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技术地缘政治和土耳其的无人机战争方式
无人机战争优势得益于土耳其日益崛起的国防工业，无人机系统已成为土耳其军队的一大武器。虽然这些资产并不是解决所有威胁的灵丹妙药，但土耳其的无人机战争方式引入了各种创新的作战概念，这些概念在包括利比亚、叙利亚和卡拉巴赫在内的广阔边境地区取得了明显的成效。对北约来说，土耳其的机器人战争解决方案尤为重要，类似于冷战时期的阿以战争，事实证明，土耳其的机器人战争解决方案可以有效对抗纳戈尔诺-卡拉巴赫亚美尼亚占领军手中的苏联-俄罗斯武器，以及叙利亚北部平原的叙利亚阿拉伯军队。最后，经过实战检验的武器为土耳其国防技术和工业基础在高科技出口方面开辟了新视野。土耳其巧妙地利用其出口客户来建立地缘政治界限。本报告首先分析了土耳其无人机战争方式的技术地缘政治。随后，它评估了土耳其在国际武器市场上的国防出口战略的基础。最后，最后一部分概述了土耳其“无人机化”路线图中需要监测的关键趋势。
探索基于射频的无人机识别系统
随着无人机在众多关键应用中广泛使用并具有许多强大的功能（例如侦察和机械触发），越来越多的案件涉及滥用无人机进行不道德甚至犯罪活动。因此，识别这些恶意无人机并使用数字取证追踪其来源至关重要。用于取证的传统无人机识别技术（例如，RF通信，使用摄像头识别地标等）要求无人机高度合规。但是，恶意无人机不会配合甚至欺骗这些识别技术。因此，我们提出了一种基于无人机独特硬件特征（例如，类似于人类的指纹和虹膜）的可靠和被动识别方法的探索，用于取证目的。具体而言，我们研究并模拟了射频询问下寄生电子元件的行为，这是一种由无人机上的电子系统调制的特殊被动寄生响应，具有独特性且不太可能被伪造。基于这一理论，我们设计并实现了 DroneTrace，这是一种面向数字无人机取证的端到端可靠被动识别系统。DroneTrace 包括一个经济高效的毫米波 (mmWave) 探头、一个用于提取和处理寄生响应的软件框架，以及一个基于定制的深度神经网络 (DNN) 算法来分析和识别无人机。我们用 36 架商品无人机评估了 DroneTrace 的性能。结果表明，DroneTrace 可以识别无人机，准确率超过 99%，等错误率 (EER) 为 0。009，在 0。1 秒的传感时间预算。此外，我们在一系列真实情况下测试了可靠性、稳健性和性能变化，其中 DroneTrace 保持了 98% 以上的准确率。DroneTrace 能够抵御各种攻击并保持功能性。在最佳情况下，DroneTrace 能够以小于 5% 的误差识别 10 4 规模的单个无人机。
小鼠耳机使研究大脑对虚拟现实的反应变得更容易
尽管进行了数十年的研究和众多隐形斗篷原型的出现，但达到了一个空气两栖斗篷，能够实时操纵电磁散射，以与不断变化的景观造成巨大的挑战。障碍是多方面的，从需要复杂的振幅可调式跨面到缺乏能够解决诸如非唯一性和不完整输入等固有问题的智能算法。
技术地缘政治和土耳其的无人机战争方式
无人机战争优势，得益于该国不断增长的国防工业，无人机系统已成为土耳其军队的一大武器。虽然这些资产并不是解决所有威胁的灵丹妙药，但土耳其的无人机战争方式引入了各种创新的作战概念，这些概念在包括利比亚、叙利亚和卡拉巴赫在内的广阔边境地区取得了明显的成效。土耳其的机器人战争解决方案对北约尤其重要，类似于冷战时期的阿以战争，事实证明，土耳其的机器人战争解决方案可以有效对抗纳戈尔诺-卡拉巴赫亚美尼亚占领军手中的苏联-俄罗斯武器，以及叙利亚北部平原的叙利亚阿拉伯军队。最后，经过实战检验的武器为土耳其国防技术和工业基础在高科技出口方面开辟了新视野。土耳其巧妙地利用其出口客户来建立地缘政治边界。本报告首先分析了土耳其无人机战争的技术地缘政治。随后，它评估了土耳其在国际武器市场上的国防出口战略的基础。最后，最后一部分概述了土耳其“无人机化”路线图中需要监测的关键趋势。
印度尼西亚建筑业的无人机准备情况
尽管被视为传统行业，但建筑业正慢慢进入建筑 4.0 时代。无人机技术被视为一种颠覆性的、改变游戏规则的技术，有可能提高所有施工阶段的性能。然而，尽管印度尼西亚国土面积大、建筑业发展迅速，但对无人机技术在印度尼西亚建筑业的研究却有限。因此，本研究旨在评估印度尼西亚建筑从业人员对无人机的准备情况，并利用研究结果推荐促进其使用的方法。本研究中的准备情况反映在对无人机技术的理解、利用和兴趣水平，以及在工作中使用无人机的障碍上。使用问卷调查从该国第二大城市泗水收集的数据显示，尽管兴趣水平相对较高，但理解和利用水平较低。此外，缺乏熟练的人力资源、使用无人机的风险、高成本以及无人机供应商的信息有限都是阻碍印尼建筑业采用这项技术的障碍。这项研究填补了目前建筑业使用无人机技术研究的空白，为从业者或研究人员推动该技术的应用提供了基础。
考虑在船舶上使用自主无人机...
目标为与2008年相比，运输效率提高至少40%。 （1）能源效率现有船舶指数（EEXI） EEXI是要求现有船舶具有与新船相同能源效率水平的规定，适用于所有400总吨及以上的从事国际航行的船舶*1。EEXI的验证应在2023年或以后的IAPP证书第一次年度、中间或换证检验时进行。每艘现有船舶的达到的EEXI应使用与EEDI类似的公式计算，并需满足一个要求的EEXI，该EEXI是根据每种船舶的EEDI参考线乘以船舶大小规定的折减系数计算得出的。如果达到的EEXI值不能满足要求的EEXI，船舶应采取措施提高能源效率，如轴/发动机功率限制等，以满足要求的EEXI。对于已经应用EEDI要求的船舶，如果达到的EEDI值也符合要求的EEXI，则IEE证书或EEDI技术文件中所示的达到的EEDI值可以作为达到的EEXI的替代 (2) 营运碳强度指标 (CII) 营运碳强度指标是基于营运燃料消耗数据的船舶评级机制。每艘从事国际航行的5,000总吨及以上的船舶*2应每年根据数据计算达到的CII *1 散货船、气体运输船（LPG运输船）、Tan
海军监视雷达的无人机探测
扩展 SCANTER 6002 功能 SCANTER 6002 雷达是全球海军舰艇的首选雷达，用于对自身和敌方资产进行水面和空中监视。凭借新增的开发功能，SCANTER 6002 雷达现在可提供更多价值和态势感知，同时仍提供所有众所周知的功能，包括 IMO 导航、直升机控制、SAR 操作、水面和低空监视。新解决方案适用于所有类型的海军、海岸警卫队和高价值商用船舶。
Berkeley DeepDrive无人机数据集和共识 -
在建筑环境中的导航，例如驾驶，循环和步行，是跨越驾驶和人类机器人相互作用的关键领域。能够在结构化环境中运行的自主剂的驱动是一个公认的领域，根部延伸到控制理论和机器人技术的早期。在运输的背景下，研究人员在结构化环境中进行了广泛研究的导航，例如自由流高速公路和信号的城市街道。但是，与结构化道路的导航相比，由于缺乏经验数据和问题的复杂性，在没有明确定义的通行权法规的道路上（没有明确定义的通行权法规的道路）进行了相比。理解不良导航的第一种基本要素是经验数据。为此，相机视频特别有效，因为1）他们以相对较低的成本捕获了在道路上的丰富动态，2）它们允许通过直接检查进行Quantative评估，3）3）它们可以通过现代计算机视觉实现定性分析。尽管过去进行了广泛的研究，但大多数现有的视频数据集仅着眼于结构化环境中的驾驶行为。在未建筑的道路环境中的行为，例如经常合并和未信号交叉点的拥挤的高速公路，很少受到调查。这个问题的数据稀缺无疑阻碍了对这种环境中导航的理解。为了弥合经验数据中的这一差距，我们提出了伯克利deepdrive无人机（B3D）数据集。这个谈判这个惯性框架的数据集记录了在未结构化的道路环境中驾驶行为的丰富动态，包括未信号的十字路口，未信号的回旋处，带有煤矿的高速公路，带停下来的高速公路，带有停车场的高速公路，以及与合并瓶颈的高速公路，据我们所知，这是迄今为止第一个广泛涵盖未结构化驾驶行为的无人机数据集。难题的另一部分是合适的建模范式。自动驾驶汽车中的常规控制和规划结构由从上到下的四层抽象组成：1）路由，2）行为决策，3）运动计划，以及4）车辆控制[14]。尤其是在第二个行为层中，经常采用预测模式来预测周围车辆的运动，然后在该动作计划范围内计划避免碰撞。在结构化环境中，这种经典的预测范式虽然有效地驾驶，但在未结构化的道路环境中不足。例如，在一个未信号的十字路口，驾驶员动态地谈判通行权：当两辆冲突的车辆在相似的时间接近交叉点时，一个被认为更为aggressive的人通常会“赢得”通行的优先级。
无人机套件 - 适用于自动脉动四肢导航
摘要 - 在Mavlink协议上使用Python脚本，开发人员可以使用开源Dronekit Python软件框架来启用自动无人机操作。此框架提供了出色的灵活性和功能，可促进自动无人机控制。构建的四轮驱动器具有X配置，并使用带有一些修改的DJI F450帧。有趣的是，无人机在两侧都有铝制的腿，以帮助进行平稳起飞和着陆。框架为45厘米，对角线长度和30厘米的垂直高度。在15 x 18 x 12.5厘米的盒子中给出了额外的重量。本研究中使用的螺旋桨是一个基于9x6的碳模型。使用的X2216 1400KV无刷电动机来自Sunnysky，它带有30A等级的电子速度控制器（ESC）。4细胞14.8V锂聚合物（LI-PO）电池具有7200mAh容量为无人机供电。除此之外，无人机总共重1573克。结果是通过自我测量和飞行测量数据（FMU）获得的。进行了六次尝试，结果表明第二次飞行时间最长，高度最高。特别是，飞行测量单元（FMU）报告说，飞行持续了81秒，达到0.93米的高度。相反，自我测量数据报告说，飞行持续了85秒，高度达到1.5米。
无人机运送系统和能源管理
近年来，由于新兴配送系统的发展，作为供应和分销链中最后一个阶段的最后一英里配送带来了重大挑战（Aghakhani 等人，2022 年）。公司在运输货物的方式上越来越创新，并且由于即时管理，配送服务正在增加（Beigi，Haque 等人，2022 年；Beigi，Khoueiry 等人，2022 年）。无人机 (UAV) 是一种飞行机器人，可以自主或遥测操作以执行特殊任务。由于微处理器和人工智能 (AI) 的不断进步，无人机的成本和其扩大的机动性现在可以显着改善，从而引起了用户和研究人员对其在一系列应用中的潜力的兴趣（Adnan 等人，2019 年；Moeinifard 等人，2022 年）。值得注意的是，这些设备有许多军事和民用用途，包括送货服务、扫雷、农业相关应用（例如，喷洒农药或进行田间土壤分析）、无线覆盖和监测（Famili 等人，2022a、2022b、2022c；Razzaghi 和 Assadian，2015 年）。为了最大限度地利用无人机，一些跨国公司正在大力投资提高无人机性能，以增强其效用。