XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无人
编队控制无人直升机移动目标跟踪障碍和维护连接F. Ghaderi，A。Toloei *部门 *部门
这项研究涉及无人直升机的控制，强调形成控制，目标跟踪，避免障碍和连续性维护。该研究采用终端滑动模式控制（TSMC）来调节直升机的位置和态度，而通用的预测控制（GPC）策略则用于通过领导者追随者的方法来形成控制。使用人工电位（APF）方法实现避免障碍物。仿真结果表明，在六个不同的任务中，快速收敛时间不到三秒钟，这表明直升机在保持静态障碍和动态障碍的同时保持其形成的能力。最初的三个任务涉及在三角形形成中组织的三架直升机，成功地避免了障碍物并以低于1％的错误率保持连续性。随后的三个任务，涉及五架五角形配置的五架直升机，类似地说明了有效的导航和动态目标跟踪。值得注意的是，领导直升机始终跟踪静态和动态目标，以确保形成的完整性。这项研究通过探索多代理直升机操作和障碍物遍历的复杂性来促进该领域，从而强调了在动态场景中保持连通性和形成的关键重要性。这些发现强调了拟议的控制策略的有效性，为包括军事和民用领域在内的各个部门的未来应用提供了宝贵的见解。
Leidos设计的低调船参加了美国陆军项目Contergence Capstone 4练习，美国。海军和JSDF进行战斧土地攻击导弹训练，联合行动导致可卡因癫痫发作，3月28日红海更新，Kraken与Auterion建立了伙伴关系，以提高美国安全船业的自主能力。海军提供第一架P-8A POSEIDON飞机进行增量3块修改，3月27日红海更新，无人系统帮助海岸警卫队成员导航未来，海军的高级官员训练，与Red Sea Mission的物流，与Red Sea Mission，Krakaken团队，具有Auterion的Kraken团队，以提高安全船的自动驾驶功能
P-8A是国防部唯一的远程全频谱ASW，Cue-to-Kill平台，具有实质性的ASUW和网络ISR功能。增量3块2提供了对P-8A机身和航空电子系统的显着升级，其中包括新的机身架子，辐射，天线，天线，传感器和接线。修改结合了一个新的战斗系统套件，具有改进的计算机处理和更高的安全架构功能，宽带卫星通信系统，ASW信号智能能力，轨道管理系统以及其他通信和声学系统，以增强搜索，检测和定位功能。
吸收基于无人机的GNSS ZTD进行数值天气预测
在近几十年中，各种研究表明，从地面GNSS接收器中吸收对流层参数有利于数值天气预测（NWPS）。但是，所达到的性能受到GNSS的空间分辨率的限制，尤其是在垂直方向上。在过去几年中，无人驾驶汽车（UAV）（UAV）的迅速发展和不断增长的市场促进将低成本GNS硬件集成到各种自动驾驶系统中，有可能通过收集无人机来收集飞机GNSS数据并生成Zenith deal（ZTDS）来解决这一问题。机载GNSS ZTD可以充当用于获得对流层垂直剖面的辐射数据的潜在互补来源，使其有望研究在NWP中吸收高时空分辨率的GNSS ZTD的影响。
IFAC赞助了三天通过无人机飞行和电动汽车的控制系统工程奇观的国家研讨会
sopahs-护理人与联盟健康科学学院SOPLS-药学与生命科学学院 - 肥皂学院 - 职业教育与培训学院印度的职业教育与培训学院 - 印度应用科学学院SOET SOET SOET SOET SOET SOET SOET-ENGINEMERION与技术Stadpro STADPRR
一个联合学习框架，用于增强水下无人机分布式网络的数据安全和网络入侵检测
抽象的水下无人机对于科学研究，环境监测和海上操作至关重要，可以在具有挑战性的环境中收集数据。然而，他们的部署面临着低带宽，高潜伏期，信号衰减以及由于流动性和水流而导致的间歇性连通性等问题。在这些条件下，传统的集中数据处理方法效率低下，因为它们需要将大量原始数据传输到中心位置。为了应对这些挑战，本研究提出了专门针对水下网络量身定制的联合学习（FL）框架。与集中式方法不同，FL使水下无人机可以通过在本地处理数据并仅与中央服务器共享模型更新来协作训练全球入侵检测模型。这种方法可以通过确保敏感信息永远不会离开本地设备，从而降低传输过程中拦截或妥协的风险来显着提高数据安全性。此外，FL的分散体系结构固有地与水下无人机网络的动态和分布式性质保持一致。提出的框架通过利用各个无人机的局部见解来检测威胁，包括零日攻击，而无需直接暴露敏感数据，从而改善了网络入侵检测。通过保留隐私并实现协作异常检测，FL解决了水下互联网事物中的关键网络安全挑战（IOUT）。
用于建筑遗产分析的机器学习和深度学习：激光扫描和基于无人机的测量应用程序对复杂的空间网格结构
摘要：从基于现实的数据开始的3D几何形状的重建是具有挑战性的，并且由于对现有结构进行建模和建筑遗产的复杂性的困难，因此具有挑战性且耗时。本文介绍了一种方法论方法，用于对测量产出的自动分割和分类，以改善从激光扫描和摄影数据的解释和构建信息建模。的研究重点是测量19-20-21世纪后期的网状，空间网格结构，这是我们的建筑遗产的一部分，这可能需要监视维护活动，并依赖于人工智能（机器学习和深度学习），用于以下方面： 加工。专注于博洛尼亚（Bologna）的钢中的网格结构的案例研究，这项工作就数据准确性，几何和空间复杂性，语义分类和组件识别提出了许多关键问题。
LIDAR来自天空：一种基于无人机的方法，用于有效的对象检测和跟踪
这篇论文是由学者的矿山带给您的，这是密苏里州S＆T图书馆和学习资源的服务。这项工作受美国版权法的保护。未经授权的使用，包括重新分配的复制需要版权持有人的许可。有关更多信息，请联系scholarsmine@mst.edu。
自主太阳能无人机中的光伏发电和电化学存储建模
开发了一种简单、高效的模拟器，用于预测光伏能的产生及其在锂离子电池中的存储，该模拟器适用于四翼自主无人机，机翼上覆盖有基于薄膜砷化镓光伏电池（III-V）的太阳能电池板。该模拟器可以预测太阳能电池板产生的有效光伏功率以及无人机飞行时的电池组电压。辐照度、太阳倾斜角和无人机欧拉角等飞行参数被视为输入参数。测得的光伏功率和电池组电压与模拟值高度一致，这使得 XSun 公司可以实际使用。这项参数研究显示了气候和地理条件对无人机自主性的影响。在晴天最佳天气条件下，无人机飞行时间可持续 12 小时。
无人机2025.cdr
•数字天空平台 - 详细信息； Challenges & Current status • Emerging Cutting Edge Technologies, Innovations, Data Driven Insights & Future Trends • Quantum Computing, IoT Integration & 5G: Enabling Faster & Reliable UAV Networks • Cyber security Challenges, Data Security & Privacy Technologies & Solutions in UAV Operations • Advanced Software Innovations & Sustainable Hardware Solutions-Make In India • Potential frontiers of UAVs and Geospatial technologies • UTM Solutions &集成•UAM，先进的空气移动性（AAM）系统 - 最新开发•自动飞行系统 - AI，机器学习，元媒体和虚拟现实的整合•数字基础架构要求•高分辨率摄像头，传感器和技术详细侦察•全球技术趋势；技术的适应和转移