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World File Search SystemVTOL
GreenHills RTOS 自 2008 年以来一直用于无人机控制
Green Hills Software 宣布推出适用于 Saab 的 Skeldar UAV（2008 年的无人驾驶飞行器）的 Integrity RTOS（实时操作系统），该系统具有 MULTI 调试器和基于 Freescale MPC5554 微控制器的 Probe。操作系统中的集成调试和监控功能特别有用，所提供的板级支持包构成了 BSP 的基础。Skeldar 是一种完全自主的轻型无人直升机。它可以在最少的现场准备或附加设备下悬停并执行 VTOL（垂直起降）。它旨在支持国内和国际任务中的军事和民事行动，并且可以在白天和夜间条件下运行。重量为 150 公斤，最高速度为 100 公里/小时，续航时间为 4 小时，行驶距离可达 100 公里。RTOS 为嵌入式应用程序提供可靠性，允许多个应用程序在同一台嵌入式计算机上安全可靠地运行。内存分区可防止一个应用程序访问、窃取或破坏另一个应用程序的内存或数据。时间分区可防止同一台计算机上低关键性应用程序窃取高关键性应用程序的 CPU 时间。
加拿大海岸警卫队对 V-BAT 无人机进行海上试验
Kongsberg Geospatial 与 Shield AI 合作，在墨西哥湾国际水域部署了 V-BAT VTOL UAS，进行了为期三天的海上试验。试验测试了飞机在白天和夜晚的各种天气条件下从移动船只快速发射和回收、长续航时间以及密闭空间起降的能力。除了远距离跟踪和识别其他船只外，飞行还进行了各种模拟任务，旨在模拟加拿大海岸警卫队使用无人机的真实情况。这些包括定位和跟踪模拟残骸或漏油的染料斑块，以及在波涛汹涌的大海和各种天气条件下定位救生圈。V-BAT 操作员使用 Kongsberg Geospatial 的 IRIS UxS 软件在距离发射船远距离安全地驾驶飞机。 IRIS 软件提供了作战空域的全面态势感知图、来自各种传感器的数据和数据馈送，并显示了其他飞机和水面舰艇以及发射船和“本舰”或正在操作的无人机的位置。来自 UAS 携带的摄像头和传感器的传感器数据馈送被实时输入到 Kongsberg Geospatial 模块化 ISR 数据分析和存储系统中。MIDAS 系统记录来自 UAS 的视频和其他数据，并充当“任务情报协调员”来查看当前和历史传感器馈送
机器学习视觉和非线性控制方法...
本文讨论了一种不使用 GPS 信号的垂直飞行器自主着陆的机器学习视觉和非线性控制方法。核心思想涉及自动化海军直升机着陆程序，其中飞行员利用船舶作为远程跟踪的视觉参考，但在最终进近和着陆阶段参考大多数海军舰艇上安装的标准化视觉提示，称为“地平线”。这个想法是使用与机器视觉集成的独特设计的非线性控制器实现的。视觉系统利用基于机器学习的物体检测进行远程船舶跟踪，并利用经典计算机视觉进行物体检测和估计飞机在最终进近和着陆阶段的相对位置和方向。非线性控制器基于视觉系统估计的信息运行，即使在存在不确定性的情况下也表现出强大的跟踪性能。开发的自主船舶着陆系统在配备机载摄像头的四旋翼垂直起降 (VTOL) 无人机 (UAV) 上实施，并在移动甲板上进行了演示，该甲板使用 Stewart 平台和相当于地平线的视觉提示模拟真实的船舶甲板运动。进行了广泛的模拟和飞行测试，以展示甲板运动时的垂直着陆安全性、跟踪能力和着陆准确性
ROBOTX 2024技术设计论文
ix。r eferences [1]“海军3.0 evo- ePropulsofion舷外马达”，露营车和海洋有限公司。https://camperandmarine.com/products/navy-3-0--0--3kw？srsltid = afmboopo1zcp9px_m8888tjbakpzp o_w5tkxgqqlgdxnrxnrxnrxqeiaia1qibbrzg ePropulsion。https://www.epropulsion.com/e-series-batteries/ [3] R. Blake和H. Wilson，“双筒望远镜”，Vision Research（牛津），第1卷。51，否。7，pp。754–770，2011，doi：10.1016/j.visres.2010.10.009。[4] Z. Yin，X。Ren，Y。du，F。Yuan，X。He和F. Yang，“基于定时校正的双眼相机校准”，Applied Optics（2004），第1卷。61，否。6，pp。1475–1481，2022，doi：10.1364/ao.450271。[5] L. Cao，“改进了USV快速路径计划的遗传算法”，MIPPR 2015：遥感图像处理，地理信息系统和其他应用程序，Bellingham：Spie：2015，pp。981529-981529–6。doi：10.1117/12.2210736。[6] NAVTECHGPS，“ R632 GNSS接收器 - NAVTECHGPS”，NAVTECHGPS，5月4日，2022年。https：//www.nav.navtechgps.com/r632-gnss-com/r632-gnss-receiver/ [7] 2021. https://www.navtechgps.com/hemisphere_a25_gn ss_antenna/ [8] “MN4014 Navigator Type UAV Multi-Motor KV400_Navigator Type_Motors_Multi-rotor UAV Power_T-MOTOR Official Store-Multi- rotor UAV,Fixed Wing,VTOL,FPV and Robot Power.” https://store.tmotor.com/product/mn4014-kv400-motor-navigator-type.html [9]“ X650套件”，Holybro Store。https://holybro.com/products/x650-
空气移动和无人机
除了推进器AXS-S1和AXS-M1（我们的旗舰产品）外，该公司目前在架子上有2种产品。AXS-M1产品是一种集成技术不可知的飞行平台型系统，无需14公斤有效载荷的尺寸少于1m*1m。一些规格： - 220 km/h最高速度 - 最大64公斤。推力 - 以每秒1个旋转而无需旋转限制的操作 - 由于推进方向（以阵风至70kph测试），超过100 km/h层状的风电阻 - 至少5G加速了正常的飞行条件，而不会停滞不前。- 能够在任何方向（VTOL ++）以空投，降落和降落/降落。- 尺寸为35分钟的自主权，适用于70km/h的速度（或45min/50min空的45分钟/50分钟） - 非退休伸长率超过30 km，在70 km/h和20 km/h时为200 km/h，以200 km/h的速度（保守的基础）（保守的基础） - 准确的端口至最接近的港口（与10 cm的电动型号） - 与10 cm（热量巡回赛）相互交流，4级别，4级式，4级式，4级式（4级式），32，32，32，32，32，32模块的主体（可以在任何方向上安装） - 可自定义的前后（optronics，弹头，天线等）- 自主（通过航路点和预编程的终端攻击计划）或FPV控制（易于飞行） - 能够室内和室外飞行
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关于Capgemini Capgemini是一个全球的商业和技术转型伙伴，帮助组织加速其双重过渡到数字和可持续的世界，同时对企业和社会产生切实的影响。这是一个在50多个国家 /地区的340,000个团队成员组成的负责任和多样化的团体。具有超过55年的遗产，Capgemini受到客户的信任，可以解锁技术的价值，以满足其业务需求的整个广度。它提供了端到端的服务和解决方案，利用了从战略和设计到工程的优势，所有这些都取决于其在AI，Cloud和Data中的市场领先能力，以及其深厚的行业专业知识和合作伙伴生态系统。该集团报告了2023年全球收入为225亿欧元。获得您想要的未来| www.capgemini.com关于Jean-Christophe Lambert，Thibault Baldivia，ClémentDinel和BenoîtFerran于2018年创立的，并得到了Occitanie区域委员会，Bpifrance和France 2030计划的支持，Aspencance是一家公司的创业公司。总部位于图卢兹（Toulouse），目前正在开发Sterna，一种创新的混合电动推进解决方案，以及由Sterna提供动力的VTOL（垂直起飞和降落）飞机，名为ATEA，被命名为ATEA，被设计为用于区域航空运输的直升机替代品（客运，医疗运输，物流，物流，物流和安全任务和安全任务）。
信息手册
教职人员 AC Mandal，博士（印度理工学院班加罗尔分校）：实验空气动力学、流动不稳定性和过渡、湍流剪切流。 AK Ghosh，博士（印度理工学院）：飞行力学、神经网络、飞行测试。 A. Tewari，博士（密苏里罗拉大学）：飞行力学、气动伺服弹性、空间动力学和控制。 A. Kushari，博士（佐治亚理工学院）：推进、燃烧、液体雾化、流动控制。 Abhishek，博士（马里兰大学帕克分校）：旋翼机气动力学、未来垂直起降/短距起降系统、飞行器设计、无人机系统、逆飞行动力学和风力涡轮机。 Ajay Vikram Singh 博士（马里兰大学帕克分校）：燃烧和反应流、燃烧产生的功能性纳米颗粒、烟灰形成和氧化、火灾动力学、爆轰和爆炸。Arun Kumar P. 博士（印度理工学院坎普尔分校）：亚音速和超音速喷气机、流动控制、喷气声学。Ashoke De 博士（路易斯安那州立大学）：计算流体力学、湍流燃烧、燃气轮机推进。CS Upadhyay 博士（德克萨斯 A&M 大学）：计算力学、损伤力学。Debopam Das 博士（印度理工学院班加罗尔分校）：理论和实验流体动力学、气动声学、不稳定性与过渡、涡旋动力学。非定常空气动力学、鸟类和昆虫的飞行。
实施和测试 U-Space 系统
摘要：在欧盟“地平线 2020”研究和创新计划的框架内，Labyrinth 项目的主要目标之一是开发和测试基于 U 空间的无人交通管理 (UTM) 系统的冲突管理服务。U 空间作战概念 (ConOps) 提供了这些系统的架构、要求和功能的高级描述，但实施者在使用的技术或某些政策和程序等方面具有一定的自由度。当前文档描述了其中一些实施决策。原型包括 ConOps 定义的部分服务，即电子识别、跟踪、地理感知、无人机航空信息管理、地理围栏提供、作战计划准备/优化、作战计划处理、战略冲突解决、战术冲突解决、应急管理、监控、交通信息和法律记录。此外，还为操作员/飞行员开发了一个 Web 应用程序界面。该系统在模拟和真实视线 (VLOS) 和超视线 (BVLOS) 飞行中进行了测试，包括垂直起降 (VTOL) 和固定翼平台，同时帮助有兴趣使用无人机来支持其任务的最终用户。环境的开发和测试提供了不同级别的经验教训：功能、兼容性、程序、信息、可用性、地面控制站 (GCS) 集成和机组人员角色。
影响城市空中交通采用和使用的因素
近年来，技术进步推动了城市空中交通 (UAM) 的发展，这是一种替代性交通方式，其多种概念包括由按需全自动垂直起降飞机 (VTOL) 操作的车辆用于市内客运。然而，尽管人们对 UAM 的兴趣日益浓厚，但用户对它的看法仍然有限。本研究旨在基于文献中的相关工具，例如飞行器概念和地面自动驾驶汽车研究中反复出现的因素，以及接受模型，如 Davis 等人 (1989) 的技术接受模型，来识别和量化影响 UAM 的采用和使用的因素。我们制定了一份陈述偏好调查，以评估用户对采用时间范围的看法，包括服务实施的前六年、“不确定”和“从不”等选项。使用探索性因子分析以及适当的离散选择模型、多项逻辑模型 (MNL) 和有序逻辑模型 (OLM) 的规范和估计对所获得的结果进行了评估，其中采用时间范围作为因变量。研究结果表明，安全性和信任、对自动化的亲和力、数据关注、社会态度和社会人口统计学对于采用自动化非常重要。还发现，诸如节省时间的价值、对自动化成本的认知和服务可靠性等因素也具有很大的影响力。还有一个 ind
半自主消防系统的设计与开发...
包括自主控制（无人机）和通过无线电发射器控制的遥控飞行器 (RPV)。无人机通常用于派遣人类驾驶飞机风险很高或使用载人飞机不切实际的情况下。无人机的早期用途之一是“空中鱼雷”，设计和制造于第一次世界大战期间。多旋翼飞行器的历史可以追溯到 20 世纪 20 年代末，当时被称为四旋翼旋翼机。这些是原始的无人机，依靠机械陀螺仪保持直线水平飞行，并一直飞行直到燃料耗尽。后来，由于控制部分的复杂性和飞行员的工作量，它被单旋翼飞机所取代，也就是今天所说的直升机。但是，多旋翼无人机因其多种用途和结构完整性以及完美的稳定性而再次受到我们的欢迎。更先进的无人机可以控制飞行。随后，集成电路的发明催生了可通过电子自动驾驶仪控制的无人机。现代无人机既有自动驾驶仪，也有手动控制器。这使它们能够在自己的控制下进行长距离、安全的飞行，并在任务的复杂阶段在人类飞行员的指挥下飞行。多旋翼无人机是一种比空气重的飞机，能够垂直起降 (VTOL)，由带螺旋桨的旋翼推动，这些旋翼位于与地面平行的同一平面上。