驾驶飞行器 (UAV) 特刊 - MDPI
在题为“无人驾驶飞行器 (UAV)”的特刊中，我们邀请了有关这些设备涉及 UAV 服务的各个方面的文章，包括数据处理和传感器融合、障碍物和碰撞规避、单个 UAV 或 UAV 组的轨迹生成、UAV 之间的通信和网络、各种目的的任务规划等。已提出并发表了涉及各种 UAV 相关技术的手稿，包括检查农场、葡萄园、牧场动物、石化炼油厂、输油管道和战场；向偏远地区和住宅运送杀虫剂和除草剂、餐馆食物和包裹；摄影、电影和新闻业的前沿；各种领域的测绘——光学、磁学、声学和化学；以及战场上的侦察和战术轰炸。
超薄脉冲直流磁控溅射马立克铝膜的优化：用于双曲超材料、晶体技术，MDPI AG，vol
摘要：双曲超材料的未来应用需要具有替代超薄导电/电介质膜的材料堆栈，这些薄膜具有良好的厚度均匀性和降低的粗糙度。在这项工作中，使用田口方法优化了铝的脉冲直流磁控溅射技术，以制造具有改进的粗糙度水平的铝膜。进行的结构表征证明了较小的铝畴和更好的表面均匀性。优化的工艺用于制造 Al / HfO x 多层结构作为超材料介质。在紫外/可见光范围内对所制造的结构进行了光学表征。所提出的发现证明了所检查堆栈的有效反射率的可调谐性效应。所提出的结果对于未来基于双曲超材料的新型光子装置中的多层结构的应用很有希望。
遥感 - MDPI
摘要：无人机（UAV-LS）的激光扫描数据为仅基于 UAV-LS 数据估算森林生长蓄积量（V）提供了新的机会。我们提出了一种测量树木属性的方法，并使用这些测量值估算 V，而无需使用现场数据进行校准。该方法包括五个步骤：i）使用 UAV-LS 数据，自动识别树冠并逐墙分割。ii) 从所有检测到的树冠中，取一个样本，其中胸高直径（DBH）可以通过 UAV-LS 数据中的视觉评估可靠地记录。iii) 另一个树冠样本是从 UAV 图像数据中可识别树种的树冠中取的。iv) 使用样本拟合 DBH 和树种模型，并应用于所有检测到的树冠。v) 使用现有的异速生长模型，利用预测的树种、DBH 和 UAV-LS 直接获得的高度来预测单株树的体积。该方法应用于 Riegl-VUX 数据集，该数据集的平均密度为 1130 个点 m − 2 和 3 厘米正射影像，该数据集是在 8.8 公顷的管理北方森林中获取的。汇总已识别树木的体积以估计地块、林分和森林级别的体积，并使用 58 个独立测量的田间地块进行验证。当将空间尺度从地块 (32.2%) 增加到林分 (27.1%) 和森林级别 (3.5%) 时，均方根偏差 ( RMSD %) 会降低。UAV-LS 估计的准确度因森林结构而异，在疏松林中准确度最高，在茂密的桦树或云杉林中准确度最低。在森林层面，基于 UAV-LS 数据的估计值完全在密集实地调查估计值的 95% 置信区间内，并且两个估计值具有相似的精度。虽然结果令人鼓舞，可以进一步在完全机载森林清查的背景下使用 UAV-LS，但未来的研究应该在各种森林类型和条件下证实我们的发现。
使用 Sentinel 进行填海区土地覆盖制图... - MDPI
摘要：本文探讨了使用融合 Sentinel-2 影像（2016 年，ESA）和光探测和测距 (LiDAR) 点云实现土地覆盖制图自动化的可能性，主要重点是探测和监测森林覆盖区域，并获取有关复垦区植被空间（2D 和 3D）特征的精确信息。这项研究针对复垦区进行——位于波兰东南部的两个前硫磺矿，即 Jezi ó rko，其中 216.5 公顷的森林覆盖区在钻孔开采后得到复垦，以及 Mach ó w，其中 871.7 公顷的垃圾场在露天开采后得到复垦。根据 Sentinel-2 图像处理得出 Machów 和 Jeziórko 前硫磺矿的当前土地利用和土地覆盖 (LULC) 等级，并确认了两个分析区域所应用的复垦类型。以下 LULC 等级显示出显著的空间范围：阔叶林、针叶林和过渡林地灌木。不仅在占用面积方面，而且在树木和灌木的生长方面，都证实了森林覆盖区域的进展。研究结果显示植被参数存在差异，即高度和树冠覆盖率。还观察到了植被生长的各个阶段。这表明植被生长过程正在进行中，这是这些区域填海工程的效果。
使用虚拟现实对工业机器人进行编程...... - MDPI
数字孪生 [ 1 ] 是一种与物理产品的虚拟数字等价物概念相关的概念。数字孪生用于重现真实的、物理存在的环境、过程或单个对象。其作用是映射物理对象或过程的主要特征，从而实现系统服务 [ 2 , 3 ]、产品设计和制造系统 [ 4 – 6 ] 和流程 [ 7 ] 领域的仿真、预测和优化。数字孪生的主要特征，例如其形式、可升级性、映射现实的精确度等，取决于其用途 [ 8 ]。图 1 显示了一个对象及其数字孪生，其作用是映射几何特征。除了大数据分析、云计算、物联网、人工智能、系统自动化和集成、增材制造和增强现实等领域外，数字孪生也是工业 4.0 概念的要素之一 [9、10]。机器人技术，主要是机器人制造系统 [11]，是孪生数字应用的一个特定领域。许多研究涉及数字孪生在机器人装配任务 [12-15]、与人合作问题 [16] 或预测性维护相关问题 [17] 中的应用。机器人技术也属于工业 4.0 领域，因为它具有解决方案的灵活性、适应和重新配置系统的能力以及通过广泛的传感系统与环境的交互。
基于跨参与者脑电图的认知评估... - MDPI
摘要：将深度学习方法应用于脑电图 (EEG) 数据以进行认知状态评估，与以前的建模方法相比取得了进步。然而，使用这些技术进行跨参与者认知工作量建模的研究代表性不足。我们研究非刺激锁定任务环境中的跨参与者状态估计问题，其中使用训练模型对训练集中未出现的新参与者进行工作量估计。使用来自多属性任务电池 (MATB) 环境中的实验数据，在计算效率、模型准确性、方差和时间特异性的权衡空间中评估了各种深度神经网络模型，得出三个重要贡献：(1) 在大多数序列长度下，单独训练的模型集合的性能在统计上与组训练方法没有区别。与组训练方法相比，这些集成训练所需的计算成本仅为其一小部分，并且能够更简单地更新模型。(2) 虽然增加时间序列长度可以提高平均准确度，但不足以克服个体脑电图数据之间的分布差异，因为它会导致跨参与者方差在统计上显着增加。(3) 与所有其他评估的网络相比，使用多路径子网络和双向残差循环层的新型卷积循环模型导致预测准确度在统计上显着增加，并降低跨参与者方差。
航空航天 | MDPI
飞机设计本质上是一项多学科工作，在此过程中，多个工程师团队之间必须交换数据和信息，每个团队都拥有特定领域的专业知识。管理协作组之间的数据传输、可能的翻译和存储非常复杂且容易出错。采用标准化、以数据为中心的方案存储所有数据可提高一致性并降低误解和冲突的风险。为了有效实现这一点，必须首先努力在分析模块和数据档案之间开发合适的接口。此外，设计过程的每个阶段对设计和分析工具的保真度和分辨率都有不同的要求。对于稳定性和控制分析以及飞行模拟，需要生成气动力、力矩和导数的查找表。不同的飞行分析工具需要不同的表格/输入格式。例如，代尔夫特理工大学开发的飞行分析器和模拟器 PHALANX [ 1 – 4 ] 需要一组三维力和力矩系数表，每个控制通道单独作用。多保真度气动建模旨在以最佳的计算资源分布覆盖整个飞行包线的飞行状态参数空间。这又需要一个标准化的、以数据为中心的方案来托管数据，这些数据可用于可变的保真度。标签 Li （其中 i = 0、1、2、3）用于对计算模型及其软件实现的保真度级别进行分类：
航空航天 | MDPI
飞机设计本质上是一项多学科工作，在此过程中，多个工程师团队之间必须交换数据和信息，每个团队都具有特定领域的专业知识。管理协作组之间的数据传输、可能的翻译和存储非常复杂且容易出错。采用标准化、以数据为中心的方案来存储所有数据可提高一致性并降低误解和冲突的风险。为了有效地实现这一点，必须首先努力在分析模块和数据档案之间开发合适的接口。此外，设计过程的每个阶段对设计和分析工具的保真度和分辨率都有不同的要求。对于稳定性和控制分析以及飞行模拟，需要生成用于空气动力、力矩和导数的查找表。不同的飞行分析工具需要不同的表格/输入格式。例如，代尔夫特理工大学开发的飞行分析器和模拟器 PHALANX [ 1 – 4 ] 需要一组三维力和力矩系数表，每个控制通道单独作用。多保真气动建模旨在以最佳的计算资源分配覆盖整个飞行包线的飞行状态参数空间。这又需要一个标准化的、以数据为中心的方案来托管数据，可用于各种
标准化北欧问卷的应用 - MDPI
摘要：可持续性寻求以环保的方式提供经济上可行的产品，同时尊重工人的权利。身体健康是这些权利的一部分。肌肉骨骼疾病 (MSD) 会降低生产力、导致缺勤、给公共卫生系统带来成本，并可能使人们对公司或产品的可持续性产生怀疑。本研究的目的是回顾北欧肌肉骨骼问卷 (NMQ) 在全球范围内的应用文献。在本研究中，NMQ 的使用已按知识类别、国家和年份进行分类。搜索使用“Web of Science-核心集合”。总共从科学期刊和会议中选择了 259 篇文章，根据标题和/或摘要，这些文章与问卷的实际应用有关。总之，NMQ 主要应用于三个领域：“与治疗人类健康和社会问题相关的活动”、“制造业”和“农业、畜牧业、渔业和林业”。NMQ 是一种间接方法，通常单独使用或与其他方法配合使用，以评估 MSD 以及可能相关的心理社会和劳工风险。使用 NMQ 可以帮助评估公司的可持续性。