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导航，机器人技术和抓斗
On-On-On-On-Orbit服务（OO）包括一系列服务类型，以增加卫星的寿命及其性能，并确保它不会助长太空碎片的日益增长的问题。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。 在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。 这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。
用于定位、导航和跟踪的粒子过滤器
开发了使用粒子滤波器（递归蒙特卡罗方法）解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说，我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配，将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下，都可以实时实现，测试表明，其准确度可与卫星导航（如 GPS）相媲美，但完整性更高。基于模拟，我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后，粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案，这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
具有漫游地形的漫游车导航的经验
引言月球的诱惑很强 - 人类再次应对挑战。一个有前途的近期场景是将一对流浪者降落在月球上，并参与多年1000公里的历史景点，包括阿波罗11号，测量师5，游侠8，阿波罗17和Lunokhod 2 [6]。在这种情况下，流浪者将以自主或保护的监督控制模式进行操作，并将其周围环境的连续实时视频传输到地球上的操作员。虽然这种任务的硬件方面令人生畏 - 电源，热，通信，机械和电气可靠性等。- 软件控制方面同样具有挑战性。特别是，流动站需要能够在各种地形上行驶并维护其操作的能力。以前的行星机器人（尤其是Lunokhod 2和Viking的手臂）的经验说明了远程操作员的费力和不可预测的时间延迟的漫画。更好的操作模式是监督远程运行，甚至是自动操作，其中流动站本身负责做出许多维持进度和安全所需的决定。我们已经开始了一项计划，以开发和演示技术，以在月球般的环境中启用远程，保护的远程操作和自动驾驶。特别是，我们正在研究立体声的技术
航空航天导航系统 - DTIC
通常，作战需求将对航空航天平台的作战场景和所需任务能力进行一般性描述。综合导航系统将具有各种作战模式，这些模式将以各种方式对其所处的特定作战环境做出反应。因此，作战需求必须详细阐述预期任务，并定义任务每个阶段对导航系统的要求。技术需求必须将多种任务能力和环境转化为技术能力和参数，以便开发系统设计。
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
海军作战部长 - 航行计划
部队设计定义了水面、水下和航空平台类型，并结合正确的概念、能力、信息系统和网络，以在快速发展的战略环境中履行海军的国防承诺。这与海军的 30 年造船计划和部队结构评估相辅相成，具有长期战略愿景，利用整个海军的组织学习，包括战争游戏、分析以及对新兴技术的研发。与中国的战略竞争既是当前挑战，也是长期挑战。将我们的部队设计重点放在 2045 年将为海军在未来关键十年需要做出的最重要的决策和投资提供信息。
旋转：同时感知交互和导航
最近在操纵和运动领域取得了显着进展，但移动操作仍然是一个长期以来的挑战。与运动或静态操纵相比，移动系统必须在非结构化和动态环境中可行的多种长距离任务。尽管应用程序广泛且有趣，但在开发这些系统（例如基础和手臂之间的协调）时，有很多挑战，依靠在船上感知到感知和与环境互动，最重要的是，同时整合了所有这些部分。先前的作品使用模块化技能来解决问题，以使其动机和操纵被微不足道地捆绑在一起。这引起了多个限制
国防部 PNT 战略 - 弹性导航和授时基础
rntfnd.org › wp-content › uploads › Do... PDF 美国军方继续在定位、导航和授时 (PNT) 能力的开发和使用方面处于世界领先地位，... 50 页
