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对飞行导航的电磁干扰和...
电磁干扰 (EMI) 有望成为飞行电子系统不断演变的问题。本文介绍了 EMI 并确定了其对民航无线电系统的影响。新的无线服务，如移动电话、短信、电子邮件、网页浏览、射频识别 (RFID) 和移动音频/视频服务，现在正被引入客机。本文介绍了 FCC 和 FAA 管理飞机上移动电话和其他便携式电子设备 (PED) 使用的规则，并介绍了这些规则现在如何被重写以更好地促进机上无线服务。本文全面概述了 NASA 与 FAA、RTCA、航空公司和大学的合作研究，以获取多种 PED 类型的实验室辐射发射数据、飞机射频 (RF) 耦合测量、估计的飞机无线电干扰阈值和直接影响 EMI 测试。这些元素结合在一起，提供了有关客机上使用的新型无线产品的 EMI 潜力的高置信度答案。本文提出了通过检测、评估、控制和减轻 EMI 的影响来协调新型无线服务与航空无线电服务的愿景。
«俄罗斯自治导航的实践经验»
为了调查这些渡轮和其他船舶为自治的主题，分类学会“俄罗斯海上运输登记册”制定并发布了《海上自主和遥控地面船（Mass）分类的法规》。该法规包含海上自主地表船，遥控中心（RCC）和各种技术手段的要求，以确保自主船的控制。渡轮被分配了一个自治类，具有一类遥控器的自治类，具有在海上和手动控制时更改为手动控制的能力，并在穿过狭窄的水通道或进入港口时可以选择决策。
机器人自动导航的最新进展
摘要：机器人自主导航的最新进展在强大而有效的导航系统的发展方面取得了重大进展。传感器融合技术，机器学习算法和计算机视觉技术的突破已推动了这些进步。这使机器人能够以更高的精度和适应性为导航复杂和动态的环境。关键的进度领域包括同时本地化和映射（SLAM）算法，导航的深入强化学习以及多传感器数据的集成，以改善本地化和避免障碍。这些发展有可能通过使机器人能够在现实世界中更自主，有效地运行，从而彻底改变包括制造，物流和服务机器人技术在内的各种行业。此外，机器人的自主导航算法的最新发展已大大提高了它们在多样化和充满挑战的环境中自主运营的能力，使我们更接近了一个未来的机器人可以无缝地导航和与周围的世界互动。接下来，我们将讨论机器人在各个行业中的不同应用。我们还将解决尚未解决的挑战和未来的前景。得出结论，我们将总结主要发现，并强调自主导航对机器人技术的未来的重要性。
移动机器人自主导航的研究...
I.引言自主机器人在提高现代工业环境中的效率和生产率方面起着至关重要的作用。通过利用尖端的技术和人工智能，这些机器人可以精确和一致性执行任务，从而减少错误并最大程度地减少停机时间。他们自主驾驶复杂环境的能力使它们在优化工作流程和确保无缝操作方面的宝贵资产。随着数字化和行业4.0的兴起，自主机器人的整合将彻底改变我们对制造和物流的方式，为更敏捷和竞争性的工业景观铺平道路[1，3]。移动机器人技术是机器人技术和信息工程研究领域[4]。移动机器人可以由人类控制，也可以完全自动化自动导航其环境[5]。它们被广泛用于行业，商业，军事和安全等各个部门[6]。构建工作环境的地图并理解它对移动机器人确定其位置并确定障碍至关重要。映射是移动机器人对其环境建模的过程。使用创建的地图，他们可以自动导航，从而在搜索和救援和智能运输等领域启用应用程序。移动机器人同时执行映射和定位任务的性能称为SLAM（同时定位和映射）[7]。地图表示平均直方图值，每个节点指示机器人路径及其关联的传感器数据上的特定位置。Karto SLAM算法使用幽灵优化网络，增强Cholesky分解过程，并消除对解决稀疏系统的迭代方法的需求。添加新节点后，在考虑节点的空间约束时，地图重新计算和更新。Karto Slam在现实世界中表现出最小的不准确性（1.03厘米），使其成为移动机器人的首选选择[8，10]。它的效率在于其对不断变化的环境的无缝适应，将其确立为需要精确映射和本地化的任务的可靠解决方案。该算法在处理传感器噪声和不确定性方面的鲁棒性进一步巩固了其作为同时定位和映射的顶级选择的位置[11，14]。
脑损伤和COVID-19：成功导航的提示
业务人员减少和关闭造成了额外的财务和情感影响。患有脑损伤的人或伴侣/配偶失去了就业，家庭收入甚至医疗保健方面都有变化。患有TBI的人在经济上受到不同影响；家庭收入的变化导致了额外的压力和负担。经济困难使个人学会变得更具创造力（访问食品银行，出售衣服和其他财产）。
多传感器飞机导航的数据融合方法...
3.4 统计假设检验...................................................................................... 61 3.4.1 假设检验.............................................................................................. 62 3.4.2 贝叶斯检测........................................................................................ 64 3.4.3 Neyman-Pearson 检测...................................................................... 65 3.5 总结............................................................................................................. 66 4 导航方程和误差动力学............................................................................. 67 4.1 简介............................................................................................................. 67 4.2 坐标系统............................................................................................. 67 4.3 惯性传感器技术............................................................................................. 72 4.3.1 惯性传感器系统............................................................................. 72 4.3.2 惯性传感器性能............................................................................. 73 4.3.3 陀螺仪技术............................................................................................. 74 4.3.4 加速度计技术................................................................. 76 4.4.1 速度方程............................................................................... 77 4.4.2 姿态方程...............................................
定位、导航的操作理解... - DTIC
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vanp：学习自我导航的位置...
摘要 - 人类通过专注于与导航相关的特定视觉区域，在没有碰撞的情况下有效地通过人群导航。但是，大多数机器人视觉导航方法都依赖于对视觉任务进行预训练的深度学习模型，这些模型优先考虑显着对象，而不一定与导航和潜在的误导有关。替代方法从头开始训练专业导航模型，需要大量计算。另一方面，自我监督的学习彻底改变了计算机视觉和自然语言处理，但是由于难以定义有效的自学信号，因此其在机器人导航中的应用仍未被忽略。是由这些观察结果激励的，在这项工作中，我们为视觉导航预训练（VANP）提出了一种自我监督的视觉动作模型。而不是检测对分类或检测等任务有益的显着对象，而是学会仅专注于与导航任务相关的特定视觉区域。为了实现这一目标，VANP使用了视觉观察的历史记录，未来的动作和一个自upervision的目标图像，并使用两个小型变压器编码器嵌入它们。然后，通过使用共同信息最大化目标函数，VANP最大化嵌入之间的信息。我们证明了大多数VANP提取的功能与人类导航直觉匹配。vanp的性能可相当，因为模型学习了端到端的一半训练时间和在大规模，完全监督的数据集（即Imagenet）上进行培训的模型，只有0.08％的数据。1
卫星导航的干扰技术概述
摘要：全球导航卫星系统（GNSS）已应用于社会生计和军事应用的各个方面，并已成为国家基础设施建设的重要组成部分。但是，由于GNSS的脆弱性，卫星导航技术可能会对GNSS安全应用构成严重威胁，这已成为导航对策领域的研究热点。在本文中，卫星导航干扰技术被分为抑制和欺骗干扰，以及卫星导航抑制抑制和欺骗干扰技术的研究状态以三个方面进行分类：干扰技术分类，技术分类，障碍智能评估评估评估评估评估。最后，总结了卫星导航干扰技术的未来发展趋势。