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APPROCHE A VUE 视觉方法 SALON DE PROVENCE AD 2 LFMY APP 01
AD 的使用条件 飞越 AD 禁止在 300 米（1000 英尺）以下的 H24 ASFC AD 仅可在白天使用 AD 禁止用于武装 ACFT AD 禁止用于不带无线电的 ACFT 除 TWY 和 RWY 外，AD 不可用 限制使用 AD：1 - 主要用于接收 MIL 和国家空中交通 2- 用于在那里授权的特定活动 3- 用于基于 AD LDG 的 ACFT，并遵守发送给 DV / OPS 极点负责人的 PPR。同意的 NR 必须填写在 FPL 的第 18 框中 同意的 NR 填写在 FPL 的第 18 框中 CTR 和 CTA 激活时间之外 SALON：自我信息频率 RWY 16/34：滑入雨天 BAR AERAZUR F30 类型 5 在跑道两端，高度：1.5 米 对于 TORA、ASDA 和 LDA，实际距离可在跑道标记结束前 50 米处获得 VFR 特殊反应堆： VIS ：5 公里 升限：1000 英尺 常规: 能见度：3 公里 升限：1000 英尺 HEL：能见度：800 米 升限：600 英尺 特殊程序和说明 AD 的东部保留给 GLD、无人驾驶飞行、“学校”发动机飞行和特技训练。LF- R 276 活跃的法国巡逻兵需要强制绕行，除授权的 ACFT 滑行计划外，限制 TWY 和 PRKG： - TWY 3：关闭 - C130： - 仅限 VIP PRKG - 禁止 TWY 7、8 和 9 - A400M：禁止 PRKG 和 TWY < /div >
障碍物和阵风环境下节能无人机飞行控制方法
摘要：本文介绍了一种节能的无人机（固定翼无人机）控制方法，该方法由三组算法组成：飞行器航线规划、飞行中控制和修正预定飞行轨迹的算法。所有算法都应考虑无人机必须避开的障碍物和无人机作业区域中的风力。基于无人机数学模型、稳定和导航算法以及 Dryden 湍流模型进行了测试，并考虑了无人机推进系统的参数。本文详细描述了如何构建用于规划无人机任务的连接网络。提出了一种确定行动领域中不同点之间实际距离的算法，该算法考虑了障碍物的存在。该算法应基于在六边形网格上确定飞行轨迹的方法。它介绍了基于一组混合整数线性问题 (MILP) 优化算法模型开发的专有无人机路径规划算法。它介绍了无人机控制器如何使用预先准备的飞行路径来监督沿预设路径飞行。它详细介绍了当代无人机的架构，这些架构具有实现自主任务的嵌入式能力，这需要将无人机系统集成到文章中提出的路线规划算法中。特别关注了在有阵风的情况下无人机任务的规划和实施方法，这有助于确定无人机飞行路线以最大限度地降低飞行器的能耗。所开发的模型在基于 ARM 处理器的计算机架构中使用硬件在环 (HIL) 技术进行测试，该技术通常用于控制无人驾驶车辆。所提出的解决方案使用两台计算机：基于实时操作系统 (RTOS) 的 FCC（飞行控制计算机）和基于 Linux 并与机器人操作系统 (ROS) 集成的 MC（任务计算机）。这项工作的一项新贡献是整合了规划和监控方法，以实施旨在最大限度地降低车辆能耗的任务，同时考虑到风力条件。