无人驾驶汽车(UAV)技术的成熟和可伸缩性为彻底彻底迅速交付提供了变化的机会。本研究探讨了将无人机与公共交通工具(PTV)整合在一起,以建立一种新颖的交付范式,从而增强了公共交通运营商的收入,并提高了运输系统的效率,而不会损害乘客的便利或运营效率。采用六边形规划技术,本研究确定并量化了PTV的可用时空资源以进行无人机集成。这涉及将迅速交付订单的时空动态与PTV乘客的临时动态保持一致,该动态基于北京海德地区的现场数据。利用这些输出,我们定量分析将无人机与PTV集成在增加公共交通收入以及减少碳排放和缓解拥塞的潜力的好处。此外,我们通过预测未来的交付需求增加来量化UAV-PTV集成的长期收益。基于获得的定量结果,本研究讨论了实用和政策的影响,以支持无人机与PTV的可持续融合。
摘要:2020年秋天在2020年秋天发生的亚美尼亚和阿塞拜疆之间的短暂冲突引起了战略和国防界的轰动。武装僵局,自1994年以来一直在两个前苏联国家之间持续存在,突然通过创新使用现代军事技术而颠覆了。阿塞拜疆无人战斗机(UCAV)对亚美尼亚根深蒂固的部队造成了严重破坏,倒退了一个有争议的边境,该边界已经持续了二十年。这场冲突是否代表了军事事务的革命,充当即将发生的事情的预兆?还是重述了众所周知的概念的重要性,例如控制空气的控制?本文将审查战争的背景和过程,并以更大的观点的好处,随后对现代战争产生影响。
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
摘要:机载地面穿透雷达系统提供了一种安全且效率的方法,可在挑战性地形中测量雪深和积雪地层,并具有潜在的雪崩危险。雪花龙是一种定制的雪测量系统,其中包含一个未螺旋的航空车辆(UAV)平台和雷达有效载荷。专门设计用于在各种雪覆盖场景上进行雪调查,该系统具有针对此类任务的性能属性。在这里,我们介绍了完整系统的技术实施,再加上在Svalbard上进行的三个广泛的现场活动的验证结果。此外,我们还提供了对雪地无人机获得的雪地层测量结果的见解,并原位获得了雪轮剖分以进行比较分析。通过将雷达观测值与1673的共同位置测量降雪深度相关联,范围从5到200 cm,并揭示了高度的一致性,从而产生了r = 0.938的相关系数。雪花源是可靠有效的工具,可在坡度范围内协助当地的雪崩危险评估,其中有关积雪深度和结构的信息至关重要。
收集了包括无人机和干扰因素的数据收集测试数据。无人机数据故意多样化,以各种距离和背景为特色。无人机在遥远的地方测试了模型检测无人机的准确性,该数据的细节受到限制,而在不同背景下的无人机测试了模型对噪声的弹性。根据类似于无人机或与无人机一起发现的对象,故意选择了干扰物数据。由于在选择和标记训练数据时犯了错误,该模型测试了模型被模型中存在的类似特征和偏见误导或愚弄的倾向。在步骤1中,总共收集了12206张图像,其中包括7755张图像和分散图像,其余4451张图像。
制定基于地理信息系统 (GIS) 的总体/发展规划是 AMRUT 下的重要改革之一。这项改革的目标是利用 GIS 为 AMRUT 计划下的所有城市制定总体规划,并开发通用的数字地理参考基础地图和土地利用图。然而,中小型城镇使用传统 GIS 技术制定总体规划的能力有限,因此,该部希望探索使用无人机 (UAV) 技术为这些城镇制定基于 GIS 的总体规划。为此,在印度测量总监的主持下成立了一个委员会,负责制定应用无人机技术为中小型城镇制定基于 GIS 的总体规划的设计和标准(参见 2018 年 9 月 26 日发布的命令号 K-14031/5/2016-AMRUT(CB)-Part(2))。
这些测试证明了操作员能够从很远距离的直升机上控制一架或多架无人机。此次飞行演示于 2024 年 10 月 9 日在欧盟委员会代表的出席下进行,可以测试不断提高的互操作性水平,直至距离 1,000 公里的另一个国家的直升机控制一个国家的无人机及其观察系统。
将车站作为艾登的待机点,期望精确着陆和起飞。体验快速部署和电池交换,从长时间的停机时间延迟了。车站的心脏是机器人手臂。它不仅可以在降落和起飞过程中充当稳定器,而且还可以执行闪电般的电池互换。
AUV NG 是法国军备总局 (DGA)、法国海军、泰雷兹公司和 Exail 于 2023 年开始的合作成果。这项工作的目的是优化两家制造商的解决方案的重复使用,并将开发的重点重新放在具有最高附加值的技术上,从而能够在只有一半大小的无人机中集中法国海军目前使用的 A-27 原型机的所有功能。作为扫雷和水下监视系统的关键要素,该无人机将携带泰雷兹未来一代声纳 SAMDIS 600 声纳以及 MMCM 计划的软件套件。 AUV NG 完全融入了法国海军目前正在实施的未来反水雷系统 (SLAM-F),将与根据该计划获得的指挥中心(特别是布雷斯特中心)协同执行任务,并可在未来的水雷战舰队舰船上实施。
摘要 - 在过去的十年中,使用自动无人机系统进行测量,搜救或最后一英里的交付呈指数增长。随着这些应用的兴起,需要在复杂和不确定的环境中运行无人机的高度稳健,关键算法。此外,快速快速使无人机能够覆盖更多的地面,提高生产率并进一步增强其用例。一个用于开发高速导航中使用的算法的代理是自动无人机赛车的任务,研究人员将无人机计划无人机通过一系列大门,并尽快避免使用板载传感器和有限的计算能力。速度和加速度分别超过80 kph和4 g,在整个感知,计划,控制和国家估计中提出了重大挑战。为了达到最高性能,系统需要实时算法,这些算法对运动模糊,高动态范围,模型不确定性,空气动力学干扰以及通常无法预测的对手。该调查涵盖了自主无人机在基于模型和基于学习的方法中竞争的进展。我们提供了多年来的领域,其发展的概述,并以将来面临的最大挑战和开放性问题得出结论。