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陆军无人地面车辆能力
回顾这一年，很难回忆起任何与高级国家安全人物的重要对话不包括 AUKUS，在许多人看来，AUKUS 似乎已经从一项模糊的技术共享协议演变成可以解决澳大利亚所有问题的协议。华盛顿和伦敦是否也持这种观点尚不清楚，但在国内，每当人们提出重大国防问题时，它似乎已经成为某种安全词。AUKUS 作为万能药的吸引力很容易理解——令人欣慰地回归美好的旧英语圈。国防人员再也不需要学习第二语言或费心了解不同的文化，而是可以安全地在美国和英国之间往返。Allan Gyngell 对澳大利亚外交政策的研究（写于 AUKUS 之前）的标题简洁地概括了这一点：“对被抛弃的恐惧”，这再次上演，所有人都能看到。这一点在 11 月初的澳大利亚潜艇研究所会议上得到了充分展示，感觉就像是上辈子的事了。一位又一位的发言人滔滔不绝地谈论着 AUKUS 将如何为我们带来一支核动力潜艇舰队的强大能力。没有人谈到如何实现这一目标的实际情况。公平地说，潜艇特遣队显然将在 3 月份详细说明前进的方向——尽管没有理由认为澳大利亚的工业等问题
无人地面车辆竞赛的申请
Teknofest组织的比赛鼓励年轻人探索无人的车辆技术，从而促进科学和技术进步。，它为那些渴望领导自主海洋技术发展的人提供了重要的机会。从事无人地面车辆技术的参与者将设计和开发能够成功完成任务的车队的车辆。在国防部和阿斯尔森部的领导下组织，比赛使年轻的创新者能够在未来的技术中脱颖而出。
开发无人地面车辆的电力管理到
这项研究重点是设计无人地面车辆（USV）的电气系统，以确保在调查操作期间的最佳性能。这艘USV船是双体船型船，具有更深的深度传感器，可以了解水的深度，并配备了远距离（Lora）作为数据发射器。USV电气系统设计结合了4050 mAh 11.1 V Lipo电池和IMAX B6AC充电器的使用，评估涵盖了电池充电，功耗和电压稳定性。试验表明，电池以45.08瓦的功率负载支持USV的运行约47.8分钟。电池充电显示了两个主要阶段：恒定电流和恒定电压，充满充电时间约为2.7小时。在操作过程中，电压消耗显示出明显的波动，强调了对电气系统设计的需求，该设计保持了电压稳定性以提高性能。从测试结果中发现，电池效率为91.29％。这些发现强调了适当的组件选择和有效的功率管理以实现可靠有效的USV操作的重要性。深入了解充电特性和功耗，设计的电气系统可以确保在各种调查条件下更稳定的USV操作和更好的性能。
越野自动地面车辆的强大预纳
摘要 - 由于频繁的车轮滑动，变化的车轮半径，并且车辆的3D运动不适合集成车轮速度测量法的2D性质，因此对越野车的状态估算中不常数使用。本文试图通过提出新颖的3D前纳入歧管上的3D前整合来克服这些问题。我们的方法添加 - 在线估计轮式滑移，半径和基线，以提高准确性和鲁棒性。此外，由于预先整合，可以使用车轮滑动和内在的一阶更新将许多测量结果汇总到单个运动约束中，从而可以在基于优化的状态估计框架中有效使用。虽然我们的方法可以与因子图框架中的任何传感器一起使用，但我们验证了其在蒙特卡洛模拟中视觉 - 轮键盘系统（VWO）中参数的有效性和可观察性。此外，我们说明了它的准确性，并证明它可用于在VWO和Visual惯性和视觉惯性轮式（VIWO）系统中在现实世界中的越野场景中克服其他传感器故障。
基于自主地面车辆的基于增强学习的运动计划深度回归的不确定性定量指标
在机器人或其他物理系统上部署深层神经网络时，学到的模型应可靠地量化预测性不确定性。可靠的不确定性允许下游模块推理其行动的安全性。在这项工作中，我们解决了不确定性量化的指标。具体来说，我们专注于回归任务，并研究稀疏误差（AUSE），校准误差（CE），Spearman的等级相关性和负模样（NLL）下的区域。使用多个数据集，我们研究了这些指标在四种典型类型的不确定性下的行为，它们在测试集的大小上的稳定性以及揭示其优势和缺点。我们的结果表明，校准误差是最稳定，最容易解释的度量，但是Ause和NLL也具有各自的用例。我们不建议您评估不确定性的Spearman等级相关性，并建议用Ause代替它。
实施自动地面车辆的网络安全框架
ACKNOWLEDGMENTS ......................................................................................... iii ABSTRACT ............................................................................................................... iv LIST OF ILLUSTRATIONS ..................................................................................... vii LIST OF TABLES ..................................................................................................... viii第1章INTRODUCTION ......................................................................................... 1 1.1 Emerging Applications of Autonomous Vehicles ................................... 1 1.2 Security Concerns for Autonomous Vehicles .......................................... 1 1.3 AutoMav Autonomous Ground Vehicle .................................................. 2 1.4 NIST Risk Management Framework ....................................................... 2 2。LITERATURE REVIEW .............................................................................. 4 2.1 Vehicle Cybersecurity .............................................................................. 4 3.METHODOLOGY ........................................................................................ 5 3.1 AutoMav Design Process ......................................................................... 5 3.2 NIST Risk Management Framework ....................................................... 5 3.2.1 Categorize Information System ...................................................... 6 3.2.2 Select Security Controls ................................................................................................................................................................. 7 3.2.3实施安全控制.......................................................................
自动化地面车辆综合底盘控制技术的审查
摘要：集成的底盘控制系统代表了地面车辆动力学的重大进步，旨在提高整体性能，舒适性，处理和稳定性。随着车辆从内燃烧到电动平台的过渡，集成的底盘控制系统已经发展为满足电气化和自动化的需求。本文通过集成的底盘控制系统分析了自动化车辆的整体控制结构。纵向，横向系统和垂直系统的整合由于各种子系统的重叠控制区而呈现复杂性。提出的方法包括对国家技术技术的全面检查，重点是管理控制动作并防止子系统之间的干扰。结果强调了控制分配的重要性，以利用过度驱动系统提供的其他自由度。本文系统地概述了在集成的底盘控制和路径跟踪中应用的各种控制方法。这包括对感知和决策，参数估计技术，参考生成策略以及控制器层次结构的详细检查，包括高级，中级和低级控制组件。通过提供此系统概述，本文旨在促进对自动驾驶中使用集成底盘控制的多种控制方法的更深入了解，从而对其应用，优势和局限性提供见解。
重型地面车辆的外部空气动力学
本论文由 ODU Digital Commons 的机械与航空航天工程部门免费提供给您，供您开放访问。它已被 ODU Digital Commons 的授权管理员接受并纳入机械与航空航天工程论文和学位论文。有关更多信息，请联系 digitalcommons@odu.edu。
用于无人机跟踪和着陆地面车辆的集成视觉系统
摘要 — 无人机的视觉对于无人机相关应用（例如搜索和救援、在移动平台上着陆等）非常重要。在本工作中，我们开发了无人机在移动平台上着陆以及复杂环境中无人机物体检测和跟踪的集成系统。首先，我们提出了一种基于 LoG 的鲁棒深度神经网络进行物体检测和跟踪，与典型的基于深度网络的方法相比，它在对物体尺度和光照的鲁棒性方面具有很大的优势。然后，我们还在原有的卡尔曼滤波器的基础上进行了改进，并设计了一个基于迭代多模型的滤波器来解决运动估计实际情况下未知动态的问题。接下来，我们实现了整个系统，并在两种复杂情况下进行了基于 ROS Gazebo 的测试，以验证我们设计的有效性。最后，我们将提出的检测、跟踪和运动估计策略部署到实际应用中，以实现无人机对支柱的跟踪和避障。事实证明，我们的系统在实际应用中表现出很高的准确性和稳健性。
陆军无人地面车辆能力
回顾这一年，很难回忆起任何与高级国家安全人物的重要对话不包括 AUKUS，在许多人看来，AUKUS 似乎已经从一项模糊的技术共享协议演变成可以解决澳大利亚所有问题的协议。华盛顿和伦敦是否也持这种观点尚不清楚，但在国内，每当人们提出重大国防问题时，它似乎已经成为某种安全词。AUKUS 作为万能药的吸引力很容易理解——令人欣慰地回归美好的旧英语圈。国防人员再也不需要学习第二语言或费心了解不同的文化，而是可以安全地在美国和英国之间往返。Allan Gyngell 对澳大利亚外交政策的研究（写于 AUKUS 之前）的标题简洁地概括了这一点：“对被抛弃的恐惧”，这再次上演，所有人都能看到。这一点在 11 月初的澳大利亚潜艇研究所会议上得到了充分展示，感觉就像是上辈子的事了。一位又一位的发言人滔滔不绝地谈论着 AUKUS 将如何为我们带来一支核动力潜艇舰队的强大能力。没有人谈到如何实现这一目标的实际情况。公平地说，潜艇特遣队显然将在 3 月份详细说明前进的方向——尽管没有理由认为澳大利亚的工业等问题