MCL Viper 系统为军用车辆提供多种无人机发射能力

MCLViper系统为军用车辆提供多种无人机发射能力军用无人机正变得无处不在,目前的计划是让无人机的数量更多。为此,这些机器人战士必须与其他战斗系统无缝集成,而不是成为复杂的附加装置。SpearUAV的MCLViper系统就是一个例子。蝰蛇300系列是一套可折叠的小型四旋翼无人机,配备电力推进器、可互换弹头和先进的交互式传感器,可在人类操作员按下攻击按钮之前躲避障碍物、悬停、锁定并识别目标。SpearUAV的MCL将这一概念又向前推进了一步,它由四个或更多的"蝰蛇"装在罐子里组成一个整体。该装置可安装在坦克、装甲运兵车或机器人侦察车等车辆外部。这样,战术部队就能同时或依次发射多架无人机,并指挥它们单独或成群地飞行,而不必离开车辆内部的保护或降低机动性。SpearUAV商务执行副总裁YiftachKleinman说:"在Spear,我们已经认识到与军事平台SWAP(尺寸、重量和功率)分配相关的复杂挑战,以及以先进能力增强战术部队的关键需求。Spear在封装无人机系统(UAS)以及从潜艇和步兵战车(IFV)等各种平台无缝执行任务方面的专业技术已得到验证,这推动了MCL"蝰蛇"无人机的开发。"部署中的蝰蛇无人机这一创新解决方案将增强整个VIPER300系列的能力,满足从班、排到连、营的各种单位的需求。军事部队现在可以利用单兵或SWARM能力的优势,包括悬停、速度、紧凑性和成本效益,并能以动能或电子方式攻击和消灭精确目标。与BMS和C4i系统的集成确保了我们在部队生态系统中的一体化。该解决方案重塑了战术效能,使部队能够成功执行各种任务,同时在任何战争情况下都能加强保护,最大限度地减少暴露在对手面前的机会。下面的视频展示了"蝰蛇"MCL的实际应用。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1383553.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1383553.htm

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前沿项目旨在为无人机配备自主视觉导航能力密苏里大学的学生在亚利桑那州的尤马试验场(世界上最大的军事设施之一)工作了一个月,使用定制的无人机收集可见光和红外视频数据。他们的项目为美国陆军工程研发中心支持的这个为期两年的项目奠定了基础。来源:美国国防部这是密苏里大学研究人员领导的一个为期两年的项目的目标,该项目得到了美国陆军工程研发中心(ERDC)330万美元的资助,ERDC是美国陆军工程兵部队的主要研发中心。电子工程和计算机科学馆长特聘教授、该项目的首席研究员KannappanPalaniappan说,在GPS导航信号中断或丢失的情况下,例如在发生自然灾害或军事情况下,自主运行的能力变得至关重要。Palaniappan说:"这种情况通常发生在自然灾害、建筑环境和地形闭塞或人为干预之后。如今运行的大多数无人机都需要GPS导航才能飞行,因此一旦失去信号,它们就无法找到方向,通常会降落在任何地方。与地面GPS导航应用不同的是,地面GPS导航应用可以在你错过转弯时为你重新规划路线,而空中无人机目前还没有在这种情况下重新规划路线的选项。"密苏里大学的学生在亚利桑那州的尤马试验场(世界上最大的军事设施之一)工作了一个月,使用定制的无人机收集可见光和红外视频数据。他们的项目为美国陆军工程研发中心支持的这个为期两年的项目奠定了基础。来源:美国国防部目前,必须有人手动驾驶无人机,并具备高度的态势感知能力,才能让无人机避开周围的障碍物,如建筑物、树木、山脉、桥梁、标志或其他突出结构,同时保持在无人机驾驶员的视线范围内。现在,通过视觉传感器和算法的结合,Palaniappan和团队正在开发一款软件,让无人机能够自主飞行--独立感知环境并与之互动,同时实现特定的目标或目的。坎纳潘-帕拉尼亚潘。资料来源:密苏里大学哥伦比亚分校Palaniappan说:"我们希望将无人机飞行员所拥有的一系列技能、属性、背景场景知识、任务规划和其他能力,连同天气条件一起纳入无人机的软件中,这样它就能独立做出所有这些决定。""作为人类,我们从孩提时代起就一直在利用视觉系统整合三维模型和周围环境运动模式的动态知识。现在,我们正试图解码人类视觉系统的显著特征,并将这些功能构建到基于视觉的自主空中和地面导航算法中。"近年来,光探测与测距(或称激光雷达)和热成像等视觉传感器技术的进步使无人机能够执行有限的高级任务,如物体探测和视觉识别。当无人机与团队的算法(由人工智能的一个子集--深度学习和机器学习提供动力)相结合时,无人机就能协助开发用于测绘和监控应用的3D或4D高级图像。开发先进的成像能力需要计算机相关资源,如处理能力、内存或时间。这种能力超出了目前无人机通常搭载的软件系统所能提供的范围。因此,马萨诸塞大学领导的团队正在研究如何利用云计算、高性能计算和边缘计算方法的优势来寻找潜在的解决方案。"在强风暴或自然灾害发生后,建筑物、水道和其他形式的基础设施都会受到破坏。该地区的三维重建可以帮助急救人员和政府官员了解受损程度。通过让无人机收集原始数据并将信息传输到云端,云端支持高性能计算的软件可以完成分析并开发三维数字孪生模型,而无需在无人机上实际安装和访问额外的软件。"马萨诸塞大学的研究团队包括普拉萨德-卡里亚姆(PrasadCalyam)、菲利兹-布尼亚克(FilizBunyak)和约书亚-弗雷泽(JoshuaFraser)。该团队还包括来自圣路易斯大学、加州大学伯克利分校和佛罗里达大学的研究人员。编译来源:ScitechDaily...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1434712.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1434712.htm

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