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无人飞行器系统的感知与规避-研究与应用

无人飞行器系统的感知与规避-研究与应用

作者:安格洛夫
出版社:国防工业出版社出版时间:2014-11-01
开本: 16开 页数: 368
本类榜单:工业技术销量榜
中 图 价:¥75.0(6.0折) 定价  ¥125.0 登录后可看到会员价
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无人飞行器系统的感知与规避-研究与应用 版权信息

  • ISBN:9787118098495
  • 条形码:9787118098495 ; 978-7-118-09849-5
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

无人飞行器系统的感知与规避-研究与应用 本书特色

在快速发展的无人飞行器系统领域中,遥感和规避系统是其关键技术之一。书中内容包括了在研究中的关键领域和某些特别领域所遇到的挑战,对各种应用领域的无人机系统的遥感和规避问题进行了全面的介绍与回顾。对无人机遥感与规避问题的人为因素、控制问题和导航、操纵、空气动力学和物理学等相关问题进行了阐述。

无人飞行器系统的感知与规避-研究与应用 内容简介

在快速发展的无人飞行器系统领域中,遥感和规避系统是其关键技术之一。书中内容包括了在研究中的关键领域和某些特别领域所遇到的挑战,对各种应用领域的无人机系统的遥感和规避问题进行了全面的介绍与回顾。对无人机遥感与规避问题的人为因素、控制问题和导航、操纵、空气动力学和物理学等相关问题进行了阐述。

无人飞行器系统的感知与规避-研究与应用 目录

**部分  导论
  第1章  引言
    1.1 无人空中飞行器与无人飞行器系统比较
    1.2 无人空中交通工具的发展历史
    1.3 uav分类
    1.4 uav应用
    1.5 uav市场综述
    1.6 uas未来挑战
    1.7 uas故障容错
    参考文献
  第2章  性能折中和标准发展
    2.1 感知与规避范围
    2.2 系统构成
    2.3 感知与规避服务和子功能
    2.4 传感器能力
      2.4.1 空中感知
      2.4.2 陆基感知
      2.4.3 传感器参数
    2.5 跟踪和轨迹预测
    2.6 威胁公布和解决决策
      2.6.1 碰撞规避
      2.6.2 自隔离
      2.6.3 人工决策与算法比较
    2.7 感知与规避*后期限
    2.8 安全评估
    2.9 建模与仿真
    2.10 人为因素
    2.11 标准进程
      2.11.1 描述
      2.11.2 操作和功能要求
      2.11.3 结构
      2.11.4 安全性,性能和互操作性评估
      2.11.5 性能要求
      2.11.6 确认
    2.12 结论
    参考文献
  第3章  民用无人飞行器系统分布式结构中感知与规避能力的集成
    3.1 引言
    3.2 系统概述
      3.2.1 分布式系统结构
    3.3 usal概念和结构
    3.4 飞行和任务服务
      3.4.1 空中部分
      3.4.2 地面部分
    3.5 usal结构中的感知种类
      3.5.1 起飞前操作规程:飞行调度
      3.5.2 机场操作的usal感知与规避
      3.5.3 uas任务期内的感知种类
    ……
第二部分  管理问题和人为因素
  第4章  规程和要求
  第5章  无人机中的人为因素
第三部分  感知与规避方法
  第6章  感知与规避的概念:基于飞行器的感知与规避系统(飞行器到飞行器)
  第7章  利用微分几何概念的无人机系统冲突探测与解决
  第8章  利用公共信息网络感知与规避的飞行器隔离管理
第四部分  感知与规避应用
  第9章  agentfly—用于多重uav仿真、设计和碰撞规避的可升级的高保真框架体系
  第10章  利用机载计算机视觉的发现与规避
  第11章  低成本移动雷达系统在小型uas感知与规避中的应用
后记
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无人飞行器系统的感知与规避-研究与应用 作者简介

     Plamen Angeloy是《计算智能》的审稿人,也是英国兰开斯特大学21信息实验室智能系统研究的协调人。他是电工与电子学会(IEEE)资深会员和两个技术委员会(TC)的主席:标准、计算智能学会主席和进化智能系统、系统论、人与控制论学会主席。他还是英国自主系统国家技术委员会成员、英国西北科学委员会自主系统研究小组成员和英国航空航天公司协会自主系统网络成员。他是极为活跃的专业学者和研究人员,在重要期刊上发表或合作发表同领域评论性刊物150多部,同领域评论性会议论文集、专利和研究专著五十多项,编写了大量的书籍,在计算智能和自主系统建模、识别与机器学习领域中担当重要的研究职务。他的开创性研究成果得到国际认可,研究成果包括计算机在线、进化方法论、基于模糊规则人工智能系统的知识提取算法和自主机器学习。Angelov还是受资助重要项目的极为活跃的研究者,资助单位有EPSRC、ASHRAEUSA、EC FP6和EC FP7、皇家协会、Nuffield基金会、DTI/DBIS、国防部和其他工业机构(BAE系统、4S信息系统、Sagem/sAFRAN、联合航空公司和军用飞机制造公司、NLR等。)

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