XiaoMi-AI文件搜索系统
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无人军用移动机器人中的加密和导航系统集成：当前趋势和观点的回顾
摘要 本文探讨了军用机器人技术、安全数据传输和可靠导航系统的交集。导航系统专为迷宫穿越而设计，允许操作员通过 Matlab 函数设置起点和终点。从位于地形上方的摄像头获取的导航数据通过 S-video 输入传输到 PC，启动基于 Matlab 的导航算法。该研究强调网络安全和精确导航，在 LoRa 通信设备中采用加密方法，并在安全机器人操作系统中实现抗量子算法。图像处理算法有助于在迷宫内规划路线，从而全面概述当代技术。为清晰起见，还包括无线机器人导航系统和迷宫加密算法的视觉表示。
自动无人机的极端控制和修改的明确指南
•开发一个用于集成定位，指导，导航和控制（TGNC）功能的框架，例如360°滚动操作•PID控制器需要调整并针对特定系统及其参数量身定制。•线性化简化了非线性问题，但可能引入错误。•添加指导将车辆转向所需的位置和速度。•明确的指导法律直接解决了有关时间方程的方程[1]。
详细的锂离子电池用于无人机使用 儿童身体虐待对孩子的影响... 抽象确定技术标准的权重... 过失的血糖控制和临床决策... 评估强生物膜的法定感测信号 学生的耐心作为他们成长心态的预测指标 乳杆菌属的差异。在传统和工业蔬菜泡菜之间 虚拟筛选，分子对接和分子动力学模拟研究对潜在植物化学物质作为鞘氨醇激酶1抑制剂的can > 微生物学测定作为确定抗生素效力的替代方法：综述 引用为：üster，Z。（2024）。行业4.0环境中的供应链管理和物流：理论评估Quantrade complade 在医学中使用实验动物的一些替代方法 cerrahihemşireliğindeteknolojikullanımı; sistematik derleme 微滴定板法和刚果的比较... 灌溉解决方案和牙髓治疗中的使用领域 DNAMETİLASYONANANEDEN OLANM材MíKotoks所以
摘要：随着航空中的发展技术，向更多电气系统的过渡日益增加。因此，对电池开发的研究加速了。如今，由于其能量重量比，锂离子（锂离子）电池更为广泛，例如与其他电池技术相比，不工作时的自我释放率较低。电池将储存的化学能转换为电能，并且由于化学反应而释放了热量。释放的热量会对电池的寿命产生负面影响，充电/放电时间和电池输出电压。必须正确建模电池以查看这些负面影响并及时干预。以这种方式，电池中可能发生的负面情况可以在正确的时间进行干预，而不会发生任何事件。在这项研究中，无人机（UAV）由锂离子电池提供动力。使用电气等效电路在MATLAB/SIMULINK环境中进行模拟。考虑到温度，充电状态（SOC），细胞动力学和操作功能，创建了一个详细的模型。要估计电池的健康状态（SOH），必须知道电阻值。借助仿真模型获得了锂离子电池等效电路中的电阻和容量值。因此，可以通过获得的结果准确预测锂离子电池的SOH。关键词：锂离子，无人机，电池模型，仿真。
反无人飞机系统（CUAS）
CUAS系统旨在创建一个低空雷达场，并在亚音速速度和系统下从低空对象的信号频谱进行被动检测，以抑制无人机的抑制和火灾。移动防空整合系统CUA由指导系统组成，12/24 Band Jammer UAV和PS 12/24 UAV具有无人机和可重新配置的集成武器平台（RIWP），并具有模块化自动网络指导系统，拦截和消除目标的截距和消除目标，包括使用Kamikaze Antimikaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimains antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimains antimation antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimake Elements。该系统设计用于在20-30 km的距离内对无人机和无人机的电子抑制，具体取决于地形及其火灾损坏，高达70 km。CUAS系统的组成：无人机和无人机检测系统1。主动 /被动雷达2。< / div>视觉目标识别系统3。安装在移动平台或固定的4.天线方向机制5。定向天线块系统，用于抑制和对抗导航，遥测和无人机的通信1。电子干扰单元2。精确拍摄系统3。用30毫米大炮的战斗模块； 4。喷气无人机
混合加密，用于使用密码块链条和物理层安全
摘要：本文研究了在没有网络连接的情况下使用无人机（UAV）将关键商品交付给偏远地区的。在这种情况下，重要的是跟踪交货过程并以延迟的方式记录交易，以便在无人机返回基地后可以恢复此信息。我们提出了一个新型框架，该框架结合了密码块链，物理层安全性以及对称和不对称加密技术的优势，以安全地加密远程交付操作的交易日志。所提出的方法显示出可提供较高的安全级别，使钥匙无法检测到，除了对攻击稳健。因此，它在用于物流和自动货物的无人机系统中非常有用。这在卫生应用中尤其重要，例如，对于疫苗传播或救济和救援行动。
集成路径以下和分布式驱动器自动驾驶无人车辆的横向稳定性控制
摘要：智能化是未来汽车行业的发展趋势。智能设备要求车辆的动态控制可以根据决策计划的轨迹输出来完成轨迹跟踪，并确保车辆的驾驶安全性和稳定性。但是，紧急情况引起的轨迹限制规划和严格的道路条件将增加轨迹跟踪和无人车辆稳定控制的困难。鉴于上述问题，本文研究了分布式驱动器无人车辆的轨迹跟踪和稳定性控制。本文应用了分层控制框架。首先，在上部控制器中，提出了算法后的自适应预测时间线性二次调节器（APT LQR）路径，以考虑轮胎的动态稳定性性能，以获取所需的前轮驱动角度。DDAUV的横向稳定性是基于相位平面确定的，在改进的滑动模式控制（SMC）中，滑动表面进行进一步调节，以获得所需的额外偏航矩，以协调路径后跟随和横向稳定性。然后，在下部控制器中，考虑到四个轮胎的滑动和工作负载，建立了全面的成本功能，以合理地分配四个轮毂电动机（IWM）的驾驶扭矩，以生成所需的额外偏航矩。最后，建议的控制算法通过硬件（HIL）实验平台验证。结果显示了以下路径，并且在不同的驾驶条件下可以有效地协调横向稳定性。
无人驾驶飞机通信5G，6G ...
•长期寿命无人机 - （侦察，拦截或攻击）•中范围的无人机 - 动作半径〜650 km（中范围的侦察和战斗效应评估）•短期小无人机半径 - 行动半径范围<350 km，飞行高度为3 km，飞行时间小于3 km，范围限制了限制范围 - 覆盖范围 - 覆盖范围 - 覆盖范围 - 覆盖范围，持续范围，持续时间范围，持续时间范围，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间，持续时间范围，至少30公里•低成本，近距离无人机-Flight -Span〜约5公里•商业和消费者无人机 - 范围非常有限（由控制台控制，智能手机上的应用程序，平板电脑）
基于深度学习的嵌入式无人机目标检测
无人驾驶飞行器 (UAV) 是一种无需飞行员的飞行器，可由地面控制中心的飞行员操控，或自主执行预定飞行计划的飞行器。无人机最初起源于军事应用，但如今已在科研 (Nex and Remondino, 2014)、物流 (Li et al., 2022)、农业 (Bouguettaya et al., 2022)、纪录片拍摄 (Firmansyah et al., 2021)、消防 (Akhloufi et al., 2021)、军事行动 (Liu et al., 2022) 等诸多领域得到越来越广泛的应用。随着无人机的利用率和应用范围不断扩大，飞行安全和运行效率也变得越来越重要。为了使无人机能够有效、安全地完成既定任务，高度的自主性至关重要。自主无人机应该具备安全导航能力，利用传感器和微处理器高效执行任务，最重要的是，配备嵌入式人工智能。目前的军用和民用无人机采用飞行控制系统和特定传感器来完成飞行任务（Greco 等人，2015），但嵌入式人工智能也有限。无人机利用
1 T-IV-24-01-0141无人驾驶汽车的环境感知数据增强
摘要 - 大型和高质量的培训数据集对于深度学习至关重要。在无人机空中图像的语义分割挑战的背景下，我们提出了一种数据增强策略，该策略可以大大减少手动注释大量图像的努力。结果是一组语义，深度和RGB图像，可用于改善神经网络的性能。该方法的主要重点是生成语义图像，并且在整个过程中也生成了深度和纹理图像。提出的语义图像产生方法依赖于现实环境的3D语义网格表示。首先，我们将现有的语义信息从简化的手动标记图像集中传播到网格表示中。要处理手动标记的图像中的错误，我们为传播过程提出了一种特定的加权投票机制。第二，我们使用语义网络创建新图像。这两个步骤都使用透视投影机制和深度缓冲算法。可以使用不同的相机方向生成图像，从而允许新颖的视角。我们的方法在概念上是一般的，可用于改善各种现有数据集。对使用该方法进行增强的现有数据集（UAVID和WILDUAV）进行的实验是在HRNET上进行的。获得了推理结果的总体绩效提高高达5.5％（MIOU）。增强数据集在GitHub 1上公开可用。索引术语 - 语义图像，无人机，数据增强，图像生成，空中图像，Z-Buffer，深度缓冲区，透视投影，虚拟相机。
无人机系统智能群体技术
过去 25 年来，无人驾驶航空系统 (UAS) 或无人机技术（包括单个系统和 UAS 集群）得到了广泛应用。因此，随着该技术的不断成熟，这项技术以及使用这些 UAS 功能的能力既代表着当前的威胁，也代表着日益严重的威胁。在本次评估中，我们将无人机集群技术分为三类：(1) 由多个操作员协调的单个无人机群；(2) 已以协调方式编程为单独飞行、以领导者-跟随者配置飞行或以多无人机编队飞行（由人类操作员控制多架无人机）的无人机；(3) 可以在单个无人机之间进行通信并对外部刺激做出反应的智能无人机群。前两类代表了我们在本评估中所说的替代集群技术，而第三类被称为智能集群技术。1