人为因素研究可以在成功设计支持未来移动性的基础设施方面发挥重要作用。通过在设计过程的早期让用户和利益相关者参与进来,我们可以在构建物理环境之前获得见解。本文介绍了虚拟现实 (VR) 真正新颖的应用数据,其中用户体验和路线导航在新兴的未来交通基础设施中进行了评估,以支持城市空中交通 (UAM) - 城市机场(又名垂直机场)。城市机场位于城市中心,无人机或“飞行汽车”将从这里降落和起飞。先前的定量研究已经使用现场观察和调查研究了传统机场的乘客体验,但本文是首次使用沉浸式 VR 环境对这种新兴移动基础设施中的用户体验进行定性研究。20 名参与者完成了一系列六个场景,旨在了解城市机场内客户的“兴奋点”和“痛点”。通过在基础设施实际部署之前改善用户体验,这项实证研究的结果和建议将有助于为所有未来移动基础设施解决方案的设计提供信息。最后,本文强调了在设计过程的早期阶段让用户参与的好处,以确保未来的交通基础设施可访问、易于导航和使用愉快。
摘要:小型飞机类别(例如小型空中运输(SAT)、城市空中交通(UAM)、无人机系统(UAS))、现代航空电子解决方案(例如电传操纵(FBW))和减小的飞机(A/C)尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空中数据系统(ADS),该系统能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器(专利技术)之间的智能融合,以识别气动角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器,一旦训练完成,它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上,因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别,使用模拟数据,下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式,而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明,替代解决方案是可能的,可以大大节省计算工作量和代码行数,但同时也表明,更好的训练策略可能有利于应对新的神经网络架构。
摘要:小型飞机类别(例如小型空中运输(SAT)、城市空中交通(UAM)、无人机系统(UAS))、现代航空电子解决方案(例如电传操纵(FBW))和减小的飞机(A/C)尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空中数据系统(ADS),该系统能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器(专利技术)之间的智能融合,以识别气动角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器,一旦训练完成,它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上,因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别,使用模拟数据,下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式,而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明,替代解决方案是可能的,可以大大节省计算工作量和代码行数,但同时也表明,更好的训练策略可能有利于应对新的神经网络架构。
摘要:小型飞机类别(例如小型空中运输(SAT)、城市空中交通(UAM)、无人机系统(UAS))、现代航空电子解决方案(例如电传操纵(FBW))和减小的飞机(A/C)尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空中数据系统(ADS),该系统能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器(专利技术)之间的智能融合,以识别气动角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器,一旦训练完成,它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上,因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别,使用模拟数据,下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式,而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明,替代解决方案是可能的,可以大大节省计算工作量和代码行数,但同时也表明,更好的训练策略可能有利于应对新的神经网络架构。
摘要 - 城市空气流动性(UAM)和先进空气流动性(AAM)的新兴概念为城市航空运输开辟了新的范式。一个巨大的挑战是,这些新的航空车将迅速饱和已经拥挤的航空频谱,这是确保可靠的安全操作通信的必不可少的资源。在本文中,我们考虑了一个航空运输系统,该系统可在该系统中运行多个航空车,以将乘客或货物从不同的来源运输到其沿其预先确定的路径的目的地。在战役期间,必须达到最低沟通质量(QoS)要求,以确保安全安全。我们的目标是通过共同优化所有航空车的速度选择和频谱分配来最大程度地减少任务完成时间。我们将优化问题提出为多阶段马尔可夫决策过程(MDP),其中优化变量耦合在一起。基于多代理的深钢筋学习(DRL)解决方案是提出了值分解网络(VDN)算法来采取离散操作的。此外,我们提出了一种启发式贪婪算法作为基线解决方案。仿真结果表明,我们基于学习的解决方案优于启发式贪婪算法和另一种正交多访问(OMA)解决方案,以最大程度地降低任务完成时间。索引术语 - 光谱分配,空中通信,增强学习,多代理
目的:在第四次工业革命技术的快速发展中,社会正在经历爆炸性的增长,包括AI,物联网,大数据,机器人技术,自动驾驶和UAM。先进的智能技术与以前的社会不同,正在加快变化,以一种新的便捷的生活方式和生活空间。本研究旨在建立系统支持“ Smart+Building”所必需的机构基础,作为将第4个工业革命技术应用于建筑物和激活新服务的新建筑空间平台,建立了法律体系支持和激活Smart+建筑物的基本方向。方法:本研究回顾了与智能城市有关的国内和国际先前研究论文和研究报告。然后,它调查并分析了类似法律制度的结构,例如“智能城市法案”和相关法律,以得出支持和激活Smart+建筑物所需的法律系统的基本方向。结果:根据土地,基础设施和运输部提出的“ SMART+建筑激活路线图”,本研究的目的是将其用作基础研究数据,如下所示:建立对韩国SMART+建筑有效扩展和分布的政策促进阶段要求的规定;建立智能+建筑认证系统;为智能+建筑结构提供激励措施;提升相关法规;培训智能+建筑有关人员;为促进Smart+Building的试点项目建立机构基础。
俗称,是设想中的城市空中交通 (UAM) 空中交通概念 [1] 的一部分。目前,大量无人机被用于各种应用,从军事(反恐行动、目标定位)到民用(运输、监视)、工业监测、救灾(损害评估)和农业服务。这个未来概念的一部分仍然需要深入研究,那就是大量无人机的着陆。自主无人机着陆可能是控制它最具挑战性的部分,因为控制器必须生成轨迹,不仅要降低功耗,还要承受困难、不稳定的空气动力学,至少要检测着陆点 [2]。能够为大量无人机到某个着陆区生成着陆序列的控制器需求量很大,这引起了我们的兴趣,并引起了我们在这个方向进行研究。已经做了大量工作 [1]、[2],但目前的设计仍然面临灵活性和可扩展性等挑战。文献中没有太多涉及大量无人机的灵活和可扩展着陆计划,尽管研究报告简要讨论了它以及其他设计挑战。[1] 中提出的模型由于复杂的数学计算需要较长的处理时间而存在可扩展性问题,因此在需要近实时使用的实际应用中受到限制。这部分计算可以用于机器学习进行训练、模拟、在工作环境中测试,最后在实际应用中实现。文献中已经报道了大量涉及无人机进行物体跟踪和其他应用的工作。鼓励读者参考 [2]-[4]。
充电基础设施 虽然佛罗里达州有充足的电力供应,但并非所有潜在场地都具备满足 eVTOL 飞机电压和充电速率需求的必要基础设施。根据美国国家可再生能源实验室的数据,飞机电气化可能包括 820 千瓦时 (kWh) 的电池,这需要兆瓦级充电才能在不到 30 分钟的时间内完成充电。1 解决这一需求可能需要电缆和电池冷却以及航空电子设备的电磁屏蔽。根据 Black & Veatch 于 2019 年进行的 NIA-NASA 城市空中交通电力基础设施研究,城市空中交通 (UAM) 充电的典型机场电力基础设施要求包括一个 500 英尺长、170 英尺宽的混凝土垫块(用于电气元件)和至少三个 600kW eVTOL 汽车充电器。根据充电器的数量和电力需求,机场的公用设施配电系统可能需要升级,以减轻高峰充电期间设备过载的情况。另一个需要解决的问题是佛罗里达州独特的气候。Eve Air Mobility Systems 在《里约热内卢可持续城市空中交通运营概念》(2021 年 4 月)中指出:“全球某些城市的高湿度和盐度可能会缩短充电站及其安装和固定配件的使用寿命。”机场在为 eVTOL 飞机提供服务方面面临明显的挑战。无论如何,在
编辑:Szczepan BILIŃSKI(发育生物学、胚胎学、细胞骨架、细胞间连接 - 雅盖隆大学动物学研究所,30-060 克拉科夫,ul. Ingardena 6)、Jerzy KAWIAK(免疫学、细胞计数、血液学、癌症生物学 - CMKP 临床细胞学系,01-813 华沙,ul. Marymoncka 99)、Wincenty KILARSKI(肌肉、肌肉收缩、细胞运动 - 雅盖隆大学动物学研究所,30-060 克拉科夫,ul. Ingardena 6)、Jacek KUŹNICKI(分子生物学、生物化学 - 波兰科学院实验生物学研究所,02-097 华沙,ul. Pasteura 3)。 Jan MICHEJDA(信息通路、细胞膜、细胞能量学 - 亚当密茨凯维奇大学生物能量学系,61-701 波兹南,ul. Fredry 10),Maria OLSZEWSKA(植物细胞、植物和动物细胞中的遗传信息 - 罗兹大学生理学和细胞学研究所植物细胞学和细胞化学系,90-237 罗兹,ul. Banacha 12/16),Maciej ZABEL(普通组织学、内分泌学、组织化学(免疫细胞化学、杂交细胞化学)、细胞超微结构 - 罗兹医科大学组织学系,50-368 弗罗茨瓦夫,ul. Chałubińskiego 6a)
由学院编辑 - 编辑:Szczepan BILIŃSKI(发育生物学、胚胎学、细胞骨架、细胞间连接 - 雅盖隆大学动物研究所,30-060 克拉科夫,ul. Ingardena 6)、Jerzy KAWIAK(免疫学、细胞计数、血液学、癌症生物学 - CMKP 临床医院细胞学系,01-813 华沙,ul. Marymoncka 99),Wincenty KILARSKI(肌肉、肌肉收缩、细胞运动 - 雅盖隆大学动物学研究所,30-060 克拉科夫,ul. Ingardena 6), Jacek KUŹNICKI(分子生物学、生物化学 -波兰科学院实验生物学研究所,以 M. Nencki 命名,02-097 华沙,ul. Pasteur 3)。 Jan MICHEJDA(信息通路、细胞膜、细胞能量学 - 亚当密茨凯维奇大学生物能量学系,61-701 波兹南,ul. Fredry 10),Maria OLSZEWSKA(植物细胞、植物和动物细胞中的遗传信息 - 植物细胞学和细胞化学,生理学和细胞学研究所,90-237 Łódź,ul. Banacha 12/16),Maciej ZABEL(普通组织学,内分泌学,组织化学(免疫细胞化学,杂交细胞化学),细胞超微结构 - 弗罗茨瓦夫医科大学组织学系,50 -368 弗罗茨瓦夫,ul. Chałubińskiego 6a)