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205.24无人飞机系统（UAS）
a。被用于违反一个人对隐私的合理期望，如果尚未获得逮捕令，没有紧急情况和/或尚无同意。包括一些因素可能会产生对隐私期望的合理期望是：（1）该位置不向公共使用开放； （2）该地点是私人拥有的，该财产中的人有权控制对位置的访问并排除其他位置； （3）该地点是所有者采取正常预防措施维护隐私的位置。一个人对在公共场所或公开访问的地方或正常眼可以看待的地方没有合理的隐私期望。b。在很长一段时间内涉及延长或广泛的跟踪或监视，这揭示了非公开信息而没有获得逮捕令，违反了一个人的第四修正案保护。当一个人可以使用权威或逮捕令进行监视时，无人机或UAS也可以进行监视。
事实说明：国防部对抗无人系统的战略
国防部正在减轻无人系统对国内外美军、资产和设施的潜在负面影响。我们努力的一大关键部分，特别是近期的努力，来自改进我们的防御，重点是探测以及主动和被动防御。国防部将确保我们的部队和优先设施得到保护。为了领先于无人系统的进步及其日益普及，国防部将为更先进的挑战做好准备，将我们未来的能力调整到更具压力的情况（例如，更多能力更强、自主性更强的系统）。从中长期来看，国防部还将开发和设计我们未来的部队，以减少他们的脆弱性，提高他们对这些威胁的抵御能力。总之，这些方法将使国防部能够保持我们的进步和战斗能力，并在必要时打赢我们国家的战争。
RIN：2120-AL82规则标题：将无人飞机系统正常于视觉行动行动命令12866会议，白宫OffRIN：2120-AL82规则标题：将无人飞机系统正常于视觉行动行动命令12866会议，白宫Off
•基于风险的方法：ARC建议采用基于风险的BVLOS操作框架，其中风险水平将决定运营条件和要求。公共安全机构通常在受控或低风险环境（例如农村或灾难地区）运作，只要管理风险，就可以从更灵活和量身定制的BVLOS运营中受益。•安全管理系统（SMS）：ARC建议采用BVLOS无人机操作的公共安全机构实施SMS。该系统将帮助机构识别，评估和减轻安全风险，以确保以安全的方式进行操作。•地理围栏和其他安全特征：建议在公共安全场景中运行BVLOS的无人机结合了高级技术，例如地理围栏，以防止意外的空域入侵并保护敏感地区，例如医院或受限区域。
（PT）海上无人使用的反贵族系统（Musas）
Musas项目的主要目的是开发和提供一个C3模块（任务系统和互操作性层），以在开放的服务建筑中运行，以多域环境（空气，表面和地面）的自动驾驶汽车，专注于反贵族战争任务。次要目标是整合通信安全网络，传感器，战斗管理系统，空气，表面和地下自动驾驶汽车和武器，以增强系统的ASW功能。为了实现目的目标，并增强了有助于海上弹性的水下控制，该项目促进了方法和协同作用的识别，以便将这种建筑与海港和海上监视和保护（Harmspro）和海上（SEMI）和海上（半海事）的自动源系统（MAS MCMCMCM MCMESCO项目）相结合。
无人驾驶汽车控制的系统审查
无人驾驶汽车（UAV）是具有巨大潜力的强大工具，但它们面临着巨大的挑战。主要问题之一是飞行耐力，受当前电池技术的限制。研究人员正在探索替代功率来源，包括混合系统和内燃机，并考虑用于电池交换或充电的对接站。除了耐力之外，无人机必须解决安全，有效的路径计划，有效载荷能力平衡和飞行自主权。考虑蜂群行为，避免碰撞和通信协议时，复杂性会增加。尽管存在这些挑战，但研究继续开利了无人机的潜力，而路径计划优化通过诸如杜鹃优化算法（COA）之类的元武器算法进行了显着提高。，而元海拔算法可以定义为系统级策略，用于寻求优化问题的次优解决方案。它将使用启发式方法与勘探/开发方案一起使用，以有效地使用大型解决方案空间。但是，动态环境仍然带来困难。无与伦比的发展范围已经超出了娱乐活动，在农业，送货服务，监视和救灾等行业中变得至关重要。通过解决与自主权，电池寿命和安全性有关的问题，可以完全优化无人机技术的好处。这项系统评价强调了无人机研究中连续创新以克服这些挑战的重要性。
MAPE-K 环境中的人机协作与小型无人机系统
作者地址：Jane Cleland-Huang，计算机科学与工程系，美国印第安纳州圣母大学，JaneHuang@nd.edu；Theodore Chambers，计算机科学与工程系，美国印第安纳州圣母大学，tchambe2@nd.edu；Sebastian Zudaire，阿根廷库约国立大学巴尔塞罗学院，sebastian.zudaire@ib.edu.ar；Muhammed Tawfiq Chowdhury，计算机科学与工程系，美国印第安纳州圣母大学，mchowdhu@nd.edu；Ankit Agrawal，计算机科学系，美国密苏里州圣路易斯大学，ankit.agrawal.1@slu.edu；Michael Vierhauser，LIT 安全与正确系统实验室，奥地利林茨约翰内斯开普勒大学，michael.vierhauser@jku.at。
一种自动驾驶的无人接地车：一种以技术为驱动的方法，用于在农作物中喷洒农产品
图1和图2所示的农业化学物质和主要国家的主要国家和主要国家。1-2（Anon 2017）。 预计农业产业的年增长率（CAGR）为8-10％（Pandey等人 2020）。 这种增长将受到各种因素的助长，例如人口增长，可耕地的下降，对高价值农业用品的需求激增，并增加了工业和政府部门的启动，以促进认识和最新技术的采用。 使用的主要产品是除草剂，杀虫剂，杀真菌剂，生物农药和植物生长调节剂作为农业化学产品，可服务于各种目的，例如杂草控制，病虫管理和增强植物的生长和产量（Gavrilescu等人。 2015）。 这些主要农业生产中这些主要农产品的使用量的细分为1-2（Anon 2017）。预计农业产业的年增长率（CAGR）为8-10％（Pandey等人2020）。这种增长将受到各种因素的助长，例如人口增长，可耕地的下降，对高价值农业用品的需求激增，并增加了工业和政府部门的启动，以促进认识和最新技术的采用。使用的主要产品是除草剂，杀虫剂，杀真菌剂，生物农药和植物生长调节剂作为农业化学产品，可服务于各种目的，例如杂草控制，病虫管理和增强植物的生长和产量（Gavrilescu等人。 2015）。 这些主要农业生产中这些主要农产品的使用量的细分为2015）。这些主要农业生产中这些主要农产品的使用量的细分为
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本文使用的深层确定性策略梯度算法（DDPG）是一种策略学习方法，可输出连续动作。它来自确定性策略梯度（DPG）算法。它借鉴了Actor-Critic策略梯度的单步更新的优势，并结合了Deep Q Network（DQN）的体验重播和目标网络技术，以改善Actor-Critic方法的收敛性。DDPG算法由策略网络和目标网络组成。ddpg使用确定性策略来选择动作，因此输出不是行为的概率，而是特定行为。是策略网络的参数，t a是动作，而t是状态。目标网络将在一定时间段内固定网络中的参数，从而消除由当前网络和目标网络之间相同参数引起的模型振荡。DDPG算法具有强大的深神经网络拟合和概括能力，以及处理连续动作空间的优势，并通过在当前状态下学习最佳动作策略来连续训练和调整神经网络参数。