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由TE工程师从MIL-C-38999系列1.5（Eurofighter Connector）开发，Wildcat UAV系列连接器是为自主市场设计的高规格连接器。te Wildcat UAV系列连接器提供了与标准军事设计相比的重量和空间节省，并且可以提供多种选择，中型和高密度布置最多128种带有四种壳样式的方式，以及五个钥匙道方向。有关技术规格，请参阅第24页。
Loctite Ablestik 2170无人自动驾驶汽车的野猫连接器（UAV）
由TE工程师从MIL-C-38999系列1.5（Eurofighter Connector）开发，Wildcat UAV系列连接器是为自主市场设计的高规格连接器。te Wildcat UAV系列连接器提供了与标准军事设计相比的重量和空间节省，并且可以提供多种选择，中型和高密度布置最多128种带有四种壳样式的方式，以及五个钥匙道方向。有关技术规格，请参阅第24页。
探索途中的无人机和uavs in-logistics和...
抽象无人机和无人驾驶汽车（UAV）已演变成具有物流和供应链（LSC）领域中不同应用的高级工具。我们的研究通过检查最近的审查论文发现了明显的差异，这表明在整个供应链中彻底检查无人机/无人机的应用时缺乏。由于该领域的大量出版物，需要采用新的分析方法。采用新颖的文本挖掘方法，定性评估和时间趋势分析，我们检查了一个数据集，其中包含1978年至2023年的Scopus的5364篇论文。通过采用潜在的Dirichlet分配（LDA）模型，我们确定了域内的十个不同的研究主题。我们的发现提出了四个有希望的未来研究方向：（1）通过基于无人机的解决方案来促进可持续的SC，（2）利用新兴技术来实现基于无人机的SC中的全球可扩展性，（3）探索基于无人机供应链在PANDPOOM CONTION中的供应链在Pandepit Control努力中的应用，以及（4）将基于无人机的物流与多层交通集成为基于无人机的运输。这些方向提供了关于在现有和未来供应链中基于无人机运输的整合的宝贵见解，这表明了推进生产和物流系统研究的潜在途径。
无人机的自动电池交换的设计
随着新技术的出现，个人继续创造旨在提高人类生活质量的创造。小规模无人驾驶汽车（UAV）开始嗡嗡作响，以监视偏远地区并提供重要的物资，需要长途任务。响应对这些无人机的新兴需求，由于无人机的电源而引起的任务长度引起了挑战。锂聚合物（LIPO）电池在其令人印象深刻的能量密度和实质性放电速率方面脱颖而出，从而使无人机能够消耗功率以获得最佳的运营性能。具有如此强大的电力消耗和排放，它阻碍了无人机由于脂肪电池的寿命有限而进行延长的飞行误差的能力。此外，Lipo电池需要大量的充电期，平均2小时直至满负荷。虽然可以通过增加无人机为电池的数量来解决这种相关性，但随后重量的增加会提高长距离旅行的能源需求，恰好悖论出现了。一个重大挑战在于为增强Lipo电池的直接解决方案。因此，我们开发了一种方法，可以增强无人机的飞行耐力，同时通过飞行任务确保可持续的权力。我们的机器人地面系统（RGS）着重于将无人机朝向地面，以使用自动量电池交换过程来替换其电源。RGS（图1）由三个主要互连组件组成：接地控制站（GCS），电池自动售货机（BVM）和电池传输吊舱（BTP）。这些组件中的每一个都有其自己的技术角色，将整合在一起
大麻识别的无人飞行器（UAV）的图像处理
1电子，国家研究与创新局（BRIN），万伦40135，印度尼西亚2电气工程和信息学学院，万伦技术研究所，班登40116，印度尼西亚3号，印度尼西亚3数据与信息科学研究中心，国家研究与创新机构（BRIN 40135印度尼西亚5研究中心，国家研究与创新局（BRIN），Tangerang Selatan 15314，印度尼西亚6数据与信息中心，国家研究与创新局（BRIN），雅加达10340，印度尼西亚7研究中心7研究中心，人工智能和网络安全委员（BNN），雅加达，13630，印度尼西亚9局长研究机构，研究设施和科学技术园，（BRIN），Tangerang Selatan 15314，印度尼西亚10号diponegoro University，Semarang 50275机械系，印度尼西亚50275，印度尼西亚11号研究中心，全国研究中心，国家研究中心（Innigia Interrication and Innigia Indernia andia ininnia andia andia ininnia andia andia ininnia）印度尼西亚萨拉巴亚60111年11月技术研究所，塞普卢（Sepuluh），13 13研究中心，水力动力学技术中心，国家研究与创新局（BRIN），苏拉巴亚60112，印度尼西亚14号印度尼西亚研究中心，工业和制造业技术研究中心，国家研究与创新机构，国家研究与创新机构（Brin
定向能武器：剖析对无人机核心系统和体外细胞动力学的影响
最近，无人机在商业用途上的可用性和使用量显著增加。这种趋势是由这些设备的灵活性和高速能力推动的，它们的速度可以达到 150 公里/小时。这种现象的迅速增加对世界范围内的安全和防御提出了根本性的挑战，正如正在进行的俄乌冲突所证明的那样。无人机中使用塑料、环氧树脂和玻璃纤维等建筑材料会导致雷达横截面积较小。这就需要实施光电技术以实现可靠的检测和识别。尤其是当涉及到速度可达 200 公里/小时的商用竞速无人机，或者速度可达 600 公里/小时的新型喷气式 Shahed-238 时，迫切需要快速反应对策。这是因为这些无人机飞行高度较低，有效雷达截面（RCS）相对较小，检测通常需要透射频谱特征分析、速度和运动分析或光学识别。此外，熟练的操作员使用第一人称视角（FPV）护目镜可以熟练地控制快速无人机，这对物理拦截策略构成了重大挑战，而俄乌战争的经验表明，物理拦截策略无效、容易因数量过多而不知所措且成本高昂。
以人为中心的意识无人机轨迹计划在搜救任务中采用多目标加固学习，并基于AHP和基于相似性的经验重播*
摘要 - 将无人驾驶汽车（UAV）整合到搜救（SAR）任务中提出了提高运营效率和有效性的有前途的途径。但是，这些任务的成功不仅取决于无人机的技术能力，还取决于他们的接受和与人类在地面上的互动。本文探讨了以人为中心因素对SAR任务的无人机轨迹计划的影响。我们介绍了一种基于分析层次结构过程增强的强化学习和基于新颖的相似性的经验重播，以优化无人机轨迹，平衡运营目标与人类舒适性和安全考虑因素。另外，通过一项全面的调查，我们研究了性别线索和拟人化设计对无人机设计对公众接受和信任的影响，从而揭示了对SAR中无人机互动策略的重大影响。我们的贡献包括（1）无人机轨迹计划的增强学习框架，该框架动态整合了多目标考虑因素，（2）对人类对性别和拟人化无人机的看法在SAR上下文中的分析，（3）基于相似性的经验重播的应用，以在复杂的SAR场景中提高学习效率。这些发现为设计无人机系统提供了宝贵的见解，这些系统不仅在技术上熟练，而且还与以人为本的价值观保持一致。
剖析对无人机核心系统的影响
发生器规格：•制造商：NCBJ（波兰）•发射器类型：基于磁控管的微波脉冲发生器•生成的频率：2.98 GHz•脉冲功率：3 MW•脉冲持续时间：0.5 – 3 μs•脉冲重复周期：从单个脉冲到 4 ms•上升前斜率时间：0.1-0.2 μs•下降后斜率时间：0.2-0.5 μs•集成：直接波导与定向天线的结合
使用机器学习的自主无人机强制着陆现场预测
无人驾驶汽车或无人机正在越来越多的应用中使用，包括监视，搜索和救援以及环境跟踪。但是，意外的发动机问题，发动机故障和飞行表面的崩溃可能需要强迫着陆，使无人机及其周围环境处于危险之中。如果无人机安全地降落的能力（例如建筑物或树木）有任何障碍，则必须能够返回其紧急着陆点。因此，在这些紧急情况下，可以迅速识别安全着陆场所的自动化技术。本文提出了一种创新的方法，该方法添加了特征提取，包括HOG，HSV，LBP和SFIT。gmm，SVM和使用机器学习技术本能地选择适当的无人机造成的着陆点的内核。通过使用机器学习和功能提取技术，我们在基线上提高了40％的精度。所提出的系统集成了来自多个来源的数据，包括地形图，卫星图像和板传感器。机器学习算法预测了可能的着陆点。注释的数据集，其因素，包括地形高度，土地覆盖类型，坡度和与障碍物的接近度用于训练这些算法。尤其是人工神经网络或ANN。
计划无人机自动空中拦截
作为无人驾驶汽车（通常称为无人机的无人机）的流行，人们对潜在滥用行为的担忧已经变得更加实际。无人机安全领域的新兴挑战之一是入侵无人机的拦截，尤其是当他们的存在可能导致伤害或违反法律时。拦截不合作的无人机需要复杂的处理，而该技术的一个有前途的分支涉及部署Interceptor无人机。为此，必须使用一种快速，强大的计划拦截轨迹的方法。在本文中，基于模型预测控制（MPC）基于基于基于的轨迹计划者（RL）控制策略。在模拟中评估，比较并测试了它们的效果，速度和鲁棒性。基于MPC的计划者还在现实世界中进行了测试。