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无人机系统 (UAS) 在国家航空航天和国防工业中的集成...
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自动机器人无人机系统用于映射森林内部
在过去的十年中，在森林监测和遥感中使用无人机已经非常受欢迎。大多数监视任务发生在高海拔和露天的情况下，但在过去的几年中，无人机也对自动范围的数据收集产生了兴趣。但是，在森林冠层下飞行是一项复杂的任务，因为无人机无法将全球导航卫星系统（GNSS）用于定位，并且必须不断避免在其路径上避免障碍物，例如树木，树枝和岩石。因此，森林冠层下基于无人机的数据收集仍然主要基于人类飞行员的手动控制。在GNSS贬低的障碍物富裕环境中，自主飞行在过去几年中一直是一个积极研究的主题，并且在文献中发表了各种开源方法。但是，大多数研究纯粹是从机器人技术的观看点进行的，只有少数研究在森林科学和机器人技术的边界中发表，旨在采取步骤迈向自主森林数据收集。在这项研究中，使用最先进的开源方法开发并实施了自动伪造无人机的原型。该原型利用自主障碍物避免自主障碍物和基于视觉惯用式渗透测量法的自主障碍物避免自主障碍物的轨迹计划者。通过在两个不同的北方森林测试地块中使用中等和困难密度的两种不同的硬件进行多个测试飞行来评估原型的飞行性能。DBH估计的RMSE为3.86 cm（12.98％）。此外，通过在一次飞往3D点云的测试飞行中使用低成本立体声摄像机收集的数据，并通过在高度（DBH）估算上执行直径乳房，从而获得了森林数据收集性能的第一个结果。在中等密度的森林中，所有七个试飞都取得了成功，但是在艰难的测试森林中，八个测试飞行之一失败了。
数字飞行对国家空域系统内自动驾驶无人机系统运行的适用性
无人机系统 (UAS) 为新时代的专业任务带来了巨大希望，包括个人空中运输、货运飞行操作、航空勘测、检查、消防等。预期市场增长巨大。要释放其可扩展性和现有优势，需要人类同时监督多个航班，专注于多飞行器任务管理，并将其在控制飞机飞行路径方面的主动作用移交给自主系统。实现这些可扩展性优势的关键是以最低限度的限制访问国家空域系统 (NAS)，这对自动驾驶 UAS 飞机操作提出了一些独特的挑战。其中包括需要与现有空域结构和操作兼容，包括目视飞行规则 (VFR) 和仪表飞行规则 (IFR)，这两者都不是为了满足 UAS 的独特需求和能力而开发的。
MP-RRT#：一种基于模型预测采样的无人机系统运动规划算法
摘要 本文介绍了一种用于无人机系统 (UAS) 的运动动力学运动规划算法，称为 MP-RRT #。MP-RRT # 将 RRT # 的潜力与基于模型预测控制的策略结合起来，以有效解决差分约束下的运动规划问题。与其他基于 RRT 的算法类似，MP-RRT # 探索地图以构建渐近最优图。在每次迭代中，图都会使用 UAS 参考状态下的新顶点进行扩展。然后，使用模型预测控制策略进行前向模拟以评估两个相邻顶点之间的运动，并计算状态空间中的轨迹。结果，MP-RRT # 算法最终为满足动态约束的 UAS 生成可行轨迹。使用 PX4 自动驾驶仪控制的模拟无人机获得的模拟结果证实了 MP-RRT # 方法的有效性。
影响使用无人机系统支持航空事故和应急响应的因素
摘要 — 研究使用无人机系统 (UAS) 技术支持航空事故和应急响应的影响因素。急救人员应对紧急情况的能力取决于信息的质量、准确性、及时性和可用性。对于诸如旧金山国际机场韩亚航空 214 航班坠毁等航空事故，感知和传达受害者位置的能力可能会降低乘客意外死亡的可能性。此外，在事故发生途中获取信息的能力也可能有助于减少急救人员（例如航空救援和消防 [ARFF]）的总体响应和协调时间。通过识别和检查当前和潜在的实践、能力和技术（例如人机界面 [HMI]、人为因素、工具和能力修饰符），建立了更全面的影响因素模型，以进一步支持不断增长的知识体系（即安全、人机交互、人机系统、社会经济系统、服务和公共部门系统以及技术预测）。提供了一系列有关技术和应用的建议，以支持未来法规、政策或未来研究的制定或调整。索引术语 — 无人机系统、UAS 应急响应、UAS 航空事故响应、UAS 应用、UAS HMI、UAS 灾难响应
无人机系统简易准入规则（2021 年 9 月修订）
(a) 本 SORA 基于 JARUS 制定的文档，提供了有关如何安全地创建、评估和执行无人机系统 (UAS) 操作的愿景。SORA 提供了一种方法来指导 UAS 操作员和主管当局确定是否可以以安全的方式进行 UAS 操作。该文件不应用作清单，也不应期望它能解决与空域中 UAS 集成相关的所有挑战。SORA 是一个定制指南，可让 UAS 操作员找到最适合的缓解方法，从而将风险降低到可接受的水平。因此，它不包含规定性要求，而是包含要在不同稳健性水平上满足的安全目标，与风险相称。
地面交通附近无人机系统应用对驾驶员表现的影响
侵入式设备 ...................................................................102 8.6.1.1 感应线圈 ..............................................................102 8.6.1.2 气动管 ..............................................................102 8.6.1.3 压电传感器 ..............................................................103 8.6.1.4 弯曲板 ......................................................................103 8.6.1.5 磁性探测器 .............................................................103
基于滑模控制方法的无模型控制算法及其在无人机系统中的应用
推荐引用 推荐引用 Kadungoth Sreeraj，Adarsh Raj，“基于滑模控制方法的无模型控制算法及其在无人机系统中的应用”（2019 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
ERDC SR-18-3“无人机系统支持美国陆军工程兵团土木工程中的环境应用”
静态基础设施与动态多样景观的结合为导航、风暴损害减少和生态系统健康带来了管理挑战，而这些挑战在自然灾害期间会加剧。为了完成美国陆军工程兵团 (USACE) 的洪水风险管理 (FRM) 任务，需要准确和更新地识别环境、物理和基础设施特征。美国陆军工程兵团已经确定了许多有助于降低灾害风险的研究和开发 (R&D) 机会，包括具有成本效益的技术，例如用于准确、详细和及时的二维和三维监测沿海和河流景观的无人机系统 (UAS) 技术。为此，美国陆军工程兵团洪水和沿海系统研发计划已启动一项工作，重点是确定和开发可防御且一致的基于 UAS 的方法和数据产品，以帮助实现 FRM 目标。具体而言，本报告重点关注确定 UAS 技术在支持与 FRM 相关的环境任务和应用方面的作用。虽然它没有涉及已经建立和发布的操作分类、指导和政策，但该报告确实包括了对 USACE 相关环境需求的区域反馈的技术审查，并评估了基于 UAS 的数据产品研究和开发的作用。
无人机系统为世界各国政府带来的当前挑战和未来机遇
许多可用的 UAS 可以携带多个传感器有效载荷，从而实现通信情报和电子情报 (COMINT 和 ELINT)、通信中继和雷达系统的组合。无人驾驶车辆使用直接视距数据链路或利用卫星连接的超视距 (BLOS) 链路与地面控制站通信。这种多模式能力允许进行广域搜索和识别其他技术可能无法看到的目标，并可以为载人巡逻艇提供直接支持。