近年来,太空探索工作越来越集中于对火星和月球等行星和卫星的表面探索。这是通过使用流浪者来实现的,流浪者能够跨天体旅行并进行研究活动。但是,完成任务可能具有挑战性,必须及时解决问题,以避免丢失Sciminific Data甚至Rover本身。鉴于与火星(Olson,Matthies,Wright,Li,&di)的有限通信能力,必须迅速检测到异常,因为没有现场人工干预的可能性。要面对这个问题,NASA分别开始开发其漫游者的物理双胞胎,例如对好奇心和毅力的乐观情绪(Cook,C。,Johnson和Hautalu-Oma)(Castelluccio,)。同时,NASA和西门子研究了一个好奇的数字双胞胎,以使用SIM-DIOSOTOPE热电学发电机(MMRTG)使用SIM-Center 3D(M.I.T.,M.I.T.,)分析和解决由多损耗ra-Dioasotope热电学发电机(MMRTG)引起的散热问题。同样,欧洲航天局
引言月球的诱惑很强 - 人类再次应对挑战。一个有前途的近期场景是将一对流浪者降落在月球上,并参与多年1000公里的历史景点,包括阿波罗11号,测量师5,游侠8,阿波罗17和Lunokhod 2 [6]。在这种情况下,流浪者将以自主或保护的监督控制模式进行操作,并将其周围环境的连续实时视频传输到地球上的操作员。虽然这种任务的硬件方面令人生畏 - 电源,热,通信,机械和电气可靠性等。- 软件控制方面同样具有挑战性。特别是,流动站需要能够在各种地形上行驶并维护其操作的能力。以前的行星机器人(尤其是Lunokhod 2和Viking的手臂)的经验说明了远程操作员的费力和不可预测的时间延迟的漫画。更好的操作模式是监督远程运行,甚至是自动操作,其中流动站本身负责做出许多维持进度和安全所需的决定。我们已经开始了一项计划,以开发和演示技术,以在月球般的环境中启用远程,保护的远程操作和自动驾驶。特别是,我们正在研究立体声的技术
文章历史:在过去的十年中,已经开发了各种基于速度障碍的方法,以避免动态环境中的碰撞。但是,这些方法通常仅限于处理几个障碍,连续的相遇或缺乏安全地形的安全保证。本文提出了使用速度障碍法的自适应碰撞避免策略,旨在使自主火星流浪者能够安全地驾驶动态和不确定的地形,同时避免多个障碍。该策略构建了自适应速度锥体,考虑了动态障碍和地形特征,从而确保了连续的安全性,同时将漫游者引导到其航路点。我们在模拟的MARS探索方案中实施了策略,代表了具有挑战性的多OSTACLAS任务。模拟结果表明,我们的方法通过增加安全距离来增强性能,使其非常适合自主行星探索,在这种情况下,避免碰撞对于任务成功至关重要。
Mission关键服务已由3GPP定义,并且自发行版本开始以来的规格已增长。从那以后,人们认识到公共安全机构(PSA)通过利用新技术来增强任务关键沟通能力,即LTE无线电访问技术,增强的MBM(多媒体广播/多播服务),IP多媒体子系统(IMS)平台以及新的5G服务集。导致任务关键宽带网络的发展,使Mission Critical Communications除了语音外交换多媒体内容并获得了移动宽带访问的好处;还允许将关键沟通扩展到社会和行业的部门,而不是最典型的关键通信用户,即所谓的“蓝灯”机构(警察,救护车和消防队)。
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2024年8月8日1请仔细阅读整个文档。触点已被简化以简化响应并确保一致性。进入条件已添加到关键设计审查和系统接受审查和分布式现场测试中。报告缺少确定的元素的报告将被拒绝,团队能够在48小时内重新提交它们。这旨在确保所有团队都遵循结构化的工程过程,例如所有与空间相关的项目所需的过程。与2024年相比,修改了几项裁决,任务活动和点分配。这些包括其他详细信息或修订;规则10.5.3.3和等式等式。(3.0),规则9.9和规则9.10,规则11.6。现有规则已经大修,已经引入了有关多个机器人平台,野外桥梁和无线电通信的一些新规则,其中包括:规则3.1.2,规则8.4.2,规则3.10.1,规则3.10和8.6.3.3。请仔细阅读未来规则的预期更改,以准备Arch2026和访问NASA肯尼迪航天中心的途径,请参阅规则3.15。在先前挑战中做出的规则或决定(即2024年)并不是未来挑战的优先事项(即2025年)。
经验和地面测试表明,月球灰尘覆盖范围会严重降低热系统性能,并且随着推动月球返回月球的时间超过几天,农用灰尘被认为是一个重大的技术挑战。Lunar Terrain车辆(LTV)和加压漫游车(PR)将在月球表面进行长时间运行,并以与宇航员和其他机器人相互作用的高速行动,这会导致灰尘转移到车辆上,并有可能转移到关键的热表面上。灰尘覆盖范围会导致整体光学特性的变化,由于灰尘层的绝缘作用,甚至对热表面和软货物的磨损,对热排斥的阻力增加。本文概述了目前已知和未知的有关暴露于月南极灰尘的热表面会发生的事情,一些缓解灰尘的选择和测试指南,以及可以使用哪些资源来帮助克服这个问题。
在这个综合项目中,我们旨在增强建立在4轮底盘上的避难系统,利用Arduino,Raspberry Pi 3B,Tensorflow Lite和RP Lidar A1的组合。这些组件的集成创建了一个精致的机器人系统,能够智能决策,对象检测和连续的两维映射。使用伺服电动机的超声传感器进行了伺服电机的超声传感器,以实时检测机器人路径中的障碍物,这是基本的避免系统的基础避免系统。这个简单且具有成本效益的解决方案提供了导航的初始层,从而通过避免碰撞来确保机器人可以在动态环境中操纵。为了提升系统的功能,我们引入了Raspberry Pi 3B,作为操作的大脑。连接到USB摄像机,Raspberry Pi利用Python中的Tensorflow Lite库进行对象检测和识别。此添加使机器人能够在其周围环境中识别和分类对象,从而增强其根据视觉输入做出明智决策的能力。目标:
1近几十年来,由于技术和科学的进步以及人类扩展到外太空的目标,对月球的太空任务变得无关紧要。随着太空机构和私人秘书的兴趣日益增长,需要使用流浪者来探索更多敌对和未开发的环境,例如位于月球远侧或南极的环境。然而,在这种不利地形中运营的挑战显着,尤其是在识别可能对任务构成风险的资源和障碍(如岩石或地层)时。一个小错误,例如与未发现的岩石发生碰撞,不仅会损害流动站的完整性,而且会损害整个任务。传统上,流动站的监视和远程操作是基于对地形的2D图像的解释以及各种流动站参数和环境数据的可视化[6]。但是,根据场景,该系统可能无法提供足够的细节或直觉来防止事故或准确识别感兴趣的对象。在这种情况下,建议为流浪者配备先进的技术,以确保未来的任务中的安全性和成功,旨在监视和控制距离更近距离的流浪者,例如,在月球网关或月球基地[1,3],延迟将比地球较低。