XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUAV
利用无人机数据描绘城市特征
Pawan Kumar 博士，TCPO，印度政府住房和城市事务部 Pawan Kumar 博士是一名城市规划师，拥有建筑学学士学位、规划硕士学位和交通运输博士学位。目前，他在印度政府住房和城市事务部新德里 TCPO 担任城镇和乡村规划副师。他在建筑、交通、住房和城市规划等领域拥有约 20 年的专业经验。他撰写了 100 多篇技术和研究论文，这些论文发表在不同书籍、国内和国际期刊上。目前，他正在研究空间技术在印度城市交通缆车（索道）规划和设计中的应用。他还参与了 AMRUT 下属的空间技术应用小组和基于 GIS 的 500 个城市总体规划的制定。
缩小POMCP：实时无人机搜索和救援的框架
摘要 - 搜索和救援行动中无人机的有效路径优化面临挑战，包括有限的可见性，时间限制和城市环境中的复杂信息收集。我们提出了一种全面的方法，可以利用3D AirSim-Ros2模拟器和2D模拟器，用于基于无人机的搜索和救援操作。路径计划问题被提出为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP），我们提出了一种新颖的“缩小POMCP”方法来解决时间限制。在Airsim环境中，我们将我们的方法与信仰维护的概率世界模型和避免障碍物的神经玫瑰花型导航器相结合。2D模拟器采用具有等效功能的替代ROS2节点。我们比较了2D模拟器中不同方法产生的轨迹，并评估3D Airsim-Ros模拟器中各种信念类型的性能。两个模拟器的实验结果表明，与替代方法相比，我们提出的缩小POMCP解决方案在搜索时间方面取得了重大改善，展示了其提高无人机辅助搜索和救援操作效率的潜力。索引条款 - 搜索和救援，POMDP，MCTS
无人机敏捷主动目标感知的强化学习
摘要 — 主动目标感知是在环境中发现和分类未知数量目标的任务，在搜索和救援任务中至关重要。本文开发了一种深度强化学习方法来规划信息轨迹，从而增加无人驾驶飞行器 (UAV) 发现失踪目标的可能性。我们的方法有效地 (1) 探索环境以发现新目标，(2) 利用其当前对目标状态的信念并结合不准确的传感器模型进行高保真分类，以及 (3) 通过使用运动原语库为敏捷无人机生成动态可行轨迹。在随机生成的环境中进行的大量模拟表明，我们的方法在发现和分类目标方面比其他几种基线更有效。与启发式信息路径规划方法相比，我们的方法的一个独特特点是，它对先验信念与真实目标分布的不同偏差具有鲁棒性，从而减轻了针对应用条件设计启发式方法的挑战。
搜索和救援中无人机群的用户界面设计
搜索和救援 (SAR) 行动是指一组训练有素的专业人员搜寻区域以寻找和帮助失踪人员的任务。目前在丹麦，SAR 行动由丹麦国防部下属的政府机构丹麦紧急事务管理局 (DEMA) 1 执行。在传统的 SAR 行动中，紧急救援人员被派出去搜寻失踪人员，然而，在最近的 SAR 行动中，涉及使用无人机。救援队增加无人机可确保他们能够更快地搜寻区域，并通过派遣无人机搜寻高危区域来降低危及紧急救援人员的风险。硕士论文名为“搜索和救援中无人机群的用户界面设计”，我们在其中探讨了如何设计无人机群的用户界面以及控制群的各种方法。我们开发了一个原型，其形式为 Web 应用程序，无人机操作员可以同时控制多架无人机。增加了对控制物理无人机的支持，这增加了研究参与者使用原型时的真实感。它为无人机操作员提供了使用三种方法控制无人机的能力：
使用现代工具对无人机进行触觉建模和仿真
2.1 研究动机 ................................................................................................................................................ 11 2.2 最新技术 ................................................................................................................................................ 12 2.3 本研究贡献 ................................................................................................................................................ 13 2.3.1 使用现代工具对四轴飞行器进行动态建模 ............................................................................................. 13 2.3.2 四轴飞行器的系统控制 ............................................................................................................................. 14 2.3.3 触觉系统控制 ................................................................................................................................ 14 2.4 直升机 VS 其他飞行原理 ............................................................................................................................. 14 2.4.1 短距 VTOL 配置比较 ............................................................................................................................. 15 2.4.2 未来无人机的 VTOL 配置 ............................................................................................................. 16 2.4.2.1 同轴配置 ................................................................................................................................ 16 2.4.2.2 四轴飞行器配置........................................................................................................... 17 2.5 什么是触觉技术? ...................................................................................................................................... 17 2.5.1 触觉系统控制的相关研究 ........................................................................................................ 18 2.5.2 触觉控制器 ................................................................................................................................ 19 2.5.3 触觉控制器的应用 ...................................................................................................................... 20 2.6 结论 ...................................................................................................................................................... 22
分析AI动力攻击和无人机资产的保护
摘要该研究重点是评估和提供针对AI驱动手段的无人机（UAV）的网络安全方法。本文分析了无人机系统中针对无人机和AI的主要威胁和攻击，确定了AI使用的关键漏洞和局限性。基于此分析，考虑到无人机的AI方面，都为了攻击和防御目的而开发了对监管和技术层面的对策的分类。为无人机系统分析AI质量模型的示例是AI标准化的一种手段。»研究描述了建立质量模型和IMECA分析的结果，以评估基于AI的板载系统和针对人道主义智能移动系统中应用的无人机的保护手段。
使用现代工具对无人机进行触觉建模和仿真
2.1 研究动机 ................................................................................................................................................ 11 2.2 最新技术 ................................................................................................................................................ 12 2.3 本研究贡献 ................................................................................................................................................ 13 2.3.1 使用现代工具对四轴飞行器进行动态建模 ............................................................................................. 13 2.3.2 四轴飞行器的系统控制 ............................................................................................................................. 14 2.3.3 触觉系统控制 ................................................................................................................................ 14 2.4 直升机 VS 其他飞行原理 ............................................................................................................................. 14 2.4.1 短距 VTOL 配置比较 ............................................................................................................................. 15 2.4.2 未来无人机的 VTOL 配置 ............................................................................................................. 16 2.4.2.1 同轴配置 ................................................................................................................................ 16 2.4.2.2 四轴飞行器配置........................................................................................................... 17 2.5 什么是触觉技术? ...................................................................................................................................... 17 2.5.1 触觉系统控制的相关研究 ........................................................................................................ 18 2.5.2 触觉控制器 ................................................................................................................................ 19 2.5.3 触觉控制器的应用 ...................................................................................................................... 20 2.6 结论 ...................................................................................................................................................... 22
在太阳能光伏
摘要。这项工作着重于确定在太阳能光伏（PV）检查中自动无人驾驶汽车（UAV）的应用，关键挑战和未来的机会。本文强调需要更多的研究关注和深度的方面，这些方面在大多数发表的研究工作中都被忽略了。因此，它提出了有关当前在太阳能光伏技术中使用的最新概述，强调了其主要挑战和未开发的潜力，需要进行更多的研究。在最近的非规定大型屋顶系统，浮动和垂直太阳能光伏系统中确定了主要的挑战和机遇，这些系统从施工前阶段开始需要自主检查应用，并且需求因标准地面安装型系统而异。这主要是因为发现自主系统在苛刻的环境中更具影响力。除了与自主导航有关的技术方面，所需的传感器类型和太阳能光伏监控，视觉视线之外（BVLOS）和安全自治之外，还可以使用船上备份/监控系统来协助导航和紧急降落。由于在复杂城市环境中应用的性质，这是必不可少的。据认为，“开放研究”领域将加深区域影响，效率，可访问性和使用无人机检查太阳能PV和其他部门的检查活动。因此，可以为载人和自主检查景观带来巨大的转变。因此，这项工作提供了有关当前应用程序，确定挑战的技术输入，并就未来进步最大的方面提出建议。
通过零信任体系结构增强无人机安全
摘要 - 在非驾驶飞机（UAV）的动态和不断变化的领域中，最重要的重要性在于保证弹性和清醒的安全措施。这项研究强调了实施零信托架构（ZTA）的必要性，以增强无人机的安全性（UAVS）的安全性，从而脱离了可能暴露于脆弱性的传统外围防御能力。零信任体系结构（ZTA）范式需要一个严格且连续的过程来验证所有网络实体和通信。我们方法在检测和识别非驾驶飞机（UAV）方面的准确性为84.59％。这是通过在深度学习框架内利用射频（RF）信号来实现的，这是一种独特的方法。精确的标识在零信任体系结构（ZTA）中至关重要，因为它决定了网络访问。此外，使用可解释的人工智能（XAI）工具，例如Shapley添加说明（SHAP）和局部可解释的模型 - 不合Snostic解释（LIME），这有助于改善模型的透明度和可解释性。遵守零信任体系结构（ZTA）标准可以确保无人驾驶汽车（UAV）的分类是可验证且可理解的，从而增强了无人机领域内的安全性。索引术语 - 零信任体系结构，无人机检测，RF信号，深度学习，塑造，石灰，可解释的AI，空域安全