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ACM杂志上的自动运输系统应用程序驱动的无人机路由和安排自主运输系统的算法
为了克服这些挑战，正在进行的研究和调查对于释放无人机的全部能力至关重要。值得注意的是，自主运输系统中复杂的调度和路由算法的发展起着至关重要的作用。这些创新旨在使无人机成为必不可少的工具，最终提高各个部门的效率和生产力。本期特刊侧重于无人机技术的关键方面 - 开发了自主运输系统的有效路由和调度算法。这些算法是战略规划师，确定无人机如何无缝集成到各种实际应用中。的主要目标是收集推进算法设计并探索现实世界实现的尖端研究，为无人机运营建立了强大的理论基础。鼓励作者贡献洞察力，经验和开创性的进步，以丰富推动自动运输系统中无人机研究的知识。
SD/ - 头，PBMD＆Head，无人机
参加竞标前会议的准投标人名单是根据Annexure-1的一开始，无人机和PBMD负责人欢迎所有CSIR-NEN团队，Invitees和Bidders的代表，并在RFP的总体范围内进行了简报。头部，无人机和头部，PBMD分别对技术和协作/商业方面进行了详细的介绍，NAL解决了投标人所寻求的澄清，并回复了在附件中详细介绍的PPT -2。在场的代表对给出的答复感到满意，并获悉，在竞标前会议上进行的更正/加法/澄清将在CSIR-NAN网站上主持，所有潜在的竞标者都必须认识到对竞标会议的会议记录，然后在规定和提交其竞标文档，并提交竞标文件。根据投标人的要求，提交技术建议的最后日期已延长到2024年12月19日至下午4点。技术竞标的日期是2024年12月20日上午11点。
使用UAV多光谱图像的葡萄园冠层检测的不同计算机视觉方法的比较
在葡萄栽培中，通过超高的空间分解图像快速而准确地获取了冠层光谱信息以进行决策支持。普遍的做法涉及使用从纯藤冠像素获得的光谱数据创建活力图。基于对象的图像分析（OBIA）在常规方法中表现出由于其特征提取的功能而在树冠分类中表现出合理的效率。近年来，深度学习（DL）技术在果园监测中表现出了巨大的潜力，并利用了它们自动学习图像特征的能力。这项研究评估了不同方法的性能，包括掩盖R-CNN，U-NET，OBIA和无监督方法，以识别纯冠类像素。比较了阴影和背景检测方法的有效性以及错误分类像素对NDVI的影响。将结果与2021年和2022年生长季节进行的农艺调查进行了比较，重点是两个不同的物候阶段（BBCH65-BBCH85）。蒙版R-CNN和U-NET在整体准确性（OA），F1得分和与联合（IOU）相交方面表现出卓越的性能。在OBIA方法中，高斯混合模型（GMM）被证明是冠层分割的最有效的分类器，并且支持向量机（SVM）也表现出合理的稳定性。相反，随机森林（RF）和K-均值的准确性和较高的错误率产生了较低的误差率。由于准确性有限，因此在葡萄园行高的葡萄园排被高估了，而对于高活力的檐篷，NDVI被低估了。可显着提高确定系数，以进行总叶面积（TLA）与源自蒙版R-CNN和U-NET得出的NDVI数据之间的比较。还发现了来自GMM和SVM算法的NDVI数据的正相关性。关于叶叶绿素（CHL）和NDVI相关性，蒙版R-CNN和U-NET方法显示出较高的性能。此外，TLA和投影冠层区域（PCA）之间的关系得到了U-NET和Mask R-CNN的明显代表，而不建议使用PCA来估计叶绿素含量。这项调查确定，改善了葡萄树冠划界的贡献，可改善葡萄园活力监测，为葡萄酒生长提供了更准确，更可靠的农艺信息，以进行管理决策。
Lyapunov引导的深度加强学习，用于语义意识到的AOI最小化，在UAV辅助无线网络中
摘要 - 该论文研究了一个无人驾驶汽车（UAV）辅助语义网络，地面用户（GUS）通过无人机的继电器定期将传感信息定期捕获到基站（BS）。GUS和UAV都可以从大型原始数据中提取语义信息，并将其传输到BS以恢复。较小尺寸的语义信息可降低延迟并改善信息新鲜度，而较大尺寸的语义信息可以在BS上进行更准确的数据重建，从而保留原始信息的价值。我们引入了一种新颖的语义感知年龄（SAOI）度量，以捕获信息的新鲜度和语义重要性，然后通过共同优化UAV-GU关联，语义提取，以及UAV的轨迹来提出时间平均的SAOI最小化问题。我们通过Lyapunov框架将原始问题分解为一系列子问题，然后使用层次深度强化学习（DRL）来解决每个子问题。具体来说，UAV-GU关联由DRL确定，然后是更新语义提取策略和无人机部署的优化模块。仿真结果表明，层次结构提高了学习效率。此外，它通过语义提取可实现较低的AOI，同时确保最小的原始信息丢失，表现优于现有基准。
基于无人机的跟踪和跟随铁路线
图5.7在第三个前向实验实验中所有九个试验的轨道距离值的晶须图。每个晶须图代表中位数为红线作为盒子的中心，第75个百分位数为盒子的顶部，第25个百分位数作为框的底部，最大和最小的非外部值作为线的终点，以及红点作为异常。整个图表的水平线标记了总体平均距离值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72
中国农业中基于无人机的模式管理的无人机（UAV）采用和现状的决定因素：专家访谈的见解
在中国，无人驾驶汽车（UAV）越来越多地用于广播农业投入，例如农药，肥料和种子。无人机具有特定地点的精确农业的潜力，促进了对施肥，植物保护和灌溉的精确管理，以减少耕作的环境足迹。已经有关于在农业中使用无人机的研究，但对基于无人机的精确农业，尤其是模式管理知之甚少。为了缩小这些研究差距，本文对与中国农业无人机有关的18个领域的18个专家进行了深入的访谈，以研究现状，驱动因素和采用无人机的障碍，重点关注基于无人用的精确农业，尤其是模式管理。结果表明，中国无人机的采用受农民的生产特征，农民对无人机的看法和社会因素的影响。基于无人机的精确农业处于中国的初始阶段，这种方法仍然需要克服技术障碍，例如提高农作物测量的准确性，开发实时无人机定位系统，并增强可变率喷涂系统的响应时间，以及像农民的社会障碍一样，以及类似于农业的知识，不足的知识和小型农场，以及缺乏工具，以及缺乏工具，以及缺乏工具的努力，以及缺乏领域。
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。
标题Iotfauav：使用自动驾驶无人机的智能远程监控大型农场的牲畜及其具有视觉传感器类型ART
精确耕作（PF）（即精确农业），配备了自动化和机器人技术，可以通过利用有限的全球资源来提供所需的工具来提供全球粮食需求，在这种情况下，全球粮食供应受到全球变暖，减少农民的数量以及导致高食品通货膨胀率的战争的巨大影响[1]。精密牲畜养殖（PLF）旨在为农民提供配备了牲畜管理高级技术的有效工具，同时改善动物的福利，为满足消费者的需求以可持续的方式铺平道路。通过承担越来越多的任务[2]，[3]在改善配备有增强低功率监控传感器技术[4]和人工智能（AI）技术[5]，[6]，[6]，[7]的智能控制系统下，车辆变得越来越自动化。无人驾驶飞机（UAV）辅助智能农业，具有高机动性，通过避免高成本和提高监控质量，在有效地管理大型农场方面有了有效的大型农场的动力。自主无人机（A-UAV）具有很高的自主权，如飞行的自主机器人，具有自我学习和自我决定的能力 - 通过执行非平凡的事件序列，具有分解级别的准确性的非平凡序列，基于一系列规则，使用动态的飞行计划，将其限制在限制的范围内，而不是自治的范围，而不是限制人类的范围，而不是在限制的范围内，将其限制在范围内，而不是限制的计划。 [8]，[9]，[10]，[11]完成各种自动化任务[12]，[13]，[14]，[15]，[16]，[17]，[17]，[18]。它提供了有关牲畜人口规模，即时位置和与健康相关的问题的及时信息[24]，[25]，[26]，[27]。在这项研究中，智能物联网（IoT）无人机解决方案，即所谓的iotfauav，在所有事物的自动化概念（AOE）和所有事物（IOE）[19] [20]，[20]中使用了几种监督和不受监督的AI技术[19] [20]，采用了跨学科的方法开发。安全且具有成本效益的Iotfauav通过使用基于视觉的传感器模态来定期以自动化的方式调查牲畜，这些传感器模态既涉及标准视觉频段传感和热成像仪。在两个农场中，在实际用例中实施Iotfauav表明，与物联网和传感器驱动技术嵌入的AUAV的整合到耕作中[28]可以通过大量的成本节省来提高生产率。iotfauav可以通过测量基于体温和行为因素的压力水平和代谢变化的指标来轻松诊断牲畜疾病并大大减少与疾病相关的死亡。