摘要 — 广播式自动相关监视 (ADS-B) 是目前正在作为下一代航空运输系统的一部分推出的通信协议。作为现代空中交通管制的核心,它将在保护每年 20 亿乘客方面发挥重要作用,此外对航空业的许多其他利益集团也至关重要。ADS-B 协议固有的安全措施缺乏一直是航空界和学术界的热门话题。由于最近公布的概念验证攻击,这个话题变得越来越紧迫,特别是在大多数空域强制实施的最后期限即将到来的情况下。本调查首先总结了与 ADS-B 安全有关的攻击和问题。此后,它调查了以前针对这些问题进行的理论和实践努力,包括可能的对策。此外,该调查力求超越当前的技术水平,并对针对相关无线网络(如传感器网络和车辆自组织网络)更普遍开发的安全措施进行详细评估,包括对所有考虑的方法进行分类。
1.1 ) 温度 1.1.1) 热电偶 1.1.2) 热敏电阻 1.1.3) 热电阻 1.1.4) 集成传感器 1.1.5) 线性热敏电阻 1.2) 空气湿度 1.2.1) 湿度传感器 1.2.2) 湿度传感器 1.2.3) 露点传感器 1.3) 土壤湿度 1.3.1) 中子探针 1.3.2) Bouyoucos 探针 1.3.3) 张力计 1.3.4) 时域反射仪 (TDR) 1.4) 气压 1.4.1) 电容传感器 1.4.2) 电感传感器 1.4.3) 压电传感器 1.4.4) 电位传感器 1.4.5) 电阻率传感器 1.4.6)半导体传感器 1.5) 太阳辐射 1.5.1) 热电堆 1.5.2) 光电管 1.6) 风速 1.6.1) 杯式风速计 1.6.2) 热线风速计 1.6.3) 超声波风速计 1.6.4) 多普勒风速计 1.7) 风向 1.8) 降雨量 1.8.1) 雨量计 1.8.2) 气象雷达 1.8.3) 雨滴能量传感器(冲击计) 1.9) 蒸发 1.9.1) 蒸发计 1.9.2) 渗滤计 1.10) 叶片湿度 1.11) 土壤热通量
关键词:移动激光雷达,图像,交通标志,胶囊卷积网络,高阶胶囊特征 摘要:本文提出了一种从移动激光雷达数据和数字图像中检测和识别交通标志的方法,用于智能交通相关应用。交通标志检测和识别方法包括两个步骤:首先从移动激光雷达数据中提取交通标志兴趣区域。接下来,通过卷积胶囊网络模型从多传感器移动激光雷达系统同时采集的数字图像中识别交通标志。实验结果表明,所提出的方法在检测三维点云中的交通标志和识别二维图像上的交通标志方面都获得了有希望、可靠和高性能。
图5.2 Faro Company(A)LIDAR 360O的商业地面激光扫描仪(300O视野)视会(b)LIDAR工作原理(c)从LIDAR捕获的3D数据的平面视图。(D)低分辨率和高分辨率对周围环境捕获的图像的影响(礼貌:Faro Company)。
该国制造电池的小型部门中有大量单元。由于它们与无线电接收器,磁带记录器,计算器和其他低功率操作设备/设备一起使用,因此电池消除器的需求也与使用成正比。电池消除器的可用范围在1.5V/3V/6V/9V/12V之间,在Rs之间的500 mA。40至Rs。 170根据变压器使用CRGO表和高质量的组件。40至Rs。170根据变压器使用CRGO表和高质量的组件。
磁感应正在成为一种支持各种应用的新兴技术。代表性用例包括高精度姿势跟踪、人机交互和触觉感应。该技术使用多个 MEMS 磁力计来捕捉近距离变化的磁场。然而,磁力计易受现实世界干扰,如硬铁和软铁效应。因此,用户需要频繁执行繁琐而冗长的校准过程,严重限制了磁跟踪的可用性。为了消除/减轻这一限制,我们提出了 MAGIC(磁力计自动校准),这是一个系统框架,可自动校准 MEMS 磁力计阵列的软铁和硬铁干扰。为了最大限度地减少用户干预的需要,我们引入了一个新颖的自动触发模块。与传统的手动校准方法不同,MAGIC 以最少的用户注意力实现了卓越的校准性能(例如,用于跟踪应用)。通过实证研究,我们发现 MAGIC 也会产生边际开销和成本,例如总能源成本为 0.108 J。
隆德大学自动控制系每年都会开设自动控制 (FRTN40) 项目课程。该课程为高级课程(7.5 ECTS 学分),学生以小团队形式工作以实现共同目标。这些项目通常涉及与工业或其他应用相关的实际估计或控制问题。在本课程中,学生有机会探索他们在以前的控制系统课程中学到的概念的实施方面。在一名教员或博士生的指导下,小组独立制定目标和相关时间计划。后续活动通常涉及建模、控制器设计、实施、文档和验证。学生通过两次反馈研讨会、一次口头陈述、一次演示会议和一份书面报告展示他们的工作。2021 年版课程的报告在此手册中介绍。今年,该群体由 23 名学生组成,以 2-5 人为团队工作。该课程包括 6 个项目;熊猫机器人、Crazyflie 四旋翼飞行器、Slimdog 小车、Bluelining 机器人、脑计算接口和球平衡机器人。每个小组都成功地进行了实时实验,并生成了最终的实验结果,以便赶在 1 月份的演示之前完成。博士生 Martin Gemborn-Nilsson、Julian Salt 和 Zheng Jia 担任该课程的项目顾问,客座教授 Tihomir Zilic 和 Anders Robertsson 也为该课程提供了支持。我们还要感谢我们的研究工程师 Leif Andersson、Anders Blomdell 和 Anders Nilsson,他们在整个项目中一直为各个小组提供支持。最后,我们要感谢 Mika Nishimura 在学生注册和相关事宜上提供的帮助。要了解有关该课程的更多信息,请访问 http://www.control.lth.se/course/FRTN40。
Larry L. Daggett,Waterway Simulation Technology, Inc.,密西西比州维克斯堡 Peter Finnerty,American Ocean Enterprises, Inc.,马里兰州安纳波利斯 Paul S. Fischbeck,卡内基梅隆大学,宾夕法尼亚州匹兹堡 Martha R. Grabowski,雪城勒莫因学院和伦斯勒理工学院,纽约州特洛伊 Rodney Gregory,IBM Global Services,弗吉尼亚州费尔法克斯 I. Bernard Jacobson,IBJ Associates Ronald K. Kiss,韦伯研究所,纽约州格伦科夫 Sally Ann Lentz,Ocean Advocates,马里兰州克拉克斯维尔 Philip Li-Fan Liu,康奈尔大学,纽约州伊萨卡 Malcolm MacKinnon III,NAE,MSCL, Inc.,弗吉尼亚州亚历山大 Reginald E. McKamie,Esq.,德克萨斯州休斯顿 RADM Robert C. North,North Star Maritime, Inc.,马里兰州昆士城 Craig E. Philip,Ingram 驳船公司,田纳西州纳什维尔 Edwin J. Roland,Elmer-Roland 海事顾问公司,德克萨斯州休斯顿 Jerry R. Schubel,太平洋水族馆,加利福尼亚州长滩 Richard H. Vortmann,国家钢铁造船公司,加利福尼亚州圣地亚哥 E. G.“Skip”Ward,海洋技术研究中心,德克萨斯州大学城 David J. Wisch,雪佛龙德士古公司,德克萨斯州贝莱尔
如果函数求值被编码在软件组件中,那么很自然地会问是否可以使用函数求值组件自动计算导数。直到最近,数值求导数的标准方法是使用有限差分,本质上是用 h 来求 (1) 的右侧,h 是一个预先指定的小非零数。这种方法通常会给出一个近似值。近年来,计算机和计算机语言的进步使得开发出一种新方法来获得任何可编程函数的精确导数成为可能。术语自动微分 (AD) [17] 通常适用于从函数求值软件组件生成计算方案(也在软件中实现)的技术,该方案用于计算导数。这些技术已经发展并且仍在发展中,无论是在理论基础方面,还是在其实现的软件工程方面,这一点更为明显。相当成熟的 AD 软件实现出现在 20 世纪 90 年代初 [3],现在该过程有两种“形式”,即反向自动微分 [19] 和正向自动微分 [3]。