XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUAVS
地球观测和无人机的作用：- NASA
本卷评估包含支持第 1 卷中的内容和观察结果的附录。由于文档的页数较大，为方便起见，已对其进行了划分。请注意，附录 A（首字母缩略词、缩写和定义）和附录 F（GOTChA 图表）也包含在第 1 卷中，以方便读者阅读，因为第 1 卷的正文中多次引用这些附录。出于同样的原因，附录 I（参考和信息来源）的书目部分出现在第 1 卷中。附录 B 为读者提供了从运营和开发两个方面关注无人机的项目示例。需要注意的是，其中一些项目已不再运营或存在。许多项目已经实现了预期的项目目标，而其他项目则被更好的技术所取代或由于预算限制和预期技术收益微不足道而被终止。然而，通过这些项目已经取得了实质性的技术进步。在这些进步的基础上，将增强未来无人机工作以及正在进行的无人机项目的能力。
地球观测和无人机的作用：- NASA
这份三卷文件基于第 6 页网站上的草案文件，介绍了 NASA 领导的对民用（定义为非国防部）无人驾驶飞行器 (UAV) 进行地球观测能力评估的结果。第 1 卷是介绍总体评估并总结数据的报告。第二卷包含附录和参考资料，以介绍可行的 UAV 任务所需的技术和能力。第三卷是这项工作的“实际”部分，包含每个技术工作组 (TWG) 的成果以及大学空间研究协会 (USRA) 进行的审查。本报告旨在补充国防部长办公室的 UAV 路线图，重点有四个方面：
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
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。
低空无人机的隐私权位置身份验证
无人驾驶汽车（无人机）具有各种好处，包括灵活性，流动性和扩展性。无人机的移动性使它们能够在复杂的地形中迅速而有效地部署。随着无人机技术的继续前进，它发现了增加应用程序，例如遥感，灾难救援和监视[1，2]。尽管无人机具有巨大的潜力，但仍然缺乏确保安全沟通和调节无人机的可靠技术[3]。首先，当前基于云的监管框架，例如中国的无人机云系统和美国的低海拔授权和通知能力（LAANC），由于管理低空领空中即将到来的无人机操作中即将到来的无人机运营。这些系统的固有集中式结构使与其他机械主义的互操作性复杂化，从而在满足空格访问，通信和网络资源方面，提出了无人机的各种要求[4]。此外，这些集中式云服务容易受到与单点故障相关的风险[5]。其次，基于传统的雷达检测方法遇到了有效的障碍，从无人机中获取了潮流的信息，
人工智能赋能无人机数据卸载...
摘要 — 无人机 (UAV) 带来的进步是多方面的，为无人机作为智能对象全面融入物联网 (IoT) 铺平了道路。本文采用博弈论和强化学习的原理和概念，将人工智能引入多服务器移动边缘计算 (MEC) 环境中的无人机数据卸载过程。首先，基于随机学习自动机理论，无人机自主选择 MEC 服务器进行部分数据卸载。然后制定无人机之间的非合作博弈来确定要将无人机的数据卸载到选定的 MEC 服务器，同时通过利用子模博弈的力量证明至少存在一个纳什均衡 (NE)。介绍了一种最佳响应动力学框架和两种收敛到 NE 的替代强化学习算法，并讨论了它们的权衡。通过建模和仿真，在不同操作方法和场景下，就其效率和有效性进行整体框架性能评估。索引术语 — 无人机数据卸载、移动边缘计算、强化学习、博弈论
双臂架固定翼无人机实时控制算法...
摘要 - 无人驾驶飞行器 (UAV) 已广泛应用于经济、安全、军事等许多领域，包括空中拍摄、交通状态更新、在建建筑监视和娱乐……如今，无人机研究是最受关注的领域，尤其是在自主控制器方面。在本文中，我们提出了一种用于倒 V 型尾翼配置的固定翼无人机的实时控制算法模型，包括自动起飞阶段、航路点跟踪阶段和自动着陆阶段。该算法是在 matlab/simulink 上构建为标准化模型，并使用 PID 控制器进行实现。使用 X-Plane 模拟算法的性能 - X-Plane 是由 Laminar Research 开发并由美国联邦航空管理局 (FAA-USA) 认证用于训练飞行员的模拟器，它能够使用实时数据和最高精度进行模拟飞行
为野火开发无人机群的数字孪生……
摘要 — 在现实场景中部署空中集群机器人系统可能具有挑战性。使用它们来监测野火需要集群操作员轻松使用该系统。为了以最低的相关成本实现这一点，必须开发先进的框架来实时监测、优化和控制集群。实现这一点的一种方法是创建一个数字孪生，其中物理对应物可以在虚拟世界中镜像。我们的目标是创建一个集群的数字孪生，以便模拟和优化控制算法以及实时监控和控制，以便将集群系统部署到现场。我们的框架由以下主要子系统组成：用于优化集群控制器、监控和控制实时集群部署的数字孪生；允许数据在我们的系统组件之间传递的云基础设施；和飞机。我们开发了一个 Swarm Operator 界面，允许集群操作员定义集群的任务以监测区域以寻找数字野火。我们使用三架实体无人机和三架数字无人机在实地试验中测试了我们的系统。在试验期间，无人机群操作员能够命令无人机在三种不同的搜索策略中执行自主搜索、在特定位置成堆盘旋，最后着陆。
无人机对接和电池更换自主系统
本研究介绍了一种自主机器人对接和电池更换系统，适用于使用定制浮空器在 500 英尺或更高高度运行的无人机 (UAV)。该系统旨在通过提供经济高效的解决方案来解决无人机电池寿命有限的关键问题，从而减少与手动更换电池相关的停机时间。我们的方法包括一种基于滑轮带的并行对接机构，该机构由碳纤维棒、铝挤压件和用于电池更换的垂直线性执行器制成。对接系统确保无人机在电池更换过程中牢固固定，这通过定制的 3D 打印电池外壳和带有导电铜板的线性传送带系统来实现。此外，对接系统利用称重传感器来确认无人机的着陆，确保准确可靠的电池更换。我们选择了浮空器上的空中电池更换系统，这样无人机就可以避免使用额外的控制来降低其高度降落在地面上，因为起飞和降落是飞行中最耗电的阶段。这种由轻质材料制成的集成系统不仅提高了无人机操作的自主性，而且还设想了一个未来的枢纽，多架无人机可以停靠、更换电池并在电池充电时恢复任务，从而大大扩展了它们的作战能力和效率。
基于视觉的无人机自主飞行器姿态估计...
摘要 — 飞机检查的可靠性对飞行安全至关重要。飞机结构的持续适航性很大程度上取决于经过培训的检查人员对小缺陷的目视检测，这些检查任务昂贵、关键且耗时。为此，无人机 (UAV) 可用于自主检查，只要能够在绕目标飞行时定位目标并纠正位置即可。这项工作提出了一种解决方案，用于在近距离自主绕机身飞行以进行目视检查任务时检测飞机相对于无人机位置的姿态。该系统的工作原理是处理来自机载 RGB 相机的图像，将传入的帧与已知机身表面位置的自然地标数据库进行比较。该解决方案已在真实的无人机飞行场景中进行了测试，显示出其在高精度定位姿态方面的有效性。所提出方法的优势具有工业意义，因为我们消除了现有技术解决方案中存在的许多限制。索引词——视觉检查，自我定位，3D姿态，地标检测