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将无人机与公共交通的集成
无人驾驶汽车（UAV）技术的成熟和可伸缩性为彻底彻底迅速交付提供了变化的机会。本研究探讨了将无人机与公共交通工具（PTV）整合在一起，以建立一种新颖的交付范式，从而增强了公共交通运营商的收入，并提高了运输系统的效率，而不会损害乘客的便利或运营效率。采用六边形规划技术，本研究确定并量化了PTV的可用时空资源以进行无人机集成。这涉及将迅速交付订单的时空动态与PTV乘客的临时动态保持一致，该动态基于北京海德地区的现场数据。利用这些输出，我们定量分析将无人机与PTV集成在增加公共交通收入以及减少碳排放和缓解拥塞的潜力的好处。此外，我们通过预测未来的交付需求增加来量化UAV-PTV集成的长期收益。基于获得的定量结果，本研究讨论了实用和政策的影响，以支持无人机与PTV的可持续融合。
草地垂直高度异质性预测花朵和蜜蜂的多样性：无人机摄影方法
图1：这项研究的主要期望的图形摘要。基层生态系统（通过UAV pho-to-to-to-to-to to-to grammetric图像评估）具有复杂的垂直结构（从上图中的侧面和下部图中从上方看）和高环境异质性，预计将具有高的花朵多样性和高度的多样性和丰富性和丰富性（左图）。另一方面，HH低的草地地区可能具有较低的花朵多样性，蜜蜂的多样性和丰度（右图）。
一项有关加密方法的调查，以确保无人机流量管理的通信
2022年最常见的民用无人机应用程序是娱乐使用。但是，事实证明，它们对人类无法以安全且效率的方式进行的操作至关重要[1]。世界上无人机的数量每年增长13％，许多研究重点是提高其运营能力。他们的性能正在不断提高，它们是越来越多的应用程序的最佳解决方案。他们目前是基础架构监控，区域扫描，紧急交付服务和其他应用程序的最相关和成本效益的解决方案。它们也可以通过监视和喷洒田野，进行运输，以帮助限制城市中心的拥塞，以监视安全摄像机无法使用或更昂贵的地区，用于电信目的，以及将媒体和娱乐作为便宜的航空摄像机或创建新节目的地区，以帮助限制城市中心的交通，以帮助限制田野，以帮助限制田野的交通，以帮助限制。 他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。 uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。 以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。 由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。 如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。 第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。。他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。首先，任何无人机和地面控制站（GCS）之间都有链接，命令，遥测，视频和其他特定于任务的数据都会传输。这些链接可以在物理或逻辑上分离，因为这些不同类型的数据并非总是在同一通道上发送。遥测信息从UAV或GCS发送到UTM系统，以监视流量和组织空间。反过来，UTM系统广播紧急地理围区，并根据其权威水平，向特定的无人机或GC发送传达建议或直接轨迹修改。最后，第三种通信发生在两个无人机之间。他们可以交换环境信息或用作路由器，以将数据传输到远程GCS或UTM。安全目标将根据传输信息的敏感性而有所不同。本文档审查了文献，以通过不同的加密技术来保护运输层以实现这些安全目标。
通过增强学习探索异质无人机群的力量
- 眼机擅长看到和监督。他们可以飞行或粘在天花板上，使他们能够快速探索该区域并找到目标或有趣的物体。- 手机旨在拾起并移动位于墙壁，架子或桌子上的东西。他们可以使用绳索连接到天花板，从而爬上墙壁和障碍物。- 脚步机器人是带轮机器人，它们用来与其他脚步机器，携带手机或运输物体相连。本文还提到，脾脏的项目将移动群机器人技术的元素与HU manoid Robotics相结合，并且每种机器人类型的专业化是实现人形群的关键部分。此外，该论文说，它将在以下各节中介绍这些机器人的硬件功能，并提及模拟环境的开发，以使其更易于测试和原型机器人行为。
吸收基于无人机的GNSS ZTD进行数值天气预测
在近几十年中，各种研究表明，从地面GNSS接收器中吸收对流层参数有利于数值天气预测（NWPS）。但是，所达到的性能受到GNSS的空间分辨率的限制，尤其是在垂直方向上。在过去几年中，无人驾驶汽车（UAV）（UAV）的迅速发展和不断增长的市场促进将低成本GNS硬件集成到各种自动驾驶系统中，有可能通过收集无人机来收集飞机GNSS数据并生成Zenith deal（ZTDS）来解决这一问题。机载GNSS ZTD可以充当用于获得对流层垂直剖面的辐射数据的潜在互补来源，使其有望研究在NWP中吸收高时空分辨率的GNSS ZTD的影响。
用于建筑遗产分析的机器学习和深度学习：激光扫描和基于无人机的测量应用程序对复杂的空间网格结构
摘要：从基于现实的数据开始的3D几何形状的重建是具有挑战性的，并且由于对现有结构进行建模和建筑遗产的复杂性的困难，因此具有挑战性且耗时。本文介绍了一种方法论方法，用于对测量产出的自动分割和分类，以改善从激光扫描和摄影数据的解释和构建信息建模。的研究重点是测量19-20-21世纪后期的网状，空间网格结构，这是我们的建筑遗产的一部分，这可能需要监视维护活动，并依赖于人工智能（机器学习和深度学习），用于以下方面： 加工。专注于博洛尼亚（Bologna）的钢中的网格结构的案例研究，这项工作就数据准确性，几何和空间复杂性，语义分类和组件识别提出了许多关键问题。
LIDAR来自天空：一种基于无人机的方法，用于有效的对象检测和跟踪
这篇论文是由学者的矿山带给您的，这是密苏里州S＆T图书馆和学习资源的服务。这项工作受美国版权法的保护。未经授权的使用，包括重新分配的复制需要版权持有人的许可。有关更多信息，请联系scholarsmine@mst.edu。
D'Arcy, Samantha & Gonzalez, Luis Felipe (2022) 用于地球和行星探索应用的火箭发射折叠无人机的设计和飞行测试
本文介绍了一种低成本、3D 打印、折叠式无人机的设计和开发，该无人机使用商用现货 (COTS) 组件用于陆地和行星外探索应用。飞行系统的设计方式是，无人机可以自行武装、根据需要重新定位，并在降落到预定的 GPS 位置之前获得稳定的悬停姿势。除了使用 GPS 导航进行着陆外，无人机不需要任何外部输入。本文还将介绍部署系统的设计和开发，该系统使用小型高功率火箭来模拟无人机的大气部署。测试旨在证明在大气注入期间从有效载荷罐部署无人机的可行性。该项目的独特之处在于它采用了一种新颖的方法，在弹道下降时从运载车辆部署无人机，从而允许将多架小型无人机插入大气层以进行行星探索。
改进无人机图像目标检测
摘要 - 在分析无人机空中图像时，对象检测任务特别具有挑战性，尤其是在存在复杂的地形结构，目标大小的极端差异，次优射击角度和不同的照明条件下，所有这些都加剧了识别困难。近年来，基于变压器体系结构的DITR模型消除了传统的后处理步骤，例如NMS（非最大抑制作用），从而简化了对象检测过程并提高了检测准确性，这在学术界引起了广泛的关注。但是，DETR具有诸如慢训练收敛，查询优化难度和高计算成本等局限性，这阻碍了其在实际领域的应用。要解决这些问题，本文提出了一个称为Optideter的新对象检测模型。该模型首先采用了更有效的混合编码器来替换传统的跨前期编码器。新的编码器通过内部和跨尺度特征交互和融合逻辑显着增强了特征处理能力。其次，引入了一个意识选择机制的IOU（与联合的交集）。这种机制在训练阶段增加了约束，以为解码器提供更高质量的初始对象查询，从而显着改善了解码性能。此外，Optidetr模型还将SW-Block集成到DETR DE-DE-DE-DE-DE-DE-DE-DE-编码器中，利用Swin Transformer在全局上下文建模和功能表示中的优势，以进一步提高对象检测的性能和效率。为了解决小物体检测的问题，本研究对SAHI算法进行了创新的数据进行数据增强。通过一系列实验，与当前主流对象检测模型相比，它在地图（平均平均精度）度量中实现了超过两个百分点的性能。此外，计算和记忆消耗的降低显着降低，证明了Optideter在对象检测任务中的出色性能和实践价值。
