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UGV 基本控制器 - GoTronic
无人地面车辆 (UGV) 是一种与地面接触且无人在场的车辆。UGV 可用于许多可能不方便、危险或不可能有人类操作员在场的应用。通常，车辆将配备一组传感器来观察环境，并会自主决定其行为或将信息传递给不同位置的人类操作员，后者将通过远程操作控制车辆。UGV 是无人驾驶飞行器和遥控水下航行器的陆基对应物。无人机器人正在积极开发用于民用和军用，以执行各种枯燥、肮脏和危险的活动。根据预算和技能水平，有许多配件可以添加到底盘上。这些配件包括：项目照片说明
研究@YDSP项目报告 - 新加坡
无人接地车辆（UGV）为传统校园监视方法提供了一种新颖的替代方法，包括手动巡逻和摄像机监视。该项目旨在为校园监视开发低成本，健壮和模块化的UGV，从而使校园安全能够有效地远程监视不同的区域。通过同时本地化和映射算法的使用，UGV能够映射和自动绘制。通过测试，我们确定了UGV的最佳计划和运动控制器在城市环境中运行。之后，UGV在本地执行计算机视觉（CV）任务，以通过使用姿势估计模型来检测其视线中的任何潜在入侵者。检测到的入侵者的图像将通过另一个姿势分类模型通过，以确定任何其他可疑运动。
关节机器人技术的进步
海军陆战队战争实验室（MCWL）的科学和技术部门的科学和技术部门的身份，开发并提供了创新的战士评估和实验，以支持海军陆战队未来力量的力量设计和发展活动。此外，S＆T部门还评估了具有潜在军事效用的新兴商业技术。自从其成立以来，该部门的一个焦点和评估的重点是使用机器人和自主系统，以帮助增强战斗战士的可结合性和生存能力。无人飞机系统始终受到很多关注，但是S＆T部门还拥有广阔的历史，发展了无人接地车辆（UGV）及其共享共同控制器以减少冗余，外部装备和对步兵的额外重量的能力。进入未来，UGVS将越来越多地扩散战场，尤其是在当前部队设计努力寻求解决的高度分散和移动操作中。在S＆T部门对UGV的审查和评估中，一件事变得清晰。有效地开发和实行最有效的UGV的关键在很大程度上取决于与其他服务和国防机构的密切合作和集成。海军陆战队没有预算来开发自己独特的UGV。同样重要的是，海军陆战队的UGV必须完全可以完全互操作，其中包含的联合载人和无人系统及其相应的COMMAND和CONTRON（C2）网络必须完全互操作。
2024-04-08+Mission+Master+SP ...
Rheinmentall Mission Master SP是一款完全电动的紧凑型UGV，旨在自主执行诸如前进和最后一英里补给任务，无声手表操作以及包括截面传感器和武器系统在内的轻度有效载荷的任务。降落伞可以拖曳或部署该车辆，以在难以到达的地形上执行任务，并配有轨道，以增强深雪和泥浆的流动性，这是日本极端气候的国家的理想特征。Mission Master SP是加拿大Rheinmetall在2017年开发的第一个UGV，此后一直由陆军（包括德国，美国，皇家荷兰和波兰军队）进行多次现场军事演习部署。北约各种合作伙伴，例如英国和美国，也收购了这一UGV。
无人海事系统 - 加拿大海军协会
资产的关键在于将其整合到作战中。现有系统现在已经足够有用，可以支持战场上的战斗人员，而且它们正越来越多地接受测试并被纳入战斗部队。例如，2022 年 10 月初，荷兰皇家陆军宣布已向立陶宛部署了四辆武装履带式混合模块化步兵系统 (THeMIS) 无人地面车辆 (UGV)，并由机器人和自主系统 (RAS) 部队负责，军方官员称这是西方首次涉及武装 UGV 的作战实验。1 这些系统可以配备机枪、榴弹发射器和反坦克导弹，因此可以为其他部队提供支援。即使没有武装，这些 UGV 也很有用，因为它们可以通过运送补给（包括重型武器、水和弹药）来减轻士兵的身体负担。爱沙尼亚国防军已在法国领导的反叛乱行动“巴尔哈内行动”中部署了未武装的 UGV 变体，与爱沙尼亚士兵一起在马里提供后勤支持。未武装的 UGV 还被用于乌克兰的伤员撤离。照片显示，俄罗斯军方已部署全副武装的 Uran-9 机器人坦克来支援乌克兰卢甘斯克地区的部队。无人驾驶飞行器 (UAV)、无人驾驶水面车辆/船只的发展
rok-多用途机器人无人接地车
机器人自主战斗解决方案（RAS）的一部分，具有全地形机动性的ROOK高移动性6x6无人接地车辆（UGV）适合在极端条件下的近距离操作。旨在携带重型有效载荷，多功能机器人UGV可以执行各种各样的城市战争，营操作和边境保护任务，同时提高前线有效性和生存能力。
航空的实时合作轨迹计划 -
空中系统系统的抽象合作轨迹计划是一个基本且具有挑战性的问题，旨在利用航空信息来协助地面任务。现有方法通常遭受次优轨迹或计算负担。在本文中，我们讨论了空中系统的合作轨迹计划，在该系统中，无人接地车辆（UGV）在无人驾驶汽车（UAV）的协助下实时计划其当地轨迹。首先，UAV使用非线性模型预测控制（NMPC）生成指导轨迹，该模型将障碍物分布密度视为反映多个障碍对UGV的耦合效果的因素，从而避免了局部最小值问题并改善了计划轨迹的可行性。其次，采用基于空空间的行为控制（NSBC）框架将指导轨迹合并到UGV自己计划的任务中。最后，为UGV开发了一个事件触发任务主管，以决定所有任务的优先级，这降低了传统基于规则的任务主管带来的任务优先级的切换频率。模拟和实验结果都表明，就轨迹误差，在线计算时间和任务执行的成功率而言，所提出的方法具有出色的轨迹计划性能。
atlas-ccv特定的single-single-pages.pdf
The UGV Advantage .............................................................................................................................................................................................................. 4 Deployability ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ........................................................................................................................................................................................................... 8 The Brains Behind ATLAS CCV ................................................................................................................................................................................ 10 Tactical Resupply ...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
无人机自动着陆系统集成了野生环境中的定位，跟踪和降落
无人驾驶汽车（UAV）的抽象高可利用性着陆系统已广泛关注它们在复杂的野生环境中的适用性。准确的定位，灵活的跟踪和可靠的恢复是无人机着陆的主要挑战。在本文中，提出并实施了一个新型的无人机自动着陆系统及其控制框架。它由环境感知系统，无人接地车辆（UGV）以及斯图尔特平台定位，跟踪和自动恢复无人机。首先，开发基于多传感器融合的识别算法是为了借助一维转盘实时定位目标。其次，提出了由UGV和着陆平台组成的双阶段跟踪策略，以动态跟踪着陆无人机。在广泛的范围内，UGV负责通过人工电位场（APF）路径计划和模型预测控制（MPC）跟踪算法进行快速跟踪。虽然在平台控制器中采用了梯形速度计划来补偿UGV的跟踪误差，但在较小范围内实现了对无人机的精确跟踪。此外，一种恢复算法，包括姿态补偿控制器和阻抗控制器，是为Stewart平台设计的，可确保无人机的水平和合规降落。最后，广泛的模拟和实验致力于验证开发系统和框架的可行性和可靠性，这表明它是在野生环境（例如草原，斜坡和雪）中无人用自动降落的卓越案例。