先进空中机动 (AAM) 飞机需要感知系统,以便在城市、郊区、农村和区域环境中实现精确进近和着陆系统 (PALS)。目前批准用于自动进近和着陆的最先进的方法将难以用于支持 AAM 操作概念。但是,来自其他应用和低 TRL 研究的技术和系统使用视觉、红外、雷达和 GPS 方法为 AAM 飞机进近和着陆提供基线感知和传感要求。本文重点介绍基于视觉的 PAL,以演示闭环基线控制器,同时遵守联邦航空管理局的要求和规定。共面算法确定姿势估计,并将其输入到扩展卡尔曼滤波器中。将 IMU 与视觉相结合,为 GPS 拒绝的环境创建传感器融合导航解决方案。状态估计会导致下滑道和定位器误差计算,这对于设计和推导 AAM PALS 的制导律和控制律至关重要。 IMU 和视觉导航解决方案为 AAM PALS 提供了有希望的模拟结果,更高保真度的模拟将包括计算机图形渲染和特征对应。
在当今日益复杂且不可预测的全球景观中,人工智能(AI)在军事决策中的作用已成为必要的工具,也已成为变革性的力量。AI处于创新和道德复杂性的缔合,能够重塑陆基军事行动并提高运营效率,但它也给透明度和治理带来了关键的挑战。在研究AI在欧洲陆基军事决策中的作用时,本文将技术进步AI带来的技术提出,其解决方案及其部署所需的谨慎。受乌克兰正在进行的冲突影响的大规模土地战的复兴强调了强大,响应迅速和技术实现军事系统的重要性。AI已成为该方程式中的基本组成部分,增强了实时数据分析,预测性建模和情境意识。这种整合使欧洲的土地力量能够保持竞争优势,从而解决了战略必需品,例如速度和联盟行动中的互操作性。开发AI驱动的传感器到射击器系统和多域操作能力有望简化决策过程,从而创造出更敏捷和反应迅速的军事力量。随着这些技术的进步,面临重大挑战。AI的双重用途性质,即它在平民和军事领域的适用性 - 使其采用了复杂性。维持人的监督对于避免对可能缺乏透明度和问责制的算法过度依赖至关重要。欧洲军事力量面临着将AI整合到其运营框架中的挑战,同时坚持严格的道德和法律标准。AI开发的快速速度,再加上碎片的全球监管景观,需要具有凝聚力的管理结构。没有明确的标准和国际法规,AI技术可能会加剧安全风险,增加意外升级的潜力,甚至挑战人道主义法的基本原则。依赖AI引入了道德考虑,尤其是在讨论能够在不进行人类干预的情况下做出生死决策的自主系统时。对于欧洲的土地力量,必须采用AI,以确保道德完整性,运营透明度和技术整合的平衡方法来追求AI。本文反映了AI在军事决策中的潜力和责任。这条道路将需要在拥抱创新和保护人类的道德和法律基础之间取得微妙的平衡。将AI整合到MIL ITARY框架中代表了战略优势,但是必须对其进行远见和谨慎的态度,以维护支撑我们民主社会的价值观。
“照片”方法的第一个影响来自 SIG 数据库结构,它使洪水风险管理的所有步骤的结果易于访问。第二个影响更为重要,它来自“照片方法”与传统方法之间可能存在的联系。使用 2d 模型(rubar20,由里昂 CEMAGREF 开发的软件)对埃罗河谷的水力建模进行了互补性研究。结果对比表明了相互的贡献:1)“照片”方法有助于水力建模的结构化、参数化和验证;2)相反,水力建模有助于“照片”方法的验证。
p在RCP 8.5方案下,在30年的时间内(a,b和c)在T min的情况下进行了变化,参考历史时期,(d)在2012年至2023年之间的T min中实际变化。*从Matthews等人重新创建。(2018)和USDA植物坚固区图。
本环境评估报告是根据 1969 年《国家环境政策法》(经修订)及其实施条例(美国法典第 42 卷第 4321 节及以下各节)制定的。和 40 联邦法规 (CFR) 1500-1508;32 CFR 第 651 部分(陆军条例 200-2),陆军行动的环境分析;32 CFR 989(空军指令 32-7061),环境影响分析过程;以及国防部指令 4715.9,环境规划和分析。拟议行动的目的是在范登堡空军基地提供初始防御作战能力 (IDOC),以保卫美国免受远程弹道导弹的有限攻击。GMD IDOC 活动是操作性的,不是测试性质的。作战发射只会在紧急情况下发生,作为对有限远程弹道导弹袭击的初步防御。因此,本环境评估并未解决防御性 GBI 发射对环境的影响,这种发射只会在应对实际弹道导弹威胁时发生。
在肯尼亚,媒体行业在肯尼亚宪法的法律指导下运作,2010年是该国的最高法律。《宪法》第33条和第34条扩大了表达自由和新闻界的自由,特别是禁止国家干预个人记者以及国有拥有和私人媒体的社论独立性。此外,三项法律是肯尼亚媒体运作的关键指导:2013年《媒体理事会法》和2013年的《肯尼亚信息与通信法》(修正案)。4
有关此表格的个人信息是根据《药物保证计划》(Plan Z)的《药品法案法案》第22条的授权收集的。个人信息将用于支持患者成为计划Z受益人。如果您对此表格的个人信息收集有疑问,请联系健康保险BC(HIBC)。从低陆平原,致电604 683-7151。在卑诗省其他地方,致电1 800 663-7100(免费电话)。个人信息将被发布给Pharmacare,以提供药品福利。将根据《信息自由与保护法》和《制药服务法》使用此信息。
格雷灵土壤 (A1):这些土壤深厚、沙质且排水过度,分布在近乎平坦至缓坡的冲积平原上。这些土壤具有低至中高的森林生产潜力和低至中等的再造林潜力。在这些土壤上发现的主要树种是杰克、松树和橡树。在这个土壤组中,地下水位波动在离地表 5 英尺以内。灰平-格雷灵土壤 (A2):这些土壤是排水过度到略微过度的土壤,分布在冲积平原和低冰碛上。它们通常出现在近乎平坦至陡峭的地形上。根据坡度的不同,侵蚀危险从轻微到陡峭不等。这些土壤中的大部分是橡树和山杨树森林。森林生产和再造林潜力从低到中高不等,具体取决于树种和土壤湿度。该土壤区域内有分散的湿点。 Rubicon、Montcalm-Graycalm 土壤 (B-1):该镇内只有三小片此类土壤。土壤深厚,沙质,排水性略强。土壤位于冲积平原的水平面上。因此,侵蚀风险较小,但随着坡度增加,侵蚀风险会变得严重。森林生产力根据树种不同,从中低到非常高不等。红松和白松具有最高的生产力潜力。目前主要存在的森林类型是山杨和橡树。Crosswell 土壤 (D-2):这些是排水性中等良好的深沙质土壤。土壤主要位于冲积平原,也在一定程度上位于排水道沿线的低阶地上。土壤位于近水平到缓坡的表面上,侵蚀风险较小。森林生产力各不相同,从低到高不等。白松的再造林率很高。与此类土壤相关的主要树种是低地硬木、山杨、短叶松、橡树和红
反陆战理论在不断发展。它指导我们在复杂的反叛乱和稳态作战中有效地组织和运用,并帮助我们重新学习在有争议的环境中大规模同等和近同等冲突和竞争的教训。随着我们不断提高空中力量的能力和容量,我们彻底改变反陆战并融入新概念和新技术的能力将确定塑造未来反陆战理论的新最佳实践。在确定我们空军的最佳实践时,始终要考虑从和平时期到大规模战斗的竞争连续性。由于空军支持联合作战,因此考虑同等和近同等竞争对于理论来说是一个持续的必要性。每个飞行员都是创新者,是这个持续发展过程不可或缺的一部分——我们都应该相互联系、分享和学习,以取得成功。在对抗同等对手的竞争环境中实施反攻需要空军部队在部署和使用计划以及领导理念方面更具适应性、弹性和敏捷性。
摘要 — 无人机的视觉对于无人机相关应用(例如搜索和救援、在移动平台上着陆等)非常重要。在本工作中,我们开发了无人机在移动平台上着陆以及复杂环境中无人机物体检测和跟踪的集成系统。首先,我们提出了一种基于 LoG 的鲁棒深度神经网络进行物体检测和跟踪,与典型的基于深度网络的方法相比,它在对物体尺度和光照的鲁棒性方面具有很大的优势。然后,我们还在原有的卡尔曼滤波器的基础上进行了改进,并设计了一个基于迭代多模型的滤波器来解决运动估计实际情况下未知动态的问题。接下来,我们实现了整个系统,并在两种复杂情况下进行了基于 ROS Gazebo 的测试,以验证我们设计的有效性。最后,我们将提出的检测、跟踪和运动估计策略部署到实际应用中,以实现无人机对支柱的跟踪和避障。事实证明,我们的系统在实际应用中表现出很高的准确性和稳健性。