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尺寸 25 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。访问舱口 25 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。提升 25 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。加热 25 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。绝缘 25。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。通风 25。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。导管 26。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。通气管 26.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。舱底泵 26。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。照明 26。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。干船坞 26。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。装饰板 26。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
自 1916 年以来,西澳大利亚州共发生 24 起与鲨鱼有关的死亡事件;其中 15 起发生在 2000 年之后,包括 2010 年 8 月至 2012 年 7 月之间的 6 起,以及 2016 年一周内的 2 起。西澳大利亚州最近发生的致命鲨鱼咬伤事件发生在 2017 年 4 月。自 2008 年以来,西澳大利亚州政府一直致力于解决人与鲨鱼互动的问题,投资了广泛的缓解措施,包括 2017 年初对 Clever Buoy 声纳鲨鱼探测系统的试验。珀斯大都市区的城市海滩被选为试验地点,因为两个防波堤提供了理想的地理条件,而且海滩每天都有冲浪救生巡逻。试验于 2017 年 1 月 13 日开始,一直持续到 2017 年 3 月 31 日。试验期间,该系统至少检测到 26 条疑似鲨鱼,导致 15 次海滩关闭。此外,由于计划内和计划外的维护事件,系统还发生了 8 次完全或部分中断。Clever Buoy 系统预计将于 2016 年 12 月 12 日开始的一周内投入使用。在出现一些不可预见的复杂情况后,试验于 2017 年 1 月 13 日下午 4 点开始,并于 2017 年 3 月 31 日下午 6 点结束,随后系统关闭。试验发现了一些问题,包括系统成熟度、电源、维护困难,这些问题需要先解决,然后才能将系统用作公共安全工具。
除了增加重量外,机载低频声纳和其他系统还有特定的空间要求,这些要求可能会影响 SH-GOB 其他任务的作战效能。例如,海军规范要求在搜索和救援或医疗后送任务期间,直升机上应有空间放置担架。但是,操作员在开始这些任务之前需要从直升机上拆除声纳系统以容纳担架。声纳设计为在 30 分钟内从直升机上拆除。我们认为,如果搜索和救援以及医疗后送任务被推迟,可能会受到严重影响,因为在直升机配备担架之前必须拆除声纳系统。
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在域内领域内的沟通环境有限,因此需要使用自主权和自动化目标识别(ATR),以便允许无人车辆在没有操作员的情况下做出可行的决定[1] - [3]。水下环境特性使声传感器成为开发自主系统的最重要的传感器工具,如车辆协调[4]和水下大满贯[5]所示。但是,相同的荒凉环境使得用于机器学习算法的大型数据集的收集变得难以正确训练基于机器学习的算法。因此,在基于侧扫声纳图像运行的训练自主系统中使用了具有声学精确的数据[6] - [9]。生成模拟数据的一种方法是使用基于物理学的声学建模,以模拟声音传播和原始声纳数据收集[10],[11]。这具有捕获声纳数据的低级细微差别以生成声纳图像的好处,但这些模型通常很复杂且计算昂贵。另一种方法是近似将
团队使用的监测标签是高分辨率的行为记录标签,部署在南加州近海观测站 (SCORE) 的柯氏喙鲸 (Ziphius cavirostris) 和 ESA 列出的长须鲸 (Balaenoptera physalus) 身上。主要标签是 Wildlife Computers/Andrews Whale Lander 标签的新版本,称为 Lander2 标签。该标签包括 Fastloc GPS 和 3 轴加速计和磁力计(可以检测动物精细动作和方向的传感器)以及标准深度和温度传感器。所有传感器都位于一个更具流体动力学的封装内,预计可以保持连接更长时间。
为完成自主导航和完成任务的完成,精确映射和感知三维环境的能力至关重要,这是至关重要的,例如Maddern对自主系统中3D感知的分析[1]和O'Mahony对机器人中3D感知的探索[2]的研究强调了。水下机器人技术也不例外。只有初始条件显着差异,包括失真,可见性降低,声学干扰和与压力相关的挑战。这防止了重建的完美传递,并在完成水下环境中的完成方法进行了完美的转移。声纳图像是强度图,可根据对象的反向散射强度颜色图像[3]。在这里,斑点噪声是一种颗粒状干扰或干扰,通常会影响雷达和声纳系统获得的图像质量。因此,该域中的主要挑战之一是从2D成像来源生成准确的3D模型。这项工作着重于完善和完成不完整和嘈杂的点云,这些云是使用[4]的高程估计方法从2D声纳图像中重建的,该方法通过训练模型来估算高程角度,从而产生了2D声纳图像的3D点云。尽管如此,即使此方法非常有效,结果云仍然需要更准确,以提供自主系统环境的有用表示。为了实现有效的完善和完成点云,我们将PCTMA-NET用于致密点云,
1 丹麦技术大学环境工程系,Kgs. Lyngby,丹麦。 2 丹麦技术大学国家空间研究所,Kgs. Lyngby,2800,丹麦。联系人:Filippo Bandini (fban@env.dtu.dk) 10
1 丹麦技术大学环境工程系,Kgs。丹麦林比。2 丹麦技术大学国家空间研究所,Kgs。丹麦林比,2800。联系人:Filippo Bandini (fban@env.dtu.dk) 10