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无人运输正在从行业和公共实体中获得接受。这提出了一些需要解决的法律和责任问题。保险公司还需要解决与创新技术和物联网有关的风险。新型故障模式。网络攻击，连通性，组件之间以及技术系统与人之间的相互作用以及自治辅助事故是挑战。要成为可保险，自治系统的使用必须依靠适当的行业标准，认证和分类制度。对安全性能的验证至关重要。船只可以远程控制或完全自动化船只，并建议在十年末到达第一批无机船。很可能会有许多变化和逐步进展，包括使用自动化技术，而船上机组人员数量减少和某些操作。IMO海事安全委员会（MSC）迄今已同意专注于以下两个自治级别：（1）船上有海员的远程控制船，以及（2）没有海上船员的远程控制船。MSC在2019年6月最终确定了海上自主地表船（MASS）试验的临时指南。在2022年4月，MSC 105同意为质量制定基于目标的代码。作为基本原则，这些试验应与常规船只所需的至少相同的安全，安全性和环境保护。工作一直在进行，MSC已同意该法规仅适用于Solas货船。原则上，该法规应包含基于风险分析的方法，无论船只的运营方式如何，人类主管都应负责，并且在此阶段无需修改船长以适应弥撒。计划在2026年5月通过MSC 111采用非强制质量法规。这将是一个体验阶段。最早通过对SOLAS和其他IMO仪器的修正案的强制性质量法规将是2032年1月1日。还有其他几项与自动船的立法和保险有关的举措。这些包括； Comité海事国际（CMI）已成立了一个国际工作组
テクニカル インフォメーション - ClassNK
第73届海洋环境保护委员会（MEPC 73）于2018年10月22日至26日在IMO（英国伦敦）举行。近日，国际海事组织公布了第73届海保会会议纪要、决议和通函，现将会议审议情况和结果通知如下。 1. 与温室气体（GHG）相关的措施 国际海事组织正在考虑控制国际航运温室气体（GHG）排放的措施，迄今为止，已经制定了能源效率设计指数（EEDI）和能源效率管理计划（引入了 SEEMP）法规和燃油消耗报告系统（DCS）。 此外，在2018年4月举行的第72届海保会上，通过了IMO温室气体减排战略，其中包括温室气体减排目标和候选温室气体减排措施。 （1）EEDI法规相关技术发展现状审查根据MARPOL附则VI第21.6条，在第一阶段开始和第二阶段中期，对有助于EEDI改进的技术发展趋势进行审查，并在必要时规定对阶段启动时间、相关船型的参考线计算参数和缩减率进行审查。在海保会第七十一届会议上，成立了一个通信委员会，以日本为协调员，审议尽早实施第三阶段和引入第四阶段的必要性。通讯委员会将向海保会第 73 届会议提交中期报告，并向海保会第 74 届会议提交最终报告。 本次会议审议了通讯委员会的临时报告，并达成以下一致意见：在此基础上，函授委员会将继续审议。 油轮和散货船： - 第 3 阶段开始日期维持在 2025 年 - 第 3 阶段削减率维持在 30% - 参考线维持标准值计算参数 集装箱船： - 第 3 阶段开始日期维持在 30% 从 2025 年提前到2022年 - 原则上将第三阶段减排率加强至40% -参考线维持标准值计算参数 杂货船： - 将开始适用时间从 2025 年提前至 2022 年，保持 30% 的削减率 其他船型： - 因缺乏数据等原因，约定项目 无
TNO 报告 TNO 2020 R11855 减少比利时航运业的排放和水下辐射噪音
超过 90% 的世界贸易是通过海上运输进行的。空气污染、温室气体 (GHG) 排放和水下辐射噪声是这种国际航运的意外副产品。航运业意识到提高能源效率和减少温室气体排放的必要性。2018 年，国际海事组织 (IMO) 通过了一项关于减少船舶温室气体排放的初步战略 1 。这证实了 IMO 致力于减少国际航运的温室气体排放，并作为紧急事项，在本世纪尽快逐步淘汰这些排放。比利时政府希望通过“可持续航运计划”（本报告附件 B 中复制）帮助船东为航运业迈向更环保、零二氧化碳和数字化的未来。该计划符合国际目标，即到 2050 年将航运业的二氧化碳 (CO 2 ) 排放量至少减少一半。除了温室气体之外，国际海事组织还采取了逐步减少氮氧化物 (NO x )、硫氧化物 (SO x ) 和颗粒物 (PM) 的方法，以防止船舶造成空气污染 2 。为了帮助保护海上野生生物，国际海事组织的工作包括减少船舶的水下噪音 3 。2014 年，国际海事组织发布了减少商业航运水下噪音的非强制性指南，以解决对海洋生物的不利影响 [IMO MEPC，2014]。理想情况下，采取减少温室气体排放的措施也会减少水下噪音，但两者之间的联系尚未得到明确证明。在比利时联邦卫生、食品链安全和环境公共服务部门 Dienst Marien Milieu (DMM) 委托的这项研究中，我们研究了减少温室气体排放以及水下噪音的方案，重点关注比利时航运船队。选择以下方法：1 概述比利时船队中的典型船型，包括货船、油轮、渔船、挖泥船和海上支援船。2 对这些典型船型的当前水下辐射噪音和排放（CO 2 、NO x 、SO x 、PM）进行全球分析。3 概述可能的排放和水下辐射噪音减少措施。4 分析减少水下船舶噪音的措施对提高能源效率和减少温室气体排放的潜在协同效益。作为本研究的第 2 部分，TNO 研究了通过所谓的北海地区“慢速航行”运营方案减少空气排放和水下噪音的潜力，在该方案中，船舶的最大速度受到限制，以节省能源并减少排放，参见 [de Jong and Hulskotte，2020]。
90 分钟或更短时间内看世界：火箭物流和未来……
这篇研究文章在 2022 年 CJCS 国防和军事战略论文竞赛的战略研究论文类别中获得第二名。虽然 JFSC 的许多学生都取得了很高的研究水平，但提交给比赛的论文代表了专业军事教育机构每年完成的一些最好的研究、写作和思考。获得认可的手稿达到了极高的标准。其他比赛获奖者将在《联合部队季刊》上找到。由 1 CDR Von P. H. Fernandes、Maj Ashley Gunn、MAJ Lucas Hoffmann 和 Lt Col Nita McQuitery 撰写 1959 年，海军少将亨利·埃克尔斯 (Henry Eccles) 将后勤描述为“国家经济与其作战部队战术行动之间的桥梁”。 1 火箭后勤，即使用轨道级火箭将货物从地球上的一个地方运送到另一个地方，有可能大大缩短这一距离。自埃克尔斯发表声明以来的 70 年里，对更快、更高效的后勤行动的竞争需求改变了国防部 (DoD) 开展后勤的方式以及后勤对全球军事行动的贡献。高效、精简的后勤不仅为指挥官提供了行动自由，而且扩大了作战范围。国防部开展高效后勤行动的能力决定了美国在全球范围内投射力量的程度和范围。虽然空运成为第二次世界大战后勤行动的一个特色，但货船继续为全球军事行动运输绝大多数物资和军事装备。空运加快了后勤工作，但需要付出财政成本，并且对重量和体积有限制。然而，空运速度对于美国欧洲司令部、美国非洲司令部、美国南方司令部和美国印太司令部战区的一些后勤挑战来说仍然不够快。美国太空军有一个新的尖端研发项目，即先锋计划，该计划正在探索使用轨道级火箭进行点对点运输。火箭物流承诺比战场上的空运速度更快，但成本更高，对货物类型的限制也更多，在本文的范围内，货物类型定义为人员和设备。与民用运输任务不同，军事任务没有可预测的目的地，无法投资基础设施开发以确保顺利着陆。2因此，先锋计划寻求的解决方案是拥有全地形最终下降系统，具有坚固的外部结构以处理着陆时的异物碎片 (FOD)，并使用新技术，例如目前由 NASA 开创的技术，这将允许下降的火箭在最终下降过程中创建着陆台。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、