随着航空项目越来越大,UltraMap 的下一个版本现在可以处理更大的图像块。设计目标是轻松处理包含多达 50,000 张航空图像的数据集,并使操作员能够与如此大的数据集进行交互。例如,它允许缩放和平移图像数据,以及控制和与摄影测量参数交互,如外部方向、所涉及参数的质量以及可视化和编辑这些数据的工具。除了这些所谓的可视化分析工具之外,我们还简要概述了我们的 DSM 编辑工具,这确实可能为我们通过 UltraMap 软件包提供的工作流程带来非常具体的好处。
无人驾驶飞行器 (UAV) 在民用、军事和研究应用中的普及度正在迅速提高,作为这一上升趋势的一部分,人们付出了巨大的努力将越来越多的传感功能集成到这些飞行器中。这种传感,或者说传感器数据采集,是 UAV 的核心功能之一 — 如果没有传感能力,无人机就无法运行。通过智能地将传感器集成到飞行器中并与其进行适当的接口,人们能够从这些传感器中获取数据流,从而使飞行器能够飞行并执行所需的任务。在过去几年中,随着 UAV 使用的上升趋势,评估和改进飞行器性能和飞行特性的研究也随之增加。所有这些努力都依赖于从大量传感器和设备获取和利用高保真数据的能力。本文将首先概述数据采集系统的开发。然后,它将重点介绍所涉及的设计方面,包括系统架构、传感接口、通用传感器和用户界面。接下来,本文将介绍无人机研究中使用的数据采集系统和飞行控制系统及其规格。最后,将提供航空电子集成示例来展示其在无人机中的应用。
4.数据采集方法 在第 3 节中,我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数,并且必须围绕这些参数组织栖息地分类系统。因此,要应用分类方案,必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。在这里,我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境中调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。
多平台、多传感器集成技术已确立了快速空间数据采集的趋势。多传感器系统可以安装在各种平台上,例如卫星、飞机或直升机、陆基车辆、水基船只,甚至由个人测量员随身携带。因此,每辆车或个人测量员都成为潜在的数据收集者,负责全球集成数据采集。陆基移动测绘系统的最新发展代表了这种集成技术的典型应用。事实上,移动测绘系统的发展很大程度上是由交通应用推动的,并受到智能交通系统 (ITS) 和交通地理空间信息系统 (GIS-T) 广泛实施的进一步启发。
摘要。本文介绍了一组教师在风洞设施中开发的实验性三年学习活动。作者带领一个学生团队开展了一个由风洞设计、组装和测试组成的项目。该项目包括从初始规范到最终质量流程评估的所有阶段,包括每个元素的计算以及整个风洞的构建。这组(最后一年)学生负责整个风洞项目,这是他们学士学位项目的一部分。本文重点介绍风洞数据采集软件的开发。这种自动化工具对于提高风洞设施系统数据采集的自动化至关重要,特别是对于 6 DOF 多轴力/扭矩传感器。这项工作可以被视为真实工程实践的一个典型例子:一组规范由于整个项目施加的限制而必须进行修改,以获得最终结果。
本文介绍了一种用于中小型无人机 (UAV) 飞行控制和气动数据收集研究的高频传感器数据采集系统 (SDAC)。该系统重量轻、功耗低,工作频率为 100 Hz,具有以下特点:高频、高分辨率六自由度 (6-DOF) 惯性测量单元 (IMU),配有全球定位系统 (GPS) 接收器、3 轴磁力计、皮托管、七个 10 位模数转换器 (ADC)、十六个 12 位模数转换器、一个 14 位模数转换器、二十个数字输入/输出 (I/O)、八个脉冲宽度调制 (PWM) 信号输入、一个 40 英里下行链路收发器、一个开放串行端口和一个开放 CANbus 端口,以及高达 64 GB 的板载存储。数据采集系统完全由商用现货 (COTS) 组件制成,从而降低了系统成本和实施时间。SDAC 将各种传感器流组合成统一的高保真状态数据流,该数据流被记录下来以供以后进行空气动力学分析,并同时转发到单独的处理单元,例如自动驾驶仪。
AxoScope 软件是 Clampex 软件的一个子集。AxoScope 软件中提供 HumSilencer™ 自适应噪音消除系统。AxoScope 软件提供多种连续数据采集模式,但没有偶发刺激模式,这意味着无法生成刺激波形。膜测试不包括在内。Clampex 软件中的其他高级功能,如 LTP 助手、结电位计算器和仪器电报机均不包括在内。使用可选附件 MiniDigi 数字转换器,您可以将 AxoScope 软件用作在实验期间与 Clampex 软件一起运行的背景图表记录器。
更多信息:Poikela,TimePix等。“ timePix3:一个65K频道混合像素读数芯片,带有TOA/TOT和稀疏读数。”仪器杂志9.05(2014):C05013。
4. 数据采集方法 在第 3 节中,我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数,围绕这些参数必须建立栖息地分类系统。因此,要应用分类方案,必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。这里,我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。