Природа Космоса и Технология

Li-Fi (Light Fidelity) — это технология беспроводной связи, которая использует видимый спектр света (400–800 ТГц), аналогичный светодиодному свету, обеспечивая скорость до 100 раз выше, чем у существующего Wi-Fi (до 224 Гбит/с). Несмотря на то, что он имеет меньше ограничений в распределении доступных частот и меньше радиопомех, он относительно уязвим к нарушениям безопасности, поскольку любой может получить к нему доступ. Новая платформа Li-Fi, которая преодолевает ограничения обычных оптических устройств связи и может одновременно повысить скорость передачи данных и безопасность. Разработана технология оптического коммуникационного устройства шифрования на устройстве для использования Li-Fi, которая привлекает внимание как сверхскоростная передача данных следующего поколения. Созданы высокоэффективные светоизлучающие триодные устройства с использованием экологически чистых квантовых точек (малотоксичных и устойчивых материалов). Устройство, разработанное исследовательской группой, представляет собой механизм, генерирующий свет с помощью электрического поля. В частности, электрическое поле концентрируется в «крошечных отверстиях (точечных отверстиях) в проницаемом электроде» и передается за пределы электрода. Данное устройство использует этот принцип для одновременной обработки двух потоков входных данных. Используя этот принцип, разработали технологию под названием «оптический передатчик шифрования на устройстве». Суть этой технологии заключается в том, что устройство само преобразует информацию в свет и одновременно шифрует ее. Это означает, что передача данных с повышенной безопасностью возможна без необходимости использования сложного, отдельного оборудования. Внешняя квантовая эффективность (EQE) — это показатель того, насколько эффективно электричество преобразуется в свет, при этом общий стандарт коммерциализации составляет около 20%. Недавно разработанное устройство зафиксировало EQE в 17,4%, а его яркость составила 29 000 нит, что значительно превышает максимальную яркость OLED-экрана смартфона, которая составляет 2 000 нит, демонстрируя яркость более чем в 10 раз выше. Кроме того, чтобы более точно понять, как это устройство преобразует информацию в свет, исследовательская группа использовала метод, называемый анализом переходных процессов электролюминесценции. Они проанализировали светоизлучающие характеристики, генерируемые устройством при мгновенной подаче напряжения в течение очень короткого промежутка времени. С помощью этого анализа они исследовали движение зарядов внутри устройства со скоростью в сотни наносекунд, прояснив механизм работы двухканальной оптической модуляции, реализованной в одном устройстве. Данное исследование преодолевает ограничения существующих оптических коммуникационных устройств и предлагает новую коммуникационную платформу, которая может как увеличить скорость передачи, так и повысить безопасность. Эта технология, которая усиливает безопасность без дополнительного оборудования и одновременно обеспечивает шифрование и передачу, может быть широко применена в различных областях, где безопасность имеет решающее значение в будущем.

Потолок с балками: как свет заменяет Wi-Fi в помещении. Разработана система оптической беспроводной связи (OWC) внутри помещений, которая использует тонко сфокусированные инфракрасные лучи для обеспечения молниеносного соединения без помех при значительном снижении энергопотребления. Представьте себе сеть, в которой каждое устройство получает свой собственный невидимый луч света, направленный как прожектор, без беспорядка и хаоса, присущих традиционным беспроводным сигналам. В основе этой инновации лежит продуманная концепция: «фазированная решетка внутри фазированной решетки». Представьте себе небольшие скопления инфракрасных излучателей, расположенные внутри большой сетки на потолке. Эти кластеры работают вместе, адаптируясь в режиме реального времени для формирования интеллектуальных, сфокусированных лучей, направленных непосредственно на пользователей, как показано на рисунке выше. Подобно квантовым системам, которые содержат несколько возможностей одновременно, наша система использует эту многоуровневую конструкцию для обеспечения одновременных стабильных соединений для нескольких пользователей. Еще более впечатляет то, что каждый кластер может перестраиваться в подкластеры, что обеспечивает точный контроль и динамическое нацеливание на отдельные устройства. Этот прорыв обеспечивает безопасную и стабильную доставку данных в переполненных помещениях без того, чтобы какой-либо сигнал наступал на другой. Чтобы сделать систему по-настоящему эффективной, был разработан интеллектуальный метод управления, который точно определяет, какие части потолка должны быть активны в любой момент времени. Используя передовую многокритериальную оптимизацию с разреженной релаксацией, наш алгоритм активирует только те кластеры, которые необходимы для поддержания сбалансированных соединений без помех. Вместо того, чтобы освещать весь потолок, эта система выборочно питает нужные излучатели для эффективного обслуживания пользователей и справедливой экономии энергии при одновременном повышении производительности. Это не только делает систему более экологичной, но и прокладывает путь к справедливому и стабильному обслуживанию даже в густонаселенных районах. Сочетая в себе точные световые лучи, адаптивное оборудование и интеллектуальное управление, эта система меняет представление о том, какой может быть беспроводная связь внутри помещений. Будь то офисы, больницы, торговые центры или умные дома, этот подход снижает цифровой углеродный след, обеспечивая при этом лучшую в своем классе производительность. Мы показали, что при правильном видении и технологиях будущее беспроводной связи не просто выглядит ярким — оно излучает потенциал.

Земля сама вырабатывает электричество. Заряженные океанские течения могут вырабатывать электричество. Мировой океан покрывает более 70% поверхности Земли. Они наполнены течениями, некоторые из которых намного сильнее, чем самые быстрые большие реки. Эти течения могут быть использованы в качестве чистой, морской возобновляемой энергии. Морская энергия гораздо более предсказуема и надежна, чем многие другие виды возобновляемой энергии, потому что в отличие от солнца и ветра, которые регулярно не производят электричество, океанские течения никогда не перестают двигаться вокруг планеты. Вырабатываемая ими электроэнергия может быть доставлена на берег с помощью силовых кабелей под водой (как это в настоящее время делается с помощью ветряных турбин в море). Он также может быть использован для производства водорода на шельфе, который можно транспортировать и использовать в качестве топлива. Это устранило бы необходимость в подводных кабелях. Получили данные от дрейфующих буев в океане. Эти аппараты оснащены метеорологическими и океанографическими датчиками, которые были отправлены в океан. Сегодня по всему Мировому океану плавает 1250 таких буев. Они спроектированы таким образом, чтобы следить за циркуляцией воды в океанах, чтобы они могли постоянно измерять скорость и направление океанских течений. Их не разносит ветром. Они передают информацию об океанских течениях через спутник, чтобы она могла быть общедоступной и использоваться учеными. Мы рассмотрели 43 миллиона измерений скорости и направления океанских течений в определенных местах. Исходя из этого, мы смогли рассчитать количество энергии, хранящейся в каждом квадратном метре океана. Это известно как плотность энергии. Это основополагающий шаг в определении потенциала океанских течений для производства чистой и возобновляемой энергии. Ученые во всем мире проводят исследования о том, как использовать океанские волны, приливы и течения для выработки энергии. Итак, что нужно, так это чтобы проекты были разработаны. Обычно это начинается с того, что разработчик проекта, сообщество или электрическая компания создают бизнес для привлечения инвестиций для запуска проекта. Тогда потребуется больше технических работ. Это включает в себя тщательное измерение океанских течений, чтобы выбрать точное место для турбин, и выяснение того, как подключить турбины к берегу.

Спутниковые электрооптические датчики предназначены для обнаружения пусков ракет на ранней стадии, что позволяет экономить ценное время для принятия контрмер в случае нападения Почему исследования в области электрооптических датчиков приобретают все большее значение в сегменте безопасности? Некоторые страны с высоким риском либо уже имеют, либо разрабатывают ракетные комплексы с большой дальностью боя, позволяющими достигать целей. Использование спутниковых систем раннего предупреждения приобретает все большее значение в свете меняющейся архитектуры безопасности. Электрооптические (ЭО) датчики играют в этом решающую роль. Электрооптические датчики, встроенные в спутники, станут разумным дополнением к наземной противовоздушной обороне. Они могут обнаруживать пуски ракет по инфракрасному сигналу выхлопного шлейфа ракеты. Это означает, что радары управления огнем могут быть точно проинструктированы и контрмеры могут быть инициированы быстрее. Использование спутниковой системы раннего предупреждения с датчиками ЭО позволило бы увеличить время заблаговременного предупреждения перед ракетным нападением, выиграв ценное время для принятия контрмер. Даже всего несколько секунд могут иметь решающее значение. Как работают электрооптические датчики? Электрооптические датчики — это электронные детекторы, которые преобразуют свет или изменение света в электронный сигнал. Наши демонстраторы технологий сочетают в себе технологию инфракрасной камеры с интеллектуальными алгоритмами обработки изображений для предоставления точной информации о цели. Разработка таких датчиков — сложная задача. О чем нужно помнить разработчикам? Мы оптимизируем конструкцию датчика в индивидуальном порядке, с учетом запланированных спутниковых миссий. Помимо орбитальной геометрии наблюдения спутника, мы также учитываем все условия окружающей среды, так как они оказывают решающее влияние на дальность обнаружения системы EO. Различные виды облаков, климатические зоны, времена года и фон Земли – все это примеры этих влияющих факторов. Датчики обнаруживают сигналы в инфракрасном диапазоне длин волн. В зависимости от высоты орбиты спутника необходимо определить идеальный диапазон длин волн с учетом наземных и атмосферных условий, чтобы иметь возможность как можно скорее обнаружить ракеты средней и большой дальности. Для этого мы указываем инфракрасный фильтр, который проницаем только в определенных диапазонах длин волн. Мы помещаем этот фильтр перед датчиком, чтобы пропускались только инфракрасные длины волн, которые имеют отношение к целям раннего предупреждения о ракетном нападении. Есть и другие параметры, такие как время интеграции датчика и вибрация спутника, которые мы должны учитывать. Выбор правильного спектрального канала имеет решающее значение для достижения достаточно высокого для этого значения. Если правильно подобрать спектральные полосы, то значительно проще обнаружить пуск ракеты на земном фоне, например, при ярком солнечном свете. Как вы проверяете производительность датчика для использования в космосе? Чтобы обеспечить успешное раннее предупреждение о ракетах, требуется передовое моделирование, которое моделирует, как спутниковый датчик ЭО будет наблюдать за Землей. Используется программное обеспечение для моделирования и работаем с разработчиком над его уточнением и дальнейшим расширением. Используется МАТИСС для создания последовательностей изображений для гипотетического сценария угрозы, начиная с запуска ракеты и заканчивая моментом сгорания последней ступени разгона. Во время этих последовательностей мы моделируем не только всю геометрию наблюдения и сигнатуру ракеты вдоль траектории ее полета, но и то, как атмосфера влияет на дальность зондирования такого рода наземных систем наблюдения. Используем алгоритмы обработки изображений для анализа реалистичных последовательностей изображений, чтобы мы могли повторять их и оптимизировать для сценария угрозы. Вся цель состоит в том, чтобы иметь возможность подать сигнал тревоги и передать сигнал тревоги как можно скорее при обнаружении ракеты. Как алгоритм предотвращает ложные тревоги? Алгоритмы запрограммированы на тепловые сигнатуры ракет. Таким образом, если горячая точка видна на нескольких последовательностях изображений подряд, это указывает на ракету в полете. Но если это пятно исчезает через короткое время, это ложная тревога, вызванная, например, отражением солнечного света от объекта. Алгоритм использует базу данных для непрерывного сравнения ожидаемого профиля полета с только что обнаруженным. Разработанные датчики ЭО уже используются? Да. Планы по созданию малого спутника включают демонстрацию возможности обнаружения ракет с орбиты. Кроме того, также работаем в составе других консорциумов. Например, работа над геостационарной наземной системой наблюдения.

Роботы-дроны! Специализированные роботы, которые могут как летать, так и управлять, обычно приземляются на землю, прежде чем попытаться трансформироваться и уехать. Но когда местность посадки неровная, эти роботы иногда застревают и не могут продолжать работу. Разработан реальный Трансформер, который обладает «умом», позволяющими трансформироваться в воздухе, что позволяет роботу-дрону плавно откатиться и начать наземные операции без паузы. Повышенная маневренность и надежность таких роботов могут быть особенно полезны для коммерческих систем доставки и роботов-исследователей. Новый робот, получивший название ATMO (антенно-трансформирующий морфобот), использует четыре двигателя для полета, но кожухи, которые их защищают, становятся колесами системы в альтернативной конфигурации вождения. Вся трансформация зависит от одного двигателя, который приводит в движение центральный шарнир, который поднимает двигатели ATMO вверх в режим дрона или опускает его в режим привода. Спроектировали и построили новую роботизированную систему, вдохновленную природой — так же, как животные могут по-разному использовать свое тело для достижения различных типов передвижения. Например, птицы летают, а затем меняют морфологию своего тела, чтобы замедлить себя и избежать препятствий. «Способность трансформироваться в воздухе открывает множество возможностей для повышения автономности и надежности. Трансформация в воздухе также создает проблемы. Сложные аэродинамические силы вступают в игру как потому, что робот находится близко к земле, так и потому, что он меняет свою форму по мере своей трансформации. Все летательные аппараты испытывают сложные силы вблизи земли. В качестве примера можно привести вертолет. Когда он подходит к посадке, его двигатели выталкивают много воздуха вниз. Когда этот воздух ударяется о землю, некоторая его часть отскакивает обратно вверх; Если вертолет заходит слишком быстро, он может попасть в вихрь, образованный отраженным воздухом, в результате чего транспортное средство потеряет подъемную силу. В случае с ATMO уровень сложности еще выше. Робот не только должен бороться со сложными наземными силами, но у него также есть четыре струи, которые постоянно изменяют степень, с которой они стреляют друг в друга, создавая дополнительную турбулентность и нестабильность. Чтобы лучше понять эти сложные аэродинамические силы, исследователи провели испытания в лаборатории беспилотных летательных аппаратов CAST. Они использовали так называемые эксперименты с тензодатчиками, чтобы увидеть, как изменение конфигурации робота при посадке влияет на его силу тяги. Они также провели эксперименты по визуализации дыма, чтобы выявить основные явления, которые приводят к таким изменениям в динамике. Затем исследователи ввели эти знания в алгоритм, лежащий в основе новой системы управления, которую они создали для ATMO. Система использует усовершенствованный метод управления, называемый модельным предиктивным управлением, который работает путем непрерывного прогнозирования того, как система будет вести себя в ближайшем будущем, и корректирует свои действия, чтобы оставаться на курсе. Алгоритм управления является самым большим нововведением в этой работе. Квадрокоптеры используют определенные контроллеры из-за того, как расположены их двигатели и как они летают. Здесь мы представляем динамическую систему, которая ранее не изучалась. Как только робот начинает трансформироваться, вы получаете различные динамические связи — разные силы, взаимодействующие друг с другом. И система управления должна быть способна быстро реагировать на все это.

Новая технология, использующая лазеры для создания керамики, способной выдерживать сверхвысокие температуры, применяется в самых разных областях — от технологий ядерной энергетики до космических кораблей и реактивных выхлопных систем. Изображение: TEM и STEM-HAADF анализ образца HFC17, синтезированного при 1700°C методом SLRP. Техника может быть использована для создания керамических покрытий, плитки или сложных трехмерных структур, что позволяет повысить универсальность при проектировании новых устройств и технологий. Спекание — это процесс, с помощью которого сырье — порошки или жидкости — превращается в керамический материал. Ориентирован на сверхвысокотемпературную керамику под названием карбид гафния (HfC). Традиционно для спекания HfC сырье помещается в печь, которая может достигать температуры не менее 2200 градусов по Цельсию — процесс, который является трудоемким и энергоемким. Техника быстрее, проще и требует меньше энергии. Новая технология работает путем нанесения 120-ваттного лазера на поверхность жидкого полимерного прекурсора в инертной среде, такой как вакуумная камера или камера, заполненная аргоном. Лазер спекает жидкость, превращая ее в твердую керамику. Это может быть использовано двумя различными способами. Во-первых, жидкий прекурсор может быть нанесен в качестве покрытия на базовую структуру, такую как углеродные композиты, используемые в гиперзвуковых технологиях, таких как ракеты и космические аппараты. Прекурсор может быть нанесен на поверхность конструкции, а затем спечен с помощью лазера. Поскольку процесс спекания не требует воздействия тепла печи на всю конструкцию, новая технология обещает нанести сверхвысокотемпературные керамические покрытия на материалы, которые могут быть повреждены при спекании в печи. Второй способ, с помощью которого инженеры могут использовать новую технологию спекания, включает в себя аддитивное производство, также известное как 3D-печать. В частности, метод лазерного спекания может использоваться в сочетании с методом, аналогичным стереолитографии. В этой технике лазер устанавливается на столе, который находится в ванне с жидким прекурсором. Чтобы создать трехмерную структуру, исследователи создают цифровой дизайн структуры, а затем «разрезают» эту структуру на слои. Для начала лазер прорисовывает профиль первого слоя структуры в полимере, заполняя профиль как бы раскрашивая на картинке. По мере того, как лазер «заполняет» эту область, тепловая энергия преобразует жидкий полимер в керамику. Затем стол опускается немного глубже в полимерную ванну, и лезвие проходит по верхней части, чтобы выровнять поверхность. Затем лазер спекает второй слой структуры, и этот процесс повторяется до тех пор, пока вы не получите готовое изделие из спеченной керамики. Точнее будет сказать, что лазер сначала преобразует жидкий полимер в твердый, а затем превращает твердый полимер в керамику. Создан HfC такого качества из жидкого полимерного прекурсора. А сверхвысокотемпературная керамика, как следует из названия, полезна для широкого спектра применений, где технологии должны выдерживать экстремальные температуры, например, для производства атомной энергии. Исследователи также продемонстрировали, что лазерное спекание может быть использовано для создания высококачественных покрытий HfC из углеродных композитов (C/C). По сути, керамическое покрытие сцеплялось с основной структурой и не отслаивалось. Покрытия HfC на подложках C/C продемонстрировали сильную адгезию, равномерное покрытие и потенциал для использования в качестве термозащиты и устойчивого к окислению слоя. Это особенно полезно, потому что, помимо гиперзвуковых применений, углерод/углеродные структуры используются в соплах ракет, тормозных дисках и системах тепловой защиты аэрокосмической отрасли, таких как носовые обтекатели и передние кромки крыла. Новая технология лазерного спекания также значительно эффективнее обычного спекания по нескольким параметрам. Этот метод позволяет нам создавать сверхвысокотемпературные керамические структуры и покрытия за секунды или минуты, в то время как традиционные методы занимают часы или дни. А поскольку лазерное спекание происходит быстрее и с высокой степенью локализации, на него расходуется значительно меньше энергии. В частности, при лазерном спекании не менее 50% массы прекурсора превращается в керамику. Традиционные подходы обычно преобразуют только 20–40% прекурсора. Наконец, техника относительно портативна. Это должно быть сделано в инертной среде, но транспортировать вакуумную камеру и оборудование для аддитивного производства гораздо проще, чем транспортировать мощную крупногабаритную печь.

Новый инструмент автоматического удаления может остановить большинство вредоносных программ, управляемых дистанционно. Новый инструмент автоматизирует процесс удаления вредоносного ПО, экономя инженерам часы работы и деньги компании. Инструмент “ECHO” обращает вредоносное ПО против самого себя, используя его встроенные механизмы обновления и предотвращая восстановление ботнетов. “ECHO” на 75% эффективен при удалении ботнетов. Раньше на устранение вредоносного ПО уходили дни или недели, но теперь его можно решить за несколько минут. Как только команда безопасности понимает, что их система скомпрометирована, они могут развернуть “ECHO”, который работает достаточно быстро, чтобы предотвратить уничтожение ботнетом всей сети. “ECHO” уничтожает вредоносное ПО в три этапа. Во-первых, он определяет, как вредоносное ПО развертывает свой вредоносный код. Затем “ECHO” определяет возможности этого механизма развертывания и выясняет, как их можно перепрофилировать для исправления. Затем он создает код исправления, который использует те же механизмы для отключения вредоносного ПО. Затем этот код тестируется и в конечном итоге отправляется в систему. С помощью таких инструментов, как “ECHO”, ботнеты могут быть удалены до того, как они нанесут экономический и эксплуатационный ущерб.

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА), широко известные как дроны, уже зарекомендовали себя как ценные инструменты для широкого спектра применений, начиная от производства фильмов и развлечений и заканчивая обороной и безопасностью, сельским хозяйством, логистикой, строительством и мониторингом окружающей среды. Хотя эти технологии уже широко используются во многих странах мира, инженеры пытаются еще больше расширить их возможности, чтобы их можно было использовать для решения еще более сложных проблем. Недавно был разработан дрон со складными крыльями, который мог бы быть более маневренным, чем обычные дроны. Дрон черпает вдохновение в крылатой белке-летяге, разновидности белки, которая использует свободные лоскуты кожи, прикрепленные от запястий к лодыжкам, чтобы скользить от дерева к дереву. Дрон-летяга вдохновлен движениями белок-летяг, в частности, их способностью быстро замедляться, расправляя крылья непосредственно перед приземлением на деревья. Ранее было обнаружено, что аэродинамическое сопротивление мембраны крыла робота препятствует его работе в обычных сценариях полета (например, когда дрон летит по прямой линии). В ситуациях, когда роботу необходимо внезапно остановиться или быстро изменить направление, чтобы предотвратить столкновение с препятствиями, раскрытие крыльев может создать значительную силу в направлении, противоположном объекту, которого дрон пытается избежать. Чтобы безопасно и надежно работать в таких сценариях, летающий дрон-белка должен быть способен решать, когда развернуть или убрать крылья в зависимости от ситуации, а роторы должны быть способны создавать соответствующую тягу. Кроме того, искусственные нейронные сети обучены точно предсказывать аэродинамическое сопротивление, создаваемое мембраной крыла дрона на основе силикона. Затем они разработали стратегию координации тяги и крыла (TWCC), которая использует прогнозы нейронной сети для оптимального управления как мембраной крыла, так и двигателями, обеспечивая надежное выполнение желаемых маневров. Предложен каркас, способный одновременно управлять силиконовой мембраной крыла с ее сложной, неаналитически предсказуемой аэродинамикой и двигателями беспилотника, а также демонстрировать высокоэффективное отслеживание траектории и обход препятствий на реальном оборудовании. Работа беспилотного летающего аппарата, вдохновленного белками, поддерживается исключительно встроенным чипом микроконтроллера, без необходимости использования внешних вычислительных или коммуникационных систем. Это связано с тем, что алгоритм, обеспечивающий его высокую маневренность, является одновременно легким и энергоэффективным. Таким образом, он также может работать на низкопроизводительных микроконтроллерах, таких как микроконтроллеры класса Arduino. В дальнейшем новый беспилотник может быть усовершенствован и протестирован в более широком диапазоне настроек и сценариев. В конечном счете, это может помочь решить многие реальные проблемы. Например, помощь пользователям в удаленном мониторинге природной и антропогенной среды, выполнении поисково-спасательных операций, съемке материалов для фильмов или проведении оборонных операций. Планируйте реализовать дополнительные возможности, вдохновленные реальными белками-летягами. В частности, целью является изучение планирующего поведения летающего дрона-белки и разработка типа шасси и стратегий управления, которые позволили бы дрону быстро замедляться и приземляться на стены или деревья, подобно тому, как приземляются настоящие белки-летяги.

Новые методы для БПЛА для навигации там, где GPS дает сбой. Навигация дронов в условиях отсутствия надежных сигналов глобальной системы позиционирования (GPS) остается серьезной проблемой для современных аэрокосмических технологий. В новом исследовании рассматриваются методы определения местоположения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в районах, где нет доступа к GPS, изучаются как абсолютные, так и относительные методы локализации. Исследование подчеркивает потенциал систем на основе машинного зрения и важность гибридных подходов, которые интегрируют различные датчики и алгоритмы. Эта работа не только улучшает наше понимание навигации БПЛА в сложных условиях, но и намечает путь для надежной работы в режиме реального времени в условиях отсутствия GPS, что имеет решающее значение для таких приложений, как реагирование на стихийные бедствия, наблюдение и автономная доставка. Глобальные навигационные спутниковые системы (GNSS), такие как глобальные системы позиционирования (GPS), имеют основополагающее значение для навигации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), но их эффективность снижается в городских каньонах, закрытых помещениях или агрессивной среде, где сигналы затруднены или глушены. Традиционная зависимость от GPS делает дроны уязвимыми к сбоям, будь то высокие здания, погодные условия или кибератаки. В исследовании выделены гибридные подходы как наиболее надежное решение для навигации БПЛА. Эта работа устраняет значительные пробелы в существующих технологиях, предлагая практические идеи для реальных приложений, где сигналы GPS недоступны В обзоре рассматриваются два основных метода навигации БПЛА в зонах, где отсутствует GPS: абсолютная локализация, которая использует предварительно нанесенные на карту данные о местности (например, TERCOM и DSMAC), и методы относительной локализации, такие как SLAM (одновременная локализация и картографирование) и визуально-инерциальная одометрия, которые полагаются на данные датчиков в реальном времени. В то время как абсолютные методы сталкиваются с ограничениями в безликих средах, относительные методы обеспечивают адаптивность, но требуют значительных вычислительных ресурсов. Системы на основе машинного зрения, особенно если они оснащены искусственным интеллектом для распознавания особенностей, имеют значительные перспективы, хотя условия освещения остаются сложными. Важность объединения датчиков, демонстрирующая, что сочетание LiDAR, радара и инерциальных измерений с передовыми методами фильтрации, такими как фильтры Калмана, может значительно повысить надежность навигации. Кроме того, решающее значение имеет обработка данных в режиме реального времени, а аппаратные ускорители, такие как графические процессоры, и оптимизированные алгоритмы (такие как сети LSTM) позволяют быстрее анализировать данные и принимать решения. В то время как гибридные системы, сочетающие карты местности с данными SLAM в реальном времени, обеспечивают баланс точности и гибкости, исследование признает необходимость дальнейшего совершенствования для масштабирования этих решений в различных средах. Достижения в области вычислительной мощности искусственного интеллекта и периферийных вычислений станут ключом к полностью автономным операциям БПЛА в непредсказуемых реальных условиях. Ни один датчик или алгоритм не может решить все проблемы навигации без GPS. Исследование показывает, что сочетание абсолютной и относительной локализации с мультисенсорным синтезом является ключом к достижению надежной навигации БПЛА. Будущая работа должна быть сосредоточена на оптимизации этих систем для работы в условиях непредсказуемости окружающей среды, начиная от густонаселенных городских районов и заканчивая отдаленными зонами стихийных бедствий. Это исследование имеет значительные последствия для отраслей, использующих беспилотные летательные аппараты, таких как логистика, сельское хозяйство и оборона. БПЛА, доставляющие медикаменты в отдаленные районы или районы, пострадавшие от стихийных бедствий, могут работать без GPS, а военные беспилотники могут перемещаться в регионах, где сигнал глушится. В исследовании также указывается на необходимость нормативно-правовой базы для стандартизации этих технологий, обеспечивая их безопасную и эффективную интеграцию в будущие инфраструктуры. По мере того, как беспилотные летательные аппараты становятся неотъемлемой частью умных городов и инспектирования инфраструктуры, преодоление ограничений GPS обеспечит более безопасную и эффективную работу. Эти результаты стимулируют дальнейшие инвестиции в навигацию на основе искусственного интеллекта и совместные исследования для совершенствования этих систем для глобального использования.

Команда исследователей киберсистем, инженеров, специалистов по оптике и робототехнике разработала навигационную систему для квадрокоптеров, которая дает им возможность выполнять точные маневры полета автономно. Разработана многосторонняя система, позволяющая квадрокоптерам выполнять сложные фигуры высшего пилотажа автономно, безопасным образом, как в помещении, так и на открытом воздухе. Было бы выгодно, если бы беспилотники могли выполнять задачи автономно без вмешательства человека. Например, это позволит выполнять полетные задачи, выходящие за рамки видимости удаленного пилота. Это также значительно снизило бы затраты на другие задачи, такие как доставка посылок. Из-за этого исследователи работают над тем, чтобы сделать дроны умнее. Система также включала в себя добавление планировщика траекторий, чтобы сделать траекторию полета максимально плавной и избежать столкновения с неподвижными объектами. Они также добавили программное обеспечение для решения проблем с чувствительностью к рысканию, чтобы помочь сгладить проблемы с вращением по рысканию. На практике их система использует предварительно загруженные карты, бортовые вычисления в полете и визуальную обработку, которая преобразует топологические метрики в воздушные движения, что позволяет постоянно корректировать траекторию полета в зависимости от условий. Система позволяет временами проводить неустойчивые положения, что, как было отмечено, позволяет птицам и летучим мышам достигать такой точной точности полета. Протестировал систему как с симуляциями, так и с реальными дронами, и обнаружил, что ее можно использовать для безопасного полета дронов как в помещении, так и на открытом воздухе. Они также обнаружили, что его можно использовать, чтобы позволить беспилотникам автономно выполнять фигуры высшего пилотажа и безопасно перемещаться по полосе препятствий.