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美国政策与俄乌冲突轨迹
这一切将如何结束？这个问题越来越多地成为华盛顿和其他西方国家首都关于俄乌战争的讨论的焦点。尽管 2022 年秋季乌克兰在哈尔科夫和赫尔松的成功反攻重新点燃了人们对基辅战场前景的乐观情绪，但俄罗斯总统弗拉基米尔·普京 9 月 21 日宣布部分动员并吞并乌克兰四个省，这清楚地提醒人们，这场战争远未结束。战斗仍在近 1,000 公里的前线上肆虐。自 5 月以来，结束冲突的谈判一直处于中止状态。当然，战争的轨迹和最终结果将在很大程度上取决于乌克兰和俄罗斯的政策。但基辅和莫斯科并不是唯一与局势息息相关的首都。这场战争是几十年来最重大的国家间冲突，其发展将对美国产生重大影响。有必要评估这场冲突可能如何发展，其他发展轨迹对美国利益意味着什么，以及华盛顿可以采取哪些措施来促进最符合美国利益的发展轨迹。
大麻使用障碍的发育轨迹
大麻使用的增加，尤其是随着高效力产品的发展以及大麻使用障碍（CUD）的发展，这是一个日益增长的医疗保健问题。虽然成人使用的危害和大麻的潜在药用特性仍在争论中，但越来越明显的是，Ado Mantecent Cannabis使用是CUD风险的关键窗口，具有潜在的终身心理健康影响。在此，我们讨论了青少年大麻使用的心理健康后果，导致cud风险的因素以及在不断变化的大麻使用法律景观中尚不清楚的因素。我们还讨论了临床前模型的重要性，以提供有关大麻与与CUD相关表型的因果关系的转化见解，并通过强调临床医生和盟友专业人员参与解决青少年大麻使用的机会来结束。
概括轨迹的钟形方程
路径特征是有效捕获路径的分析和几何特性的路径的强大表示，具有有用的代数特性，包括通过张量产品快速串联路径的特性。签名最近在用于时间序列分析的机器学习问题中广泛采用。在这项工作中，我们建立了通常用于最佳控制和吸引路径签名属性的价值函数之间的连接。这些连接激发了我们的新颖控制框架，具有签名转换，从而有效地将Bellman方程推广到轨迹空间。我们分析框架的属性和优势，称为签名控制。特别是我们证明（i）它自然可以处理不同/适应性的时间步骤； （ii）它比价值功能更新更有效地传播更高级别的信息； （iii）对于长期推出而言，动态系统错误指定是可靠的。作为我们框架的特定情况，我们设计了一种模型预测控制方法。此方法概括了整体控制，适合未知干扰的问题。在模拟中测试了所提出的算法，其中包括可区分的物理模型，包括典型的控制和机器人技术任务，例如点质量，ant模型的曲线跟随以及机器人操纵器。关键字：决策，路径签名，钟声方程，积分控制，模型预测控制，机器人技术
cctr：校准不确定性的轨迹预测 -
自主驾驶系统依靠精确的轨迹前词进行安全有效的运动计划。尽管努力提高预测准确性，但由于数据噪声和不完整的观察，固有的不确定性仍然存在。许多策略需要将预测结果形式化为分布，并利用差异代表不明显。然而，我们的实验研究表明，现有的轨迹预测模型产生了不可靠的不可估计的估计，需要进行其他定制的核心过程。另一方面，直接将电流校准技术应用于预测输出可能会产生亚最佳结果，因为对所有预分解使用了通用缩放器并忽略了信息性的数据提示。在本文中，我们提出了使用调节器（CCTR）的定制校准温度，这是一个通用框架，可以校准外部分布。具体来说，CCTR 1）采用基于校准的正规器将输出差异与预测与地面真相之间的差异相一致，并且2）使用上下文和历史信息为每个预测提供了每个预测的量身定制的温度缩放器。涉及多种谓词和计划方法的广泛评估表明，CCTR比现有的校准算法和不确定性意识方法的优越性，校准质量的11％ - 22％的显着提高，运动计划的17％-46％。
地球与……之间的双脉冲转移轨迹
美国宇航局计划在 2024 年之前将人类送回月球 [1]。这引发了人们对月球探索任务的兴趣。为了有效地将人类和机器人任务送上月球，正在研究不同的最佳低和/或高推力轨道转移。最简单、最快速但不节能的方法是霍曼转移 [2]。霍曼转移需要两次燃烧，一次在轨道的近地点，另一次在远地点。航天器在地球停泊轨道上时位于近地点，远地点设置在所需的月球轨道高度。另一种研究航天器从地球到月球的转移的方法是使用拼块圆锥曲线法。拼块圆锥曲线近似依赖于太阳系动力学的开普勒分解 [3]。通过沿轨道小心地切换 SOI（影响球），航天器的运动在给定时间内仅受一个主要天体控制。例如，在使用补片圆锥曲线进行地球到月球转移的情况下，航天器在转移的大部分时间里将位于地球的 SOI 中，而在最后的时间里只靠近月球。霍曼转移和补片圆锥曲线都是 2BP（二体问题）中简单、直接的转移方法。从 1960 年代到 1980 年代，包括月球和阿波罗任务在内的所有登月任务都使用了一些对霍曼和补片圆锥曲线转移的改动。2BP 向月球的转移受到发射窗口的限制，并且需要多次修正燃烧，从而增加了总 Δ𝑉 成本。以阿波罗 11 号为例，它必须进行两次月球轨道交叉燃烧和四次中途修正。阿波罗 11 号进入月球轨道所需的总 Δ𝑉 为 13571.1 ft/s（4.136 km/s）[4]。
为轨迹设计驾驶舱功能架构...
摘要 — 基于轨迹的运营 (TBO) 将需要新的程序和系统来实现空中交通运营的适当自动化。自动化运营的程序和系统密切相关，因此通常需要以组合方式对它们进行建模。我们的团队目前正在采用最新的面向代理的方法来获取有关 TBO 场景的概念模型。概念模型定义了空中交通实体的角色及其相互作用，并详细描述了实体的架构和动态行为。在本文中，我们提出了一种基于方法分析和设计 TBO 场景的多代理系统的驾驶舱功能架构。所提出的设计具有映射到可执行模型以对 TBO 概念进行分析模拟的优势，其模块化架构允许逐步集成具有特定功能的其他底层模型。
数据驱动的攀爬轨迹不确定性量化
摘要 高效的轨迹预测工具将成为未来基于轨迹的运营 (TBO) 的关键功能。除了管制员的行动之外，爬升飞行中的不确定性是飞行轨迹预测误差的主要组成部分。出于运营方面的考虑，飞机起飞重量和爬升速度意图（定义爬升剖面的关键性能参数）并不完全适用于基于回合的轨迹预测基础设施。在空中交通流量管理范围内，扇区进入和退出时间（包括爬升结束和下降开始的时间）是需求容量平衡过程的主要输入。在这项工作中，我们专注于爬升轨迹的不确定性，以量化和分析它们对爬升至巡航高度的时间的影响。我们通过飞机飞行记录数据集（即 QAR）使用了模型驱动的数据统计方法。根据此分析，为飞机起飞重量和速度意图生成了概率定义。获得了这些爬升参数与飞行距离之间的回归，以减少战略层面的不确定性。此外，通过自适应不确定性减少来降低爬升不确定性也在飞行战术层面得到体现。通过模拟，说明了降低飞机质量不确定性对爬升时间的影响。关键词：空中交通管理、轨迹预测、不确定性量化、BADA 缩写
轨迹预测的条件无气体自动编码器
摘要 - 条件变化自动编码器（CVAE）是自动驾驶轨迹预测中最广泛使用的模型之一（AD）。它将驾驶环境与其地面真理的未来之间的相互作用捕获到概率潜在空间中，并使用它来产生预测。在本文中，我们挑战了CVAE的关键组成部分。我们利用了变量自动编码器（VAE）的最新进展，即CVAE的基础，这表明采样过程的简单更改可以极大地使性能受益。我们发现，以确定性的方式从任何学习分布中绘制样本的无味抽样自然可以更适合轨迹预测，而不是潜在的随机随机抽样。我们走得更远，并提供了其他改进，包括更结构化的高斯混合物潜在空间，以及一种新颖的，可能更有表现力的方法来推断CVAE。我们通过在相互作用的预测数据集上评估模型的广泛适用性，超过了最新的状态，以及在Celeba数据集上的图像建模任务，优于基线Vanilla cvae。代码可在以下网址获得：https：//github.com/boschresearch/cuae-prediction。
城市空中交通的空中轨迹管理
城市空中交通 (UAM) 已经引起了公众和航空业的关注，希望有一天能利用电力驱动、环保且自主操作的无人机系统 (UAS) 在城市地区运送人员和货物。大量投资和车辆的快速发展正在进行中，一些地区已经开始提供包裹递送服务。然而，在拥挤的城市地区安全管理数千辆这样的车辆的能力对空中交通管理提出了前所未有的挑战。NASA 在无人机交通管理 (UTM) 计划下领导的对该问题的初步研究主要集中在地理围栏和单个航班的集中空域预留上。本文提出了一种 UTM 扩展方法，使用一种分散式方法，采用空中监视、自我分离和最小化“设计分离”方法，以允许在非常高的交通密度和近距离内优化和确保每次飞行的安全。该概念采用机载轨迹管理 (ABTM) 原则和一种新颖的可变分离标准概念来管理过往车辆的角速度，从而消除了非常近距离操作的“惊吓因素”和可感知危险。ABTM 还完成了安全规划和执行正常飞行以及从异常或紧急操作中恢复所需的大部分服务，同时使用当前的空中交通管制范式适应常规有人驾驶飞行。本文描述了 UAM 操作的环境以及提出的自主战术分离车辆的方法。显示了交通冲突和解决方案的样本几何形状，并列出并解释了空域定义、空域内的飞行规则以及这些飞行规则的增加和豁免。
通过设计第三种方法实现四轴飞行器的轨迹跟踪控制...
[1] L. Derafa、L. Fridman、A. Benallegue 和 A. Ouldali，“四旋翼直升机姿态跟踪问题的超扭转控制算法”，载于《可变结构系统 (VSS)》，2010 年第 11 届国际研讨会，2010 年，第 62-67 页。[在线]。可访问：http://ieeexplore.ieee.org /stamp/stamp.jsp?arnumber=5544726 [2] A. Rabhi、M. Chadli 和 C. Pegard，“四旋翼飞行器的鲁棒模糊控制稳定”，载于《先进机器人技术 (ICAR)》，2011 年第 15 届国际会议，2011 年，第471-475 页。[在线]。可访问：http://ieeexplore .ieee.org =6088629 / stamp/ stamp。JSP?ar 编号 [3] H. Khebbache、B. Sait、F. Yacef 和 Y. Soukkou，“在执行器故障情况下对四旋翼飞行器进行稳健稳定”，《国际信息技术、控制和自动化杂志》，第 2 卷，第 2 期。2，2012 年，第 1-13 页。[4] P. Johan From、J. Tommy Gravdahl、K. Ytterstad Pettersen，《车辆操纵器系统》，Verlag，伦敦：Springler，2014 年。[5] Atheer L. Salih、M. Moghavvemi、Haider A. F. Mohamed、Khalaf Sallom Gaeid，《四旋翼无人机的建模和 PID 控制器设计》，IEEE，2010 年。[6] D. Lee、H. Jin Kim 和 S. Sastry，“四旋翼直升机的反馈线性化与自适应滑模控制”，《国际控制自动化与系统杂志》，第 3 卷，第 1 期。7，页。页。419-428，2009 年。[7] O. Gherouat、D. Matouk、A. Hassam 和 F. Abdessemed，“四旋翼无人机的建模和滑模控制”，J.自动化与系统工程，卷。10，号。3，页。150-157，2016 年。[8] Abraham Villanueva、B. Castillo-Toledo 和 Eduardo Bayro-Corrochano，“四旋翼多模式飞行滑模控制系统”，2015 年国际无人机系统会议 (ICUAS)，美国科罗拉多州丹佛市，2015 年 6 月。[9] 易奎、顾锋、杨丽英、何玉清、韩建达，“四旋翼吊挂系统滑模控制”，第 36 届中国控制会议论文集，中国大连，2017 年 7 月 26-28 日。[10] A. Benallegue、A. Mokhtari 和 L. Fridman， “四旋翼无人机的反馈线性化和高阶滑模观测器”，《VariableStructure Systems》，2006 年。VSS’06。国际研讨会，2006 年，第365–372。5887–[在线]。可访问：http://ieee xplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=1644545 [11] T. Madani 和 A. Benallegue，“四旋翼无人机的滑模观测器和反步控制”，美国控制会议，2007 年。ACC ’07，2007 年，第