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World File Search System导航算法
CAPSTONEtm 月球任务
NASA：CAPSTONE 的开发由空间技术任务理事会通过位于加利福尼亚州硅谷的 NASA 艾姆斯研究中心的小型航天器技术和小型企业创新研究项目提供支持。NASA 探索系统开发任务理事会内的 Artemis 活动开发部门支持发射和任务操作。NASA 位于佛罗里达州肯尼迪航天中心的发射服务计划负责发射管理。NASA 喷气推进实验室通过 NASA 的深空网络、Iris 无线电设计和突破性的单向导航算法支持通信、跟踪和遥测下行链路。
M\&\;S软件下导航战下多无线电组合导航系统性能评估
摘要。本文设计了一种用于评估多无线电组合导航系统性能的建模仿真软件，并给出了性能评估结果。建模仿真软件分为导航算法模块、导航环境生成模块和带有性能评估算法的图形用户界面模块。为了证明设计的有效性，在Windows OS环境下用C++实现了GPS、KNSS、Loran-C、eLoran和DME / VOR的建模仿真软件。在建模仿真软件中对多无线电组合导航系统的准确性、完整性、连续性和可用性进行了评估。性能评估结果表明，所设计的建模仿真软件可有效用于多无线电组合导航系统的性能评估。
机器人专家如何衡量社会机器人导航的成功？
我们采访了来自行业和学术界的8个人，以了解他们如何重视社会机器人导航的各个方面。要求受访者对评估社会导航政策通常使用的10种措施的重要性进行排名。受访者被询问有关社会导航的开放式问题，以及他们如何看待评估面临的挑战。我们对行业和社会导航学术专家的采访表明，避免碰撞是唯一的普遍重要措施。除了避免碰撞的安全考虑之外，机器人在社会导航方面还有不同的优先事项。鉴于优先受访者对安全性进行安全性，我们建议社会导航方法首先要确保安全。确保安全性，我们建议使用与预期的应用程序域最相关的措施评估每个社会导航算法。
意大利航天局 - Navisp
国家 GNSS 能力中心 • 为履行该机构的法定使命，即定义和控制空间产品和服务的质量参数，ASI 打算配备一个导航能力中心，以便实现特定的试验台，用于认证新的 GNSS 接收器和技术及其诊断。 • 该中心将包含实验室仪器和完整的开发和测试环境（具有建模和仿真能力），以在 HWIL 和 SWIL 模式下测试新的接收器和导航算法，利用 ASI 已经完成的各种开发计划的成果并使用数字孪生环境。 • 该中心还将作为 ASI 导航计划生产的所有产品和设备的存储库，以及处理导航各项任务获取的数据的中心。
M\&\;S 软件中导航战下多无线电综合导航系统性能评估
摘要。本文设计了一种用于评估多无线电组合导航系统性能的建模仿真软件，并给出了性能评估结果。建模仿真软件分为导航算法模块、导航环境生成模块和带有性能评估算法的图形用户界面模块。为了证明设计的有效性，在Windows OS环境下用C++实现了GPS、KNSS、Loran-C、eLoran和DME / VOR的建模仿真软件。在建模仿真软件中对多无线电组合导航系统的准确性、完整性、连续性和可用性进行了评估。性能评估结果表明，设计的建模仿真软件可有效用于多无线电组合导航系统的性能评估。
无人军用移动机器人中的加密和导航系统集成：当前趋势和观点的回顾
摘要 本文探讨了军用机器人技术、安全数据传输和可靠导航系统的交集。导航系统专为迷宫穿越而设计，允许操作员通过 Matlab 函数设置起点和终点。从位于地形上方的摄像头获取的导航数据通过 S-video 输入传输到 PC，启动基于 Matlab 的导航算法。该研究强调网络安全和精确导航，在 LoRa 通信设备中采用加密方法，并在安全机器人操作系统中实现抗量子算法。图像处理算法有助于在迷宫内规划路线，从而全面概述当代技术。为清晰起见，还包括无线机器人导航系统和迷宫加密算法的视觉表示。
ai-nevigation开发环境
我们介绍导航开发环境2，这是一种基于上游学习导航研究的低成本模型全堆栈导航系统。系统有两个部分：1）用于几何导航的板载轻量级软件堆栈，包括SLAM，遍历性分析和长马路径计划。2）基于Unity的可自定义仿真环境，具有与现实世界平台相同的传感器和运动模型，照片真实的渲染和自动数据注释。我们的导航算法仅依赖于单个低成本LIDAR-IMU模块和板载计算机。这可以在流行平台上部署，而没有额外的费用或外部校准工作，例如Unitree GO2。在实验中，我们显示了其本地化，避免碰撞和计划在各种环境中的规划。我们还显示了系统在自定义环境中的微调3D对象检测和语言导航中的用法。指南和教程是为系统在流行平台上的设置提供的，并与上游模块集成。
地面可变稳定飞行模拟器
摘要。本文讨论了地面可变稳定性飞行模拟器的开发。该模拟器旨在满足飞行员对飞行品质的训练要求。这一要求来自印度空军一流的飞行测试学校。该模拟器还为研究人员和航空航天学生提供了一个平台，使他们能够了解飞机动力学、研究飞机配置设计、飞行力学、制导和控制以及评估自主导航算法。飞机模型是使用开源数据构建的。该模拟器通过优化技术得到加强，以配置可变的飞机稳定性和控制特性来飞行并评估飞行品质的各个方面。通过一系列针对不同飞机稳定性条件的工程师和飞行员在环模拟来评估该方法。所选任务是经过验证的 CAT A HUD 跟踪任务。该模拟器还可以重新配置以承载增强型战斗机，试飞员团队可以将其作为飞行模型评估其功能完整性。
移动机器人导航中的进步和挑战
抽象的移动机器人导航一直是研究人员的实践非常流行的话题。是为了增强移动机器人导航的自主权，已独立地建立和实施了许多算法（传统的基于AI的基于AI的基于AI，基于AI的智能，基于自我学习的）。然而，由于这些算法的限制，有效自主机器人导航的问题持续了多个程度。缺乏对实施技术及其缺点的知识，这是对这一主题进一步发展的障碍。这就是为什么关于先前实施的算法，其适用性，弱点以及其潜力需要进行的广泛研究，以评估如何改善移动机器人导航性能。在本评论论文中，已经对移动机器人导航算法进行了全面审查。调查结果表明，即使自学习算法需要大量的培训数据并具有学习错误的行为，他们具有巨大的潜力来克服其他传统算法很少解决的挑战。发现还暗示，在基于机器学习的算法的领域中，将知识表示与神经符号的方法集成在一起，具有通过大量利润来提高自动导航训练的准确性和性能。