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将船只机器人技术引入监测和
漏油对于海洋环境非常危险。因此，我们为这种类型的紧急情况介绍了群体机器人。此机器人技术对于任何形式的环境紧急情况具有最佳行为。油轮船中的使用群进行漏油监测和清理，有能力利用群体智能，分布式感应和协调行动的原则，以实现更快，更有效的清理操作，例如巡逻，灾难恢复和救援。这张照片显示了海上漏油事件的发生方式。表示海洋生态系统的影响。群机器人技术涉及使用多个自主机器人协同工作以实现共同目标。这项技术在应用中具有巨大的潜力，例如监测控制油在海水上的漏油。
蜂群开始
此次任务的主要有效载荷 NEONSAT-1 是一颗地球观测卫星，配备高分辨率光学相机，旨在通过将其图像与人工智能配对来监测朝鲜半岛的自然灾害。NEONSAT-1 是 SaTReC 和韩国顶尖科技大学 KAIST 在 NEONSAT 计划下开发的第一颗卫星，30 多年前，该大学开发并运营了韩国第一颗卫星 KITSAT-1。其他 NEONSAT 卫星计划于 2026 年和 2027 年发射，以构建 NEONSAT 星座。该计划是韩国多个学术、工业和研究机构的合作，其中包括 KAIST 的 SaTReC，它负责领导该计划的系统设计和工程；Satrec Initiative，一家韩国卫星制造商，已成功开发了七颗用于低地球轨道的遥感卫星；以及韩国航空航天研究院 (KARI)，它负责管理 NEONSAT 计划的任务地面部分和技术监督。 NEONSAT 由韩国政府科学和信息通信技术部 (MSIT) 资助。
SWARM-EX 作战概念：三颗立方体卫星编队飞行任务
摘要 — 空间天气大气可重构多尺度实验 (SWARM-EX) 是一种分布式大气物理学仪器，由三个在低地球轨道运行的 3U 立方体卫星组成。在美国国家科学基金会和美国宇航局立方体卫星发射计划的支持下，SWARM-EX 旨在实现一系列具有挑战性的科学和工程目标。该任务的科学目标集中在通过使用每个航天器上的通量探测实验和平面朗缪尔探针传感器对赤道热层异常和赤道电离层异常进行现场测量来解决悬而未决的大气物理学问题。工程目标集中在通过一系列演示和实验来推进立方体卫星集群的最新技术。本文介绍了三项创新，这些创新将使 SWARM-EX 能够克服其重大挑战。首先，将科学目标形式化为一系列主要科学问题和次要测量演示，然后将其转化为必须进行现场测量的空间和时间尺度。然后使用这些尺度来定义航天器必须达到的相对轨道几何形状。其次，引入一种制导、导航和控制系统，该系统能够获取和维持所需的相对轨道配置。所提出的系统只需要地面控制员的最少输入，在航天器间近距离分离时提供被动安全性，并且能够通过利用新颖的混合推进/差动阻力控制方法以最少的推进剂消耗有效地实现大型集群重构。第三，提出了一种操作概念，使任务目标能够以时间和推进剂的高效性实现，同时对在轨异常提供显著的容忍度。详细讨论了操作概念，包括 (1) 每个阶段要解决的具体任务目标、(2) 每个阶段以及阶段过渡期间要使用的控制方法，以及 (3) 按阶段划分的 ∆ v 预算及其获取方式的说明。介绍了控制方法的交易，以及管理集群操作时面临的一些具体挑战，因为集群之间的航天器间隔从数百米到数千公里不等。
融合粒子群优化和统计算法的混合模型拟合方法∗
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据，以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看，人们采用了牛顿法等数值算法，这些算法需要良好的初始参数估计，因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术，它表现出强大的全局搜索能力。然而，这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值，这对 SRGM 很重要，因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外，过去大多数应用群体智能的研究
能源管理器 SWARM 技术参考指南
可以控制最多 2 级加热/冷却传统空调或 3 级加热 + 2 级冷却热泵 网关可以连接到校园网络上的以太网端口或通过蜂窝网络连接，具体取决于类型 温度和警报传感器 (TA1) 提供外部温度监控和平均温度 PEARL 节能器控制器提供故障检测、需求控制通风和 VFD 控制 无线近距离传感器 (PRX1) 检测门窗何时打开/关闭 通过可在桌面和移动设备上访问的 Web 界面进行控制 无可变制冷剂流量控制
无人机群体行为建模，用于早期发现故障模式
无人机 (UAV) 的进步，更具体地说是将大量自主无人机组成“群体”。这些群体形成有组织的飞行器集群，以集体形式执行多方面的操作。尽管无人机群体提供了诸多好处，但工程团队在设计无人机群体系统时仍必须克服一些障碍。一个关键领域是创建和理解群体行为并揭示可能影响预期任务的所有潜在故障场景。这项研究使用 Monterey Phoenix (MP) 来建模系统行为，将它们分组为可能的行为者行为的不同、可重复使用的代理类模型，并将行为者交互建模为单独的约束。这种方法能够从这些模型中计算行为者行为的每一种可能变化以及所有其他可能的行为者行为，从而生成一组详尽的可能场景或事件轨迹。通过对这些事件轨迹进行手动检查或半自动断言检查，可以发现不需要的和不良的行为和故障模式，这使得任务规划人员能够采用必要的故障安全行为来抵消这些未经请求的实例。
群体智能：新工具...
自然界中的动物群体能够适应其环境的动态变化，并通过合作解决对其生存至关重要的问题。只有通过与群体中其他成员和环境的局部互动，它们才能比单个个体更有效地实现共同目标。这种由多种互动产生的解决问题的行为被称为群体智能。自然界群体行为的数学模型最初是为了解决优化问题而提出的。然而，这种分散的方法可以成为各种应用的宝贵工具，其中新兴的全局模式代表了手头任务的解决方案。基于群体智能解决困难计算问题的方法已在实验中得到证明并在文献中得到报道。然而，目前尚不存在一个可以促进其设计的通用框架。