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反小型无人机系统战略
我们最初的努力旨在满足各军种和作战指挥官的迫切需求。然而，随着 sUAS 技术和扩散继续以挑战国防部在当前范式下有效响应的能力的速度发展，显然我们不能仅仅依靠物资解决方案。相反，我们必须重新审视如何应对 sUAS 给联合部队带来的日益严峻的挑战，方法是考虑和开发涵盖整个条令、组织、培训、物资、领导和教育、人员、设施 - 政策 (DOTMLPF-P) 范围的解决方案。该战略为解决本土、东道国和应急地点的危险和威胁等各种 sUAS 问题提供了框架。随着技术和系统的发展，该战略将需要持续评估以确保国防部跟上步伐。成功需要国防部所有利益相关者的共同努力。各军事部门、作战司令部、联合参谋部和其他国防部部门将持续警惕 sUAS，确保美国及其盟友和伙伴国家采取最有效的应对措施。
1 多无人机中的无聊和分心...
1 通讯作者，77 Massachusetts Avenue 33-311，Cambridge, MA 02139，(617) 252-1512，(617) 253- 4196（传真），MissyC@mit.edu
无人驾驶飞机系统 - 不受控制 - - CAAM
本民航指令由以下部分组成，定义如下： 标准：通常以“应当”或“必须”等词开头，是指对物理特性、配置、性能、人员或程序的任何规范。对于空中航行的安全和规律性，需要统一应用，且运营商必须遵守。如无法遵守，必须通知中国民航局。 建议措施：通常以“应该”或“可以”等词开头，是指对物理特性、配置、性能、人员或程序的任何规范。对于空中航行的安全和规律性，需要统一应用，且运营商将尽力遵守。 附录：为方便起见，单独分组的材料，但构成中国民航局规定的标准和建议措施的一部分。 定义：标准和建议措施中使用的术语，它们没有公认的词典含义，因此并非不言自明。定义不具有独立地位，但对于使用该术语的每个标准和建议规范而言，定义都是不可或缺的组成部分，因为术语含义的改变会影响规范。表格和图表：这些图表补充或说明了标准或建议规范，并在其中引用，构成相关标准或建议的一部分
2011 财年 - 2036 年无人系统综合路线图
美国及其盟军的作战行动继续凸显无人系统在现代作战环境中的价值。作战指挥官 (CCDR) 和作战人员重视无人系统的固有特性，尤其是其持久性、多功能性和降低人身风险。美国军种正在所有领域迅速增加这些系统的数量：空中、地面和海上。无人系统为联合指挥官提供了多种能力，使其能够在整个军事行动范围内开展行动：环境感知和战场感知；化学、生物、放射和核 (CBRN) 检测；反简易爆炸装置 (C-IED) 能力；港口安全；精确瞄准；精确打击。此外，这些无人系统提供的能力还在不断扩大。
无人驾驶裂缝检测系统的开发...
摘要 传统的结构裂缝检测主要基于目视检查方法。众所周知，诸如索桥、高耸塔楼、大坝和工业发电厂等巨型高层结构由于其几何形状而存在难以进入的区域和现场检测限制。在某些情况下，由于空间限制，无法检查关键结构构件。随着无人机 (UAV) 技术的快速发展，先进的数字图像处理技术可以克服传统目视检查的局限性。在本研究中，开发了使用无人机和数字图像处理技术的裂缝检测系统 结构检查系统以检测结构中的裂缝。 1. 引言 世界各地频繁发生大规模灾难和安全事故。因此，人们对基础设施安全检查和维护的兴趣飙升。然而，迄今为止应用的结构检查和维护技术既费时又昂贵，并且由于检查员的主观判断，结果的客观性可能会下降。需要一种能够更有效地检查和调查结构并及时明显地预防灾难的系统。本研究结合无人机 (UAV) 技术展示了用于结构检查和调查的技术潜力
无人机测绘的潜力
无人机测绘的潜力 HENRI EISENBEISS，苏黎世 摘要 无人机 (UAV) 可用于近距离测绘，结合航空和地面摄影测量，可作为小比例区域航空测绘技术的替代方案。目前，低成本无人机主要用于低预算的测绘项目。然而，在过去几年中，低成本无人机达到了一定的实用可靠性和专业水平，使得这些系统可以用作测绘平台。基于无人机的测绘不仅提供了地籍法律和政策所要求的精度以及在砾石坑等小比例区域生成高程模型的要求，而且无人机在经济方面也比其他测量技术具有竞争力。下面将概述各种无人机并介绍它们在测绘任务中的分类。此外，还将解释摄影测量无人机飞行计划、图像采集、质量控制和数据处理的通用工作流程。作为工作流程的补充，我们将介绍两个应用程序，重点关注无人机在地籍应用中的实用性以及小规模区域高程模型的生成。
无人机飞行手册 - DJI
DJI RC Plus 全新一代遥控器，搭载 DJI O3 Agras，全新升级 OCUSYNC TM 图传技术，最远传输距离可达 7 公里（2.5 米高空）。 [1] 遥控器拥有高性能八核 CPU，内置 7 英寸高亮触摸屏，搭载 Android 操作系统，可通过 Wi-Fi 或 DJI Cellular Dongle 连接网络。 DJI Agras App 全新设计，遥控器按键丰富，操作更便捷、精准。App 新增建图模式，用户无需借助额外设备，即可完成离线重建及精准田间规划。大容量内置电池续航时间长达 3 小时 18 分钟，用户也可另行购买外置电池为遥控器供电，充分满足长时间高强度作业需求。
ERAU-全球无人系统相关职业...
由无人和自主系统工程硕士 (在线) 项目主席 Brent Terwilliger 博士编写 概述 无人系统行业（包括特定于空中、太空、地面和海事领域的系统）正在迅速增长，其设计、操作和法规的复杂性和多变性推动了对合格且知识渊博、熟悉能力、要求和注意事项的专业人员的需求。这种广泛的增长预计将提供大量的职业选择，估计就业机会价值 7.4475 亿美元。拥有相关教育、技能、知识和经验的人将能够很好地识别有效和高效的应用、培养创新、提供领导和管理，并解决影响该领域的挑战。本文件旨在描述可用或受益于完成无人系统相关课程和学位的潜在职业选择的类型、数量和位置。此信息并非旨在作为所有职业可能性的详尽标识符，而是提供指南，用于识别在教育里程碑期间或完成教育里程碑后要追求的潜在机会、学科或职业道路。
无人机激光扫描...
关键词：地形激光雷达、无人机、精度、变化检测、基于对象的分析、地貌学 摘要：本文评估了无人机 (UAV) 激光扫描在监测阿尔卑斯山草地浅层侵蚀方面的潜力。在多洛米蒂山脉（意大利南蒂罗尔）亚高山/高山海拔区的试验场，无人机激光扫描 (ULS) 获取了 3D 点云。为了评估其精度，将该点云与 (i) 差分全球导航卫星系统 (GNSS) 参考测量和 (ii) 地面激光扫描 (TLS) 点云进行了比较。 ULS 点云和机载激光扫描 (ALS) 点云被栅格化为数字表面模型 (DSM)，作为侵蚀量化的概念验证，我们计算了 2018 年的 ULS DSM 和 2010 年的 ALS DSM 之间的高程差异。对于连续的高程变化空间对象，计算体积差异，并为每个变化对象分配一个土地覆盖类别（裸地、草地、树木），该类别源自 ULS 反射率和 RGB 颜色。在此测试中，ALS 点云的准确性和密度主要限制了对地貌变化的检测。尽管如此，结果的合理性已通过现场地貌解释和记录得到证实。估计测试地点（48 公顷）的总侵蚀量为 672 立方米。这种侵蚀体积估计值
h-infinity 输出反馈控制：应用于无人驾驶
5.6 带控制器的环路形状对象................................................................................. 81 5.7 环路增益奇异值图............................................................................................... 82 5.8 湍流模型仿真................................................................................................ 83 5.9 随机速度扰动矢量................................................................................................. 84 5.10 对单位倾斜角阶跃命令的闭环横向状态响应......................................................................... 86 5.11 对单位倾斜角阶跃命令的闭环纵向状态响应......................................................................................... 87 5.12 对单位倾斜角阶跃需求的控制历史............................................................................. 88 5.13 对单位俯仰角阶跃命令的闭环纵向状态响应......................................................................................... 89 5.14 对单位俯仰角阶跃命令的闭环横向状态响应......................................................................................... 90 5.15 对单位俯仰角阶跃需求的控制历史............................................................................. 91 5.16 控制器结构................................................................................