•CARGO-2提供第二次出行运输底盘,1x 40kW FSP,3x ISRU推进剂生产植物,2x液化托盘和1倍地表水运输托盘•移动底盘部署FSPS,布线系统,ISRU托盘和Cargo-2还适用于Mav和Propellant Propellant Propellant Propellant
摘要:特征提取是基于表面肌电(sEMG)模式识别的多功能假肢控制中最重要的步骤之一。本文提出了一种基于肌肉活跃区域的sEMG特征提取新方法。设计了一个实验,利用不同的特征对四种手部运动进行分类。该实验用于证明新特征具有更好的分类性能。实验结果表明,新特征活跃肌肉区域(AMR)比传统特征平均绝对值(MAV)、波形长度(WL)、零交叉(ZC)和斜率符号变化(SSC)具有更好的分类性能。AMR、MAV、WL、ZC和SSC的平均分类误差分别为13%、19%、26%、24%和22%。新的EMG特征基于手部运动和前臂活跃肌肉区域的映射关系。这种映射关系已经在医学中得到证实。通过新的特征提取算法从原始EMG信号中获得活跃肌肉区域数据。从该算法获得的结果可以很好地表示手部运动。另一方面,新特征向量大小比其他特征小很多,新特征可以降低计算成本,证明了AMR可以提高sEMG模式识别的准确率。
摘要:在真实的三维虚拟环境中进行飞行测试越来越多地被认为是一种安全且经济高效的评估飞机模型及其控制系统的方法。本文首先回顾并比较了迄今为止最流行的个人计算机飞行模拟器,这些模拟器已成功与 MathWorks 软件对接。这种联合仿真方法可以将 Matlab 工具箱的功能优势(包括导航、控制和传感器建模)与专用飞行仿真软件的高级仿真和场景渲染功能相结合。然后可以使用此方法验证飞机模型、控制算法、飞行处理特性,或根据飞行数据执行模型识别。然而,缺乏足够详细的分步飞行联合仿真教程,而且很少有人尝试同时评估多种飞行联合仿真方法。因此,我们使用 Simulink 和三种不同的飞行模拟器(Xplane、FlightGear 和 Alphalink 的虚拟飞行测试环境 (VFTE))演示了我们自己的分步联合仿真实现。所有这三种联合仿真都采用实时用户数据报协议 (UDP) 进行数据通信,每种方法都有各自的优势,具体取决于飞机类型。对于 Cessna-172 通用航空飞机,Simulink 与 Xplane 的联合仿真演示了成功的虚拟飞行测试,可以精确地同时跟踪高度和速度参考变化,同时在任意风况下保持侧倾稳定性,这对单螺旋桨 Cessna 来说是一个挑战。对于中等续航能力的 Rascal-110 无人机 (UAV),Simulink 使用 MAVlink 协议与 FlightGear 和 QGroundControl 连接,从而能够在地图上精确跟踪无人机的横向路径,并且此设置用于评估基于 Matlab 的六自由度无人机模型的有效性。对于较小的 ZOHD Nano Talon 微型飞行器 (MAV),Simulink 与专为此 MAV 设计的 VFTE 连接,并与 QGroundControl 连接,以使用软件在环 (SIL) 仿真测试先进的基于 H-infinity 观察器的自动驾驶仪,从而在有风条件下实现稳健的低空飞行。然后,最终使用控制器局域网 (CAN) 数据总线和带有模拟传感器模型的 Pixhawk-4 迷你自动驾驶仪将其扩展到 Nano Talon MAV 上的硬件在环 (HIL) 实现。
其他 11 名消防局成员为非执行职位。其中一些任命由主要利益机构根据 1958 年乡村消防局法案提名。目前的提名机构是:环境和保护部长;维多利亚州乡村消防队协会 (VRFBA);维多利亚州城市消防队协会 (VUFBA);维多利亚州市政协会 (MAV)。他们各自需要提名不少于四个人选,并从中任命两名成员。根据负责部长的建议,总督会同枢密院任命任期为三年的职位。其余职位由总督会同枢密院任命。
L.V. Muralikrishna Reddy,Unisec-India L.V. Muralikrishna Reddy是印度最古老的专业工程师之一的最年轻总统。 Reddy博士获得了化学工程,能源系统硕士学位和能源管理博士学位的学士学位。 他为工程师的福利以及工程师机构(印度)的发展和成长提供了非凡的非凡服务。 他拥有超过24年的多方面专业经验领导和追求当代研究,技术开发和工程项目的经验。 他曾使用近红外技术,6个项目(DRDO和DST资助)一氧化氮生物系统,MICAV,MEMS基于MEMS的传感器,MAV机翼翼 /结构 /结构和ADB的绿色技能项目。 他已提交了9项国际专利,并发表了许多研究论文,专着并创建了IEI专利和IPR Cell。 他目前是Unisec-India的总裁,印度技术大会协会主席和75名学生的卫星财团任务。L.V.Muralikrishna Reddy,Unisec-India L.V.Muralikrishna Reddy是印度最古老的专业工程师之一的最年轻总统。Reddy博士获得了化学工程,能源系统硕士学位和能源管理博士学位的学士学位。他为工程师的福利以及工程师机构(印度)的发展和成长提供了非凡的非凡服务。他拥有超过24年的多方面专业经验领导和追求当代研究,技术开发和工程项目的经验。他曾使用近红外技术,6个项目(DRDO和DST资助)一氧化氮生物系统,MICAV,MEMS基于MEMS的传感器,MAV机翼翼 /结构 /结构和ADB的绿色技能项目。他已提交了9项国际专利,并发表了许多研究论文,专着并创建了IEI专利和IPR Cell。他目前是Unisec-India的总裁,印度技术大会协会主席和75名学生的卫星财团任务。他目前是Unisec-India的总裁,印度技术大会协会主席和75名学生的卫星财团任务。
最先进的空中机器人技术可以完成令人印象深刻的任务。然而,微型飞行器 (MAV) 在有效野外部署中的更广泛使用和采用受到自主组件弹性限制。在本章中,我们将在弹性框架下审视自主系统的每个要素,并研究最新发展和悬而未决的问题。为了从原则上理解弹性和实地强化的空中机器人自主技术的进展,我们受风险分析领域类似研究的启发定义了弹性(Howell 2013)。如果一个系统展现出与其控制、感知、路径规划和决策相关的基本特征 a) 鲁棒性、b) 冗余性和 c) 足智多谋性,则该系统具有弹性的优点。该组织如图 1 所示。鲁棒性融合了可靠性的概念,指的是机器人吸收和承受不可预测情况的干扰和恶化影响的能力。冗余性涉及机器人的能力和备用系统的存在,通过整合各种重叠的子系统、方法、策略和最终安全方案,确保在发生干扰和故障时能够维持核心功能。机智性是指适应变化、不确定性和危机的能力,并利用机器人固有的灵活性,使用多种可能的解决方案来实现特定功能。这是通过组合各种子系统来实现的,这些子系统以不同的方式利用其基本能力来降低完全故障的可能性。鉴于这种关于弹性自主性的视角,在本章中,我们将重点关注MAV在混乱、感知退化的环境中的实施、控制、感知和规划。
自 1988 年 5 月以来,Carl 一直担任 Sandia 空气动力学部门的经理。除了降落伞之外。Carl 管理再入系统、导弹、炸弹、炮弹和火箭的空气动力学和热分析项目和研究计划。他负责监督所有美国核潜艇降落伞系统的设计、开发和储备维护的技术方面。Carl 负责计算空气动力学和流体动力学以及空气动力学和高超音速风洞的研究和技术开发计划。他负责托诺帕和考伊试验场的靶场安全、分布式计算机组织以及他在空气动力学方面撰写了大约 75 篇出版物。
低雷诺数空气动力学对许多自然和人造飞行器都很重要。多年来,生物学家一直在研究鸟类、蝙蝠和昆虫,而航空航天工程界对微型飞行器 (MAV) 的兴趣也促使其积极研究,研究进展迅速。本书主要关注固定翼和扑翼的空气动力学。本书同时考虑了生物飞行器和微型飞行器,包括基于简单的几何和动力学分析、结构灵活性、层流-湍流过渡、翼型和非定常扑翼空气动力学,总结了将空气动力学和飞行特性与飞行器尺寸联系起来的缩放定律。书中重点介绍了扑翼运动学与雷诺数、斯特劳哈尔数和降低频率等关键无量纲参数之间的相互作用。书中还讨论了各种非定常升力增强机制。
在本文中,使用支持向量机(SVM)设计了一个分类器来对肌电图(EMG)信号进行分类。鉴于EMG信号,基于SVM的分类器旨在将十个单独的手指运动命令分类为预定义的运动之一。在分类之前,将EMG数据用DWT(例如平均绝对值(MAV),均方根(RMS)和SD提取,并将每个窗口提取并组合到功能集。提取的特征用作分类系统的输入。线性SVM(单位方法)用于EMG信号的多类分类。DWT大小。还报告了确保手指运动之间最大歧视的最佳功能集。验证表明,支持向量机可以正确分类EMG信号,更高的分类精度为91.7%,适用于为建议的方法设计。
TRIM7已被证明在促进宿主防御病毒感染和调节免疫信号通路方面具有重要作用。作为E3泛素连接酶,它催化了各种底物的泛素化,包括衔接蛋白(MAV和STING)和转录因子(NF-K B和IRF3),从而在免疫信号途径上施加阳性或负调控。然而,病毒已开发出免疫逃避机制来抵消TRIM7。某些病毒可以通过将其靶向降解或隔离其靶标的TRIM7功能来抑制TRIM7功能。TRIM7甚至可以通过泛素化病毒蛋白(包括对组织和物种偏向主义至关重要的包膜蛋白)来促进病毒感染。对TRIM7与抗病毒免疫之间相互作用的全面理解对于发展病毒疾病的创新治疗至关重要。