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TOPSTAR 3000 – 增强型太空 GPS 接收器...
空间无线电导航 空间 GPS 接收机服务 在空间任务中使用 GPS 接收机正成为一种相当普遍的技术，主要应用包括： – 实时轨道测定服务：接收机为机载和地面站提供三维位置和速度信息，从而提高航天器的自主性并简化地面跟踪和测距部分。例如，可在机上使用实时定位来计算本地轨道框架坐标，从而提高姿态指向精度而非上行滤波位置。机载位置测定结果也可下载到地面站，以监测航天器轨道。这一特性在星座的情况下尤其有用，因为避免定位系统饱和需要高成本地复制地面跟踪站。
使用frenet坐标的轨迹跟踪与深...
摘要 - 本文研究DDPG算法在轨迹跟踪任务中的应用，并提出了一种与FRENET坐标系相结合的轨迹跟踪控制方法。通过将车辆的位置和速度信息从笛卡尔坐标系转换为FRENET坐标系，该方法可以更准确地描述车辆的偏差和旅行距离，相对于道路的中心线。DDPG算法采用了参与者 - 批评框架，使用深层神经网络进行策略和价值评估，并将体验重播机制和目标网络结合在一起，以提高算法的稳定性和数据利用效率。实验结果表明，基于FRENET坐标系的DDPG算法在复杂环境中的轨迹跟踪任务中表现良好，可实现高精度和稳定的路径跟踪，并证明其在自主驾驶和智能运输系统中的应用潜力。
自动驾驶汽车的仅雷达探测器和映射
摘要 - 进程和映射在自动驾驶汽车的导航中起关键作用。在本文中，我们仅使用雷达传感器来解决姿势估计和图创建的问题。我们专注于两种进程估计方法，然后是映射步骤。第一个是一种新的点ICP方法，它利用了3D雷达传感器提供的速度信息。第二个对样品数量较少的2D雷达是有利的，对于传感器被大动态障碍阻塞的场景特别有用。它利用恒定速度过滤器和测得的多普勒速度来估计车辆的自我运动。我们通过过滤步骤丰富了这一点，以提高所得地图中点的准确性。我们使用DELFT和NUSCENES数据集的视图将工作进行了测试，这些数据集涉及3D和2D雷达传感器。与现有替代方案相比，我们的发现以准确性为例，说明了我们的进程技术的状态性能。此外，我们证明，在针对相应的LIDAR图基准测试时，我们的地图过滤方法比原始未经过滤的图获得了更高的相似性率。
用于多智能体轨迹预测的二阶图微分方程
多智能体轨迹预测是一项基础任务，可应用于自动驾驶、物理系统建模和智慧城市等各个领域。该任务具有挑战性，因为智能体交互和底层连续动力学共同影响其行为。现有方法通常依赖图神经网络 (GNN) 或 Transformer 来提取智能体交互特征。然而，它们往往忽略了智能体之间的距离和速度信息如何动态地影响它们的交互。此外，以前的方法使用 RNN 或一阶常微分方程 (ODE) 来模拟时间动态，这可能缺乏对每个智能体如何受交互驱动的解释性。为了应对这些挑战，本文提出了 Agent Graph ODE，这是一种显式模拟智能体交互和连续二阶动力学的新方法。我们的方法采用变分自编码器架构，在编码器模块中结合了具有距离信息的时空Transformer和动态交互图的构建。在解码器模块中，我们采用具有距离信息的GNN来建模智能体交互，并使用耦合的二阶微分方程(ODE)来捕捉底层的连续动力学，该微分方程通过建模加速度和智能体交互之间的关系来构建模型。实验结果表明，我们提出的Agent Graph ODE在预测精度方面优于最先进的方法。此外，我们的方法在训练数据集中未见的突发情况下也表现良好。
飞行中垂直稳定器分离 美国航空公司 587 航班 空中客车工业公司 A300-605R，N14053 贝尔港，纽约 2001 年 11 月 12 日
1.事实信息 ......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....1 1.1 飞行历史 .................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..............1 1.2 人身伤害。.........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.3 飞机损坏。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4 其他损坏。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.5 人员信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.5.1 船长 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...................9 1.5.1.1 飞行员关于机长的采访。.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.5.2 副驾驶。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........11 1.5.2.1 飞行员对副驾驶的采访 .............................12 1.6 飞机信息 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....14 1.6.1 垂直稳定器和方向舵 ..........................................15 1.6.2 舵控制系统 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.6.2.1 关于 A300-600 方向舵控制系统的公开听证会证词 ........23 1.6.2.2 空客对 A300-600 方向舵控制系统设计的更改 ...........24 1.6.2.3 A300-600方向舵控制系统设计与其他飞机的比较 ..................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........26 1.6.3 发电厂 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.6.4 飞机合格审定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.6.4.1 垂直安定面载荷认证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.6.4.1.1 联邦航空法规。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.6.4.1.2 关于第 25.351 条的公开听证会证词。 。。。。。。。。。。。。。。..........33 1.6.4.1.3 补充条件。...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 1.6.4.2 垂直稳定器的设计载荷 ..............................36 1.6.4.3 垂直稳定器认证测试 ..................................38 1.6.4.3.1 全尺寸垂直稳定器认证试验的有效性。.........39 1.6.4.3.2 附件配件认证测试的有效性 ................40 1.6.4.4 偏航轴认证要求。................。。。。。。。。。。。。。。41 1.6.4.5 设计操纵速度信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 1.6.5 维护记录。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 1.7 气象信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 1.8 导航辅助设备。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 1.9 通讯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 1.10 机场信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 1.10.1 空中交通管制信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 1.11 飞行记录仪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 1.11.1 驾驶舱录音机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 1.11.2 飞行数据记录器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48
LIDAR可用于鲁棒的exoatmospheric定位
I。虽然早期空间任务不需要精确，但现代应用，例如卫星维修和维护，可重复使用的发射车，洲际弹道导弹指导和拦截以及一些卫星到卫星通信，需要精确的位置和速度信息。全球导航卫星系统（GNSS），例如美国的全球定位系统（GPS），可用于在地球表面和低地球轨道（LEO）上进行精确定位。[1]但是，当前的GNSS系统使用少量，复杂且昂贵的卫星，这些卫星无法修复或及时更换，这意味着仅禁用少数卫星可以在大面积上破坏该系统。低接收的功率和涉及的长距离也意味着GNSS容易受到信号spoo fifg和jamming的影响。[2]面对扩散的反卫星武器和电子战系统，政府和商业实体寻求一种替代的太空导航方法可能是优先事项，该方法对对手的干扰更为强大。现有的GNSS替代方法是使用基于地面的跟踪。但是，雷达和光学信号会受到大气扭曲的影响，从而降低了位置精度。使用扩展的集成时间的持久跟踪可以克服大气变形，但这不适用于指导短时间操作。地面跟踪也受到对抗性破坏的约束。此外，单个地面站的有限视图意味着在整个轨道或轨迹中进行持续跟踪需要一个大型网络，并且在有争议或偏远地区的地球区域可能无法进行跟踪。地面数据必须从电台的分布式网络汇总，并迅速传输到车辆，在此期间，它可能会受到干扰，spoofig或其他干扰。我们引入了一种更强大的空间导航方法，该方法使用对位置纤维的自主多材料，或用大地测量的语言进行基准测试。这个
机器人绘画的神经形态电子艺术家
摘要 - 计算机视觉和深度学习方面的进步导致人们对Ai-Art的领域的兴趣激增，包括数字图像创建和机器人辅助绘画。传统的绘画机依靠静态图像和offl ine处理来将视觉反馈纳入其绘画过程中。但是，这种方法并未考虑绘画的动态性质，并且无法将复杂的重叠模式分解为单个笔触。作为基于框架的RGB摄像机的替代方法，神经形态摄像机通过异步事件流捕获场景中光强度的变化，有望克服传统计算机视觉技术的某些固有局限性。在此项目中，提出了一种用于物理绘画的机器人系统，该系统利用了动态视觉传感器（DVS）摄像机的基于事件的视觉输入。为了利用摄像机的超低潜伏期和稀疏编码，该建议的系统还采用了基于事件的信息处理，并在神经形态Dynapse-1处理器上使用尖峰神经网络实现。机器人系统接收DVS感官数据，它代表了笔触的轨迹，并计算了所需的关节速度，以闭环方式用6多F的机器人臂重新创建中风。控制器还将触觉反馈从力量扭转传感器集成在一起，以动态调整末端exector的距离，这取决于刷子的变形。在项目范围内，进一步证明了如何从DVS数据中提取有关感知的笔触中风的速度信息。该系统在现实世界中进行了测试，并成功生成了物理笔触的集合。提出的网络是迈向完全尖峰的机器人控制器的第一步，能够无缝融合基于事件的感觉反馈，从而提供超低潜伏期响应能力。除了在机器人辅助绘画中的实用性之外，开发的网络还适用于需要实时自适应控制的任何机器人任务。
大学卫星的仪器-Cubesat
自从十五世纪初的哲学家和思想家一直想知道太空带来的奥秘，例如它们的性质和扩展，使他们对天体力学，应用数学和自然科学的相关领域做出了巨大贡献。随着技术和计算进步提供的科学进步，已经开发了新的空间应用技术，开始了空间探索的时代。由于电信，空间观察卫星的进展以及通过图像进行土地监测，世界航空航天部门开始发展，并激励建立与部门相关的身体。如巴西的例子，引用了目前被提名INPE的Gocnae（国家太空活动委员会组织）（国家空间研究所）[3]的概念[3]。这一事件偏爱大学，以方形山脉的形式进入太空竞赛，卫星的初始测量为10 x 10 x 10 cm，质量为1，33 kg，其特征是该利基市场的卫星测量。因此，立方体在学习和接触不同程度的教育的学生中表现出了重要的重要性，以便在航空航天部门进行研究。[2，7，8]。作为项目开发的开端，文献综述和对项目最初充足性的传感器进行研究。这项工作的目的是卫星大学建设和仪器的步骤，涵盖编程区域，添加剂制造[4，5]，电子，嵌入式系统和天体力学[1，6]。加速度计和陀螺仪分别提供线性加速度和角速度，磁力计和气压计分别提供指导（指南针）和大气压（高度计），而GPS受体则提供位置和速度信息。每个传感器的数据将通过Cubesat MicroController处理，该数据将通过射频发送器传输处理的数据。这些传感器的主要特征是低成本，较小的物理尺寸和低功耗，这是将电池用作主要能源的应用的重要因素。因此，立方体将能够测量通过GY-280传感器获得的温度，压力和高度。另外，由于使用GPS，陀螺仪和加速度计系统，其沿轨迹的位置描述沿轨迹进行，定位和空间方向。然后，GY-521提供的数据和µT单元中的磁场测量值开始了系统的整合，因此您可以尝试进行步骤，以便更好地利用时间，并离散涉及的步骤，从而促进项目每个阶段可能误差。