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基于无人机的甲烷排放测量值的几种不确定性来源的定量估计
摘要。甲烷排放的现场水平测量值由操作员与自下而上的散布清单进行对帐，以提高所报告排放的准确性，彻底和确定。在这种情况下，至关重要的是避免测量错误并了解测量不确定性。遥远的飞机系统（通常称为“无人机”）可以在现场级甲烷排放的量化中起关键作用。典型的实现使用“质量平衡方法”来量化排放，高精度甲烷传感器以垂直窗帘模式安装在四极管无人机上。然后可以根据测量的甲烷浓度数据和同时的风数据在事后计算总质量排放率。受控释放测试表明，使用质量平衡方法的错误可能是相当大的。例如，Liu等。（2024）报告了测试的两个无人机解决方案的绝对错误超过100％；另一方面，如果在数据上放置了其他约束，则误差可能会小得多，在Corbett和Smith（2022）中的根平方错误的顺序，将分析限制在风场稳定的情况下。在本文中，我们提出了对物理现象的系统误差分析，该分析影响了与甲烷浓度数据获取和后处理有关的参数质量平衡方法中的误差。这些来源的示例包括单独分析了词的来源，并且必须意识到，实践中可以积累单个错误，并且也可以由未包含在本工作中的其他来源增加它们。
草地垂直高度异质性预测花朵和蜜蜂的多样性：无人机摄影方法
图1：这项研究的主要期望的图形摘要。基层生态系统（通过UAV pho-to-to-to-to-to to-to grammetric图像评估）具有复杂的垂直结构（从上图中的侧面和下部图中从上方看）和高环境异质性，预计将具有高的花朵多样性和高度的多样性和丰富性和丰富性（左图）。另一方面，HH低的草地地区可能具有较低的花朵多样性，蜜蜂的多样性和丰度（右图）。
无人机路由和电池磨损的联合优化可持续供应链开发
摘要以及当代城市物流中的“最后一英里”交付的兴起，鉴于其出色的三下线表现，无人机表现出了商业潜力。但是，作为锂离子电池供电的设备，无人机的社交和环境优点可以通过电池回收和处置来推翻。为了维持经济绩效，但最大程度地减少环境负面影响，在运输场中广泛应用了平流共享，目的是在行业内部创造协同作用并增加总体使用。但是，如果对共享平台的透明度有疑问，则该平台的共享能力将被视为。以其透明和安全的优点而闻名，区块链技术为改善现有共享解决方案提供了新的机会。尤其是，区块链提供的分散结构和数据加密算法允许每个参与者在不破坏安全问题的情况下平等访问共享资源。因此，本研究探讨了启用区块链的电池共享解决方案的实施，以优化无人机操作，并考虑到电池磨损和处置效果。与具有频率共享问题的经典车辆路线不同，这项研究更具挑战性，具有多种目标（即短路路径和最少的充电时间），并考虑了不同级别的共享能力。在这项研究中，我们提出了一个混合成员编程模型，以制定预期的问题并通过量身定制的分支机构和价格算法解决该问题。通过广泛的实验，我们提出的解决方案的计算性能是第一个阐明的，然后是
校园无人驾驶小车充电和路线问题的研究
共享汽车和自动驾驶。通过采用自主驾驶技术，它可以在整个校园内实现高效的交付，到达宿舍，图书馆和教学建筑物，从而增强了教师和学生生活的便利。最初，该方法着重于共享AI车辆的组装方法和美学设计，制作了迷你车的模型结构。随后，研究研究了两个关键领域：充电机制和导航途径。通过集成真实的校园布局，将绘制出车辆的最佳路线，包括指定的对接站，并开发了用于选择路径选择的算法。利用太阳能电池和充电端口的结合，纸张既贴有充电问题，又通过极端天气条件对车辆运营状况产生的不利影响。分析表明，共享的AI车辆与将技术融入校园生活，拥有广泛的应用范围并满足社会需求的趋势相一致。
海军建立了无人的地表船中队三个
海军基地科罗纳多（2024年5月15日） - 来自无人地面船队3（USVRON 3）的全球自动侦察飞船（GARC）在该单位建立仪式之前在圣地亚哥湾远程运作。海上应用物理公司建造的16英尺GARC可实现研究，测试和操作，这些研究将允许在整个地面，远征和联合海事部队中进行整合。（美国海军摄影：MC1 Claire M. Dubois）由美国太平洋舰队公共事务海军地面部队指挥官Karli Yeager - 2024年5月17日
用多个无人机对飞行的搭档旅行推销员问题进行建模
由无人机V∈D执行的排序由元组（i，j，k，v），（i，j，k，k和j）正式定义，其中i∈N0是启动节点，j∈C'，客户服务的客户和k∈N + rendezvous node。让F为各种各样的集合
一项有关加密方法的调查，以确保无人机流量管理的通信
2022年最常见的民用无人机应用程序是娱乐使用。但是，事实证明，它们对人类无法以安全且效率的方式进行的操作至关重要[1]。世界上无人机的数量每年增长13％，许多研究重点是提高其运营能力。他们的性能正在不断提高，它们是越来越多的应用程序的最佳解决方案。他们目前是基础架构监控，区域扫描，紧急交付服务和其他应用程序的最相关和成本效益的解决方案。它们也可以通过监视和喷洒田野，进行运输，以帮助限制城市中心的拥塞，以监视安全摄像机无法使用或更昂贵的地区，用于电信目的，以及将媒体和娱乐作为便宜的航空摄像机或创建新节目的地区，以帮助限制城市中心的交通，以帮助限制田野，以帮助限制田野的交通，以帮助限制。 他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。 uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。 以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。 由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。 如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。 第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。。他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。首先，任何无人机和地面控制站（GCS）之间都有链接，命令，遥测，视频和其他特定于任务的数据都会传输。这些链接可以在物理或逻辑上分离，因为这些不同类型的数据并非总是在同一通道上发送。遥测信息从UAV或GCS发送到UTM系统，以监视流量和组织空间。反过来，UTM系统广播紧急地理围区，并根据其权威水平，向特定的无人机或GC发送传达建议或直接轨迹修改。最后，第三种通信发生在两个无人机之间。他们可以交换环境信息或用作路由器，以将数据传输到远程GCS或UTM。安全目标将根据传输信息的敏感性而有所不同。本文档审查了文献，以通过不同的加密技术来保护运输层以实现这些安全目标。
通过增强学习探索异质无人机群的力量
- 眼机擅长看到和监督。他们可以飞行或粘在天花板上，使他们能够快速探索该区域并找到目标或有趣的物体。- 手机旨在拾起并移动位于墙壁，架子或桌子上的东西。他们可以使用绳索连接到天花板，从而爬上墙壁和障碍物。- 脚步机器人是带轮机器人，它们用来与其他脚步机器，携带手机或运输物体相连。本文还提到，脾脏的项目将移动群机器人技术的元素与HU manoid Robotics相结合，并且每种机器人类型的专业化是实现人形群的关键部分。此外，该论文说，它将在以下各节中介绍这些机器人的硬件功能，并提及模拟环境的开发，以使其更易于测试和原型机器人行为。
设计使用自适应隐形的无人机
为了进一步阐明自旋，山谷和Minivalley自由度之间的相互作用，研究人员在外部磁场下进行了磁转运测量。这些测量结果提供了对自旋和山谷填充序列的见解，表明旋转填充序列可以从“ 2 + 2 + 4 + 4”变为“ 6 + 6”。这种过渡表明，可以利用Minivalley的自由度来电气操纵自由度，这一发现对量子控制和对电子状态的操纵产生了深远的影响。
沿快速火车线的无人机检查任务的定量空气风险评估
摘要 - 大规模空中交通数据的可用性，包括运行非常低的飞机，为定量评估无人机中空碰撞风险开辟了新的可能性，尤其是。超出视觉路线操作。使用参考定性方法，特定的操作风险评估（SORA）以及文献启发的两种定量方法，本文的贡献归结为对这种风险的三倍评估。定量评估通过估计来自真实数据的分布和指标而不是使用通用假设，从而充分利用了通过合作技术（例如ADS-B和Flarm）收集的数据。在以下内容中，我们对沿快速训练线进行现实的无人机检查任务进行风险分析，并展示对空气风险的定量分析如何有助于确定何时可以符合Sora的现有框架执行此类任务。关键字 - 无人飞机，ADS-B，FLARM，风险评估，空中碰撞，BVLOS操作