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CTO SBIR 24.1：车队准备中心的高级机器人自动化
描述：车队准备中心（FRC）在维持海军航空准备方面起着关键作用。这些中心负责海军飞机和组件的维护，维修和大修。自动化有可能简化这些过程，从危险环境中删除工人，为大修敏感的基板提供新的功能，提高生产率，减少周转时间并增强整体准备就绪。Navair致力于通过先进的机器人自动化，机器学习，计算机视觉和人工智能来促进创新和提高机队准备中心的效率。
学习通过离线加强学习从观察中控制自主舰队
摘要 - 按需（AMOD）系统的自主移动性是一种不断发展的运输方式，其中中央协调的自动驾驶汽车的舰队动态地服务了旅行请求。这些系统的控制通常被称为一个大型网络优化问题，而增强学习（RL）最近已成为解决该领域中开放挑战的一种有前途的方法。最近的集中式RL方法专注于从在线数据中学习，而忽略了实际运输系统中的每样本相互作用。为了解决这些限制，我们建议通过离线强化学习的镜头正式对AMOD系统进行正式控制，并使用仅离线数据学习有效的控制策略，这很容易为当前的移动性运营商提供。我们进一步研究了设计决策，并根据现实世界中移动性系统的数据提供了经验证据，表明了离线学习如何恢复（i）（i）（i）与在线方法表现出相同的AMOD控制策略，（ii）允许样品有效的在线微调和（iii）消除复杂的模拟环境的需求。至关重要的是，本文表明，离线RL是在经济临界系统（例如迁移率系统）中应用基于RL的SO的有希望的范式。
长途重型车队的电气化
该报告是在九家公司的倡议中得出的，这些公司组成了一个工作组，该工作组是长途货运电动重型车队（HDVS）的高速公路收费需求。它代表了18个月的工作和讨论，这些工作和讨论严格符合机密性和竞争法。道路运输运输的脱碳，这在国家和欧洲一级是一个挑战，并且长距离电池电力高清电视的加速发展是该计划的两个主要驱动力。有必要进行有条不紊的结构研究，因为一项公共研究尚未进行。该研究既涉及电子收费点和道路基础设施。所有参与道路货运脱碳化的利益相关者和参与者将能够从本报告中受益。
astute 与舰队空间技术公司合作探索......
• 该公司此前曾使用 Fleet Space 的 ANT 勘测技术在 Leichhardt East 生成一个高影响力的 IOCG 目标，该目标计划在未来几个月内进行钻探。Astute Metals NL (ASX: ASE)（“ASE”、“Astute”或“该公司”）欣然宣布与 Fleet Space Technologies（“Fleet Space”）建立新的合作伙伴关系，在位于北领地 Georgina IOCG 项目东部的极具前景的 Ranken 矿区进行 ExoSphere 环境噪声层析成像（“ANT”）地球物理勘测。Ranken 地区基底地质由已解释的 McNamara 和 South Nicholson 群岩石组成（图 2）。McNamara 及其同类矿区拥有多个大型贱金属矿床，包括世界级的 Mt Isa 铜和锌铅银矿床以及 Century 锌铅银矿床。在需求激增和预计供应短缺的推动下，铜和银目前都吸引了大量投资者的兴趣。预计到 2035 年，铜需求将增至每年 3000 万吨 1 ，而银短缺也在加剧，部分原因是银用于制造太阳能电池板 2 。此次合作将使 Fleet Space 获得 Astute 的股权。作为协议的一部分，Fleet Space 将进行两阶段 ANT 调查，旨在表征覆盖层厚度并探索次露头基岩中的地震速度异常。ANT 调查定于今年 8 月开始，预计将为 Ranken 的铜、银、锌和铅勘探潜力提供宝贵见解。Astute 董事长 Tony Leibowitz 表示：
AT＆T Fleet完整视觉小册子（EN-NA）AT＆T Fleet完整视觉小册子（EN-NA）
有助于防止与可见的车载警报和高级驾驶员辅助系统发生碰撞或交通违规。启用实时驾驶员教练和访问数据驱动的车队和驾驶员安全报告，以主动监视进度。碰撞检测立即通知车队管理员，以便他们可以检查驾驶员和车辆。正向碰撞警告通过检测到停止或慢慢移动车辆来提醒驾驶员即将发生碰撞。
将舰队全面航空排放建模与LCA视角结合起来，以进行替代燃料影响评估
摘要：减少航空排放很重要，因为它们有助于空气污染和气候变化。已经提出了几种可能减少生命周期排放的替代航空燃料。燃料的比较生命周期评估（LCA）对于检查单个燃料很有用，但是系统范围的分析仍然很困难。因此，诸如车队组成，性能或排放等系统特性以及在替代燃料下对它们的变化只能在LCA中部分解决。通过将地理空间燃料和排放模型（Aviteam和LCA）整合在一起，我们可以评估在210 000个较短的拖拉飞行中，在范围内使用替代航空燃料的缓解潜力。在乐观的情况下，液体氢（LH2）和电力燃料燃料在用可再生电力产生时，使用GWP100公吨进行评估时，可能会将排放量减少约950 GGCO 2 EQ，并在所有飞行中包括非CO 2的影响。缓解电势从较短的航班的44％到较长航班的56％。替代航空燃料的缓解潜力受到短暂的气候强迫和额外的燃料需求以适应LH2燃料的限制。我们的结果强调了将系统模型整合到LCA中的重要性，并对从事航空和运输部门进行气候变化的研究人员和决策者具有价值。关键字：ADS-B，航空排放，生命周期评估，LCA，替代航空燃料，SAF，飞行燃料消耗模型
智能车队电气化 - 从电池管理开始
电池是每种电动汽车（EV）购买价格的40-50％1的任何电流电预算中的重要组件。一台电动校车在购买前2美元时的价格约为40万美元。虽然该图高于气体和柴油动力的车辆，但电动机的燃油成本比预期的维护成本低于内燃机（ICE）。如果电池在驾驶生活中经过精心管理，则可以进一步降低电动机的寿命成本。电池管理可最大化电池寿命，确保可靠的性能并提高剩余价值。就像您最喜欢的职业运动员一样，您的电动汽车电池将不得不挂在球衣上。您可以通过现在采用正确的行为来延迟那天。
Metrorail Fleet策略
和其未来舰队的构成，其中8000台铁路车的订单中有256辆，合同期权最多可容纳800辆新的栏杆。舰队规划基于满足地铁服务计划所需的要求，尤其是在Metro需要服务最多的铁路车辆时满足高峰乘车的需求。虽然乘车量正在增长，但预测未来的乘客水平尤其具有挑战性，而Metro的车队战略必须构成各种情况。总的Metrorail乘客量继续增长，一年一度的铁路乘车量在2024年增长18％。这是在2024财年的Realloger分配服务资源之后的变化，在中午，深夜和周末期间，使用更多的火车。与2019年水平相比（迄今为止截至4月30日的日历年），周末乘车量现在为113％。本周中旬（星期二至周四）比星期一和星期五更忙碌，在2024年3月中周中增加了20％，在2023年的同一几个月中，在2024年4月16％。高峰时段的乘客量仍低于2019年的水平，但也迅速增长。RailCar的可靠性已提高，随着7000系列恢复服务。较新的7000系列铁路车的可靠性大大提高了Metro的整体舰队可靠性，现在在全国范围内最好。Metro继续根据NTSB的建议按轮往车轮，并期望在2024年9月之前使用所有汽车。Metro继续以八辆车和六车配置运行7000个系列火车，以维持频率，同时降低铁路车辆里程和牵引力成本。Metro正在监视所有线路的拥挤，以确定分配八车位的列表。Metro的未来车队将基于8000系列铁路车辆的设计，该设计将旨在容纳各种客户和不同类型的旅行。
主题：舰队策略2021-2026进度报告
•社会工作 - 紧急运输脆弱家庭。4.5关于提供电舰队的提供，我们需要需要大量投资的必要充电基础设施，但是位置主要取决于足够的电源吗？4.6对于理事会的车队为3.5吨，高于该行业，这表明这些车辆很可能是氢气动力的，因此需要与插电式电动车队的基础设施不同的基础设施。4.7虽然车队策略详细介绍了议会拥有舰队的详细信息，但它不包括租车数量或使用灰色舰队的细节。自从大流行以及工作风格的变化以包括家庭，敏捷和混合动力，我们已经看到使用车辆和灰色机队的使用都在增加。4.8车队将与每项服务及其车队联络官合作，以确定减少对这些运输形式的依赖的机会。
数字病理中人工智能的未来
电动汽车是减少运输部门排放的关键，并且在全球范围内，电动汽车市场正在增长。在电动汽车领域的研发中，了解电动汽车使用曲线及其对电池老化的影响很重要。电池是车辆的中心元素，因为它决定了范围和价格。在技术经济分析中，电池老化是特别感兴趣的，因为它是车辆寿命的主要因素。电池老化取决于电池的使用配置文件，但是到目前为止，操作数据很少，许多出版物基于模拟和假设。为了做出贡献，我们分析了从2014年至2016年进行的现场测试中收集的多年商用车和电池数据。我们还开发和评估了使用机箱测功机进行的周期性非侵入能力测试，以评估电池老化的能力衰减。老年护理舰队中的电动汽车经历了较高的使用率和常规驾驶方式，每年驾驶距离为9062公里至15 308公里，驾驶时平均收费在70％至80％之间。使用插件时使用轮廓的规律性和最新收费值是评估车辆到X应用可行性的主要因素。关于衰老，在三年的车队运营期间，电池的容量从3.1％降至13％。与我们的分析息息相关，我们发布了车辆和电池的时间序列数据，除了九辆车的移动性数据以填补可用电动汽车数据的数据空白并允许进一步分析。