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无人机能耗预测：来自四种不同深度学习模型的比较研究
摘要 - 无人飞机（UAVS）经常面临最终随着电力消耗而发生的挑战，这是因为无人机的电池容量较小和连续的操作系统。要克服这种不确定性，需要预测功耗的准确性，以便无人机可以飞行更长的时间。这项研究使用四种不同的深度学习模型，例如长LSTM，GRU，LSTM-SA和GRU-SA探讨了无人机能源消耗的预测。结果表明，结合了自我发项机制的模型，尤其是GRU-SA，显着胜过其他模型，实现了最低的MAE（0.0343），RMSE（0.0567）和MSE（0.0032）（0.0032）。自我注意力通过在动态过渡过程中专注于重要的输入特征来提高预测准确性。这项工作凸显了提高无人机消耗的坚实基础。索引术语 - 自我注意，深度学习，能量构成，预测，gru-sa
脑机接口的模拟触觉共享控制改善了人机协作
Nadia Sciacca，Tom Carlson Aspire Create，伦敦大学学院 RNOH，斯坦莫尔，HA7 4LP，英国 电子邮件：{nadia.sciacca.17; t.carlson}@ucl.ac.uk 摘要— 如今，技术为人类提供了许多交流几乎所有事物观点的方式。视觉、听觉和触觉媒体是人类最常用的媒体，它们以如此自然的方式支持交流，以至于我们甚至不会主动考虑使用它们。但是对于那些失去运动或感觉能力的人来说，他们很难或不可能控制或感知这些技术的输出，该怎么办？在这种情况下，也许唯一的交流方式可能是直接使用脑信号。因此，本研究的目标是为四肢瘫痪的人（他们可能被限制在自己的房间或床上）提供一种远程呈现工具，以促进我们许多人认为理所当然的日常互动。在我们的案例中，远程呈现工具是一个远程控制的机器人。它可以作为用户日常生活的一种媒介，通过虚拟方式与位于远程房间或地方的朋友和亲戚联系，或者与不同的环境进行探索。因此，目标是设计一个人机系统，使用户能够仅使用思想来控制机器人。技术部分由脑机接口和视觉界面组成，以实现机器人的“模拟触觉共享控制”。在用户和机器人之间实现共享运动控制，并实现自适应功能分配以管理情况的难度。利用这种“模拟触觉反馈”的控制方案是使用人机合作框架进行设计和评估的，并且已经通过五名参与者评估了这种交互方式的好处。初步结果表明，使用“模拟触觉反馈”的控制和合作比没有“模拟触觉反馈”更好。
用于无人机操作 - 欧盟太空计划署
EUSPA 提供安全可靠的欧洲卫星导航服务，并促进伽利略、EGNOS 和哥白尼数据和服务的商业化。它还协调欧盟政府卫星通信计划 GOVSATCOM，并负责该计划的空间监视和跟踪 (SST) 前台运营服务。通过促进创新和竞争性太空部门的发展并与整个欧盟太空界合作，EUSPA 为欧洲绿色协议和数字化转型、欧盟及其公民的安全做出了贡献，同时增强了其自主性和复原力。
水下无人机是一种低成本但功能强大的水下考古映射工具：地中海的案例研究
本文调查了水下考古映射的微级远程操作车辆（ROV）（通常称为水下无人机）的变革性影响。随着无人管理的水下车辆（UUV）技术的进步导致功能增加和成本降低，这些紧凑型和用户友好的无人机正在使水下考古遗址更加易于使用，从而减少了对人类潜水的需求。该论文首先强调了ROV的优势，包括其可移植性，可操作性以及对实时数据评估进行半自主映射的能力，从而增强了决策制定并最大程度地减少了对现场重新审视的需求。第二，它提出了希腊Phournoi群岛的两项案例研究，证明了在摄影映射中有效地使用了水下无人机在摄影映射中，对已故的Amphora货物沉船以及对历史上重要的锚固地点进行了大规模的测量。这些发现强调了这项技术彻底改变水下考古文献的潜力，类似于陆地文化遗产映射如何从空中无人机摄影测量中受益。
无人机的最新应用程序概述...
摘要 - 带有传感器的无人飞机（UAV）是具有成本效益且强大的图像捕捉工具。政府，工业家，工人和研究人员在各个领域中广泛部署无人机来监视，映射和管理任务，以自动化运营，优化生产并降低成本。但是，由于处理问题，平台限制，几何形状和天气效果，捕获的图像可能具有模糊和嘈杂的影响，需要图像处理和分析。为了利用与图像处理技术集成的无人机的重要性，应用了人工智能（AI）技术，从而增强了它们的能力。这项工作努力对无人机的最新应用进行全面审查，重点是图像处理技术，高级机器学习（ML）算法和深度学习（DL）模型。从这个角度来看，介绍了无人机创新的元素限制。划定了数据收集，预处理和处理步骤以及ML算法的分类法的基本程序。探索了基于图像处理的无人机的应用，用于农业，环境，遥感和映射以及监视和执法应用程序。潜在的途径和实施方法的某些局限性。发现使用ML和DL模型验证了图像处理技术的实现，从而导致可靠，快速的结果，效率和自动化，最终促进无人机应用程序。这些结果有助于现有文献，并显着影响科学界。
超越数字孪生：人机交互中神经人体工程学的物理孪生
数字孪生 (DT) 是最新的使能技术之一，它作为数据密集型网络计算解决方案出现在多个领域——从工业 4.0 到互联健康（Pires 等人，2019 年；Bagaria 等人，2020 年；Juarez 等人，2021 年；Phanden 等人，2021 年）。DT 作为一个虚拟系统，用于复制、监控、预测和改进物理系统（物理孪生 (PT)）的流程和特性，与其 DT 实时连接（Grieves 和 Vickers，2017 年；Kaur 等人，2020 年；Mourtzis 等人，2021 年；Volkov 等人，2021 年）。这种技术基于物联网 (IoT) 和机器学习 (Kaur et al., 2020) 等领域的进步，提出了应对人机交互 (HRI) (Pairet et al., 2019) 领域等复杂系统问题的新方法。本立场文件旨在提出一种物理-数字孪生方法，以根据神经人体工程学的跨学科视角 (Parasuraman, 2003; Frederic et al., 2020) 改善对 HRI 背景下 PT 的理解和管理。
Brain-IHM 数据集：研究人与人、人机对话的大脑基础的新资源
摘要 本文介绍了一个原始的受控交互数据集，重点研究反馈项目。它包括由演员扮演的医生和患者之间的不同对话的记录。在这个语料库中，患者主要是倾听者，并产生不同的反馈，其中一些反馈不一致（自愿）。此外，这些对话已在虚拟现实环境中重新合成，其中患者由人工智能代理扮演。最终的语料库由不同的人与人对话电影以及在人机环境中重播的相同对话组成，从而产生了第一个人与人/人机平行语料库。然后，语料库在语言和非语言层面上用不同的多模态注释进行了丰富。此外，这是第一个此类数据集，我们设计了一个实验，在此期间，不同的参与者必须观看电影并对互动进行评估。在此任务中，我们记录了参与者的大脑信号。然后，Brain-IHM 数据集被构思用于三重目的：1/ 通过比较一致和不一致的反馈来研究反馈 2/ 比较人与人和人机产生的反馈 3/ 研究反馈感知的大脑基础。
无人机 @ xponential欧洲 - 费率卡
>我们的品牌：无人机行业无人机的重要来源是所有试图遵循未经拖欠技术的商业使用的最新发展的信息的理想来源。无人机行业的杂志向所有基本利益相关者提供了信息，并针对专业处理未蛋白质系统的商业用途的每个人。该品牌表明，即使对于中小型企业，现代无人机技术也是有形的可能性和机会。该杂志提供了有关欧洲趋势，技术和当前发展的宝贵信息。因此，无人机是该行业必不可少的知识来源。
使用自主无人机爆炸后不久，在危险采矿区的安全检查和气体监测
摘要本文介绍了有史以来第一个完全自主的无人机（无人驾驶飞机）任务，在地下矿井中进行了真正的爆炸后进行气体测量。示威任务发生在发生爆炸后40分钟左右，并测量了这种现实的气体水平。我们还介绍了不同矿山的多个现场机器人实验，详细介绍了开发过程。所提出的新颖的自主堆栈被称为常规检查自治（RIA）框架，将风险 - 意识到的3D路径计划D* +与基于3D激光雷达的全球重新定位在已知地图上，并且它集成在定制硬件上，并将其集成在自定义硬件上，并将其与板载堆栈与板载式气体传感设备集成在一起。在提出的框架中，可以在爆炸后不久将自主的无人机在令人难以置信的恶劣条件下（灰尘，地图的显着变形）部署，以进行检查，以检查对工人带来重大安全风险的缠绵气体。我们还提出了一个变更检测框架，可以提取和可视化在爆破程序中更改的区域，这是计划提取材料的关键参数以及更新现有的地雷地图。将证明，RIA堆栈可以在恶劣的条件下实现强大的自主权，并为自主常规检查任务提供可靠且安全的导航行为。
陆军接收 1000 架新型无人机
据美国新闻网站 Axios 报道，白宫国家安全顾问杰克·沙利文已向总统乔·拜登提出了在唐纳德·特朗普 1 月 20 日就职之前美国可能对伊朗核设施进行打击的选项。此次演习正值此之际。