Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  system unikania kolizji
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
AVAL – Autonomous Vessel with an Air Look, is a research project that aims to develop autonomous navigation of ships. The system uses three independent sources of information i.e. radar, AIS – Automatic Identification System and cameras, which can be located on a drone or ship’s superstructure. The article presents the results of testing of an image processing system in real conditions on m/f Wolin.
PL
AVAL – Autonomous Vessel with a Air Look, to projekt badawczy, którego celem jest opracowanie autonomicznej nawigacji statków. System wykorzystuje trzy niezależne źródła informacji tj. radar, AIS – System Automatycznej Identyfikacji oraz kamery, które mogą być umieszczone na dronie lub nadbudówce statku. W artykule przedstawiono wyniki testowania systemu przetwarzania obrazu w warunkach rzeczywistych na m/f Wolin.
PL
W pracy przedstawiono metodę tworzenia modelu otoczenia w opracowywanym systemie antykolizyjnym dla Bezzałogowych Środków Latających. Model otoczenia powstaje w wyniku działania procedur przetwarzających dane z urządzeń pokładowych (np. AHRS), map cyfrowych oraz Radarowego Detektora Przeszkód. Struktury danych modelu otoczenia - zawierające syntetyczną informację o rozmieszczeniu obiektów w sąsiedztwie BSL - są następnie wykorzystywane przez algorytmy unikania kolizji. Cechą charakterystyczną metody jest kumulacja danych z kolejnych pomiarów, co pozwala na zwiększenie dokładności modelu otoczenia. W artykule zawarto krótką charakterystykę urządzeń wchodzących w skład projektowanego systemu antykolizyjnego, sposoby przeliczania danych pomiędzy różnymi układami współrzędnych oraz algorytm tworzenia modelu otoczenia.
EN
The paper presents a method of creating an environment model in collision avoidance system for unmanned aerial vehicles (UAV). The environment model is generated by the procedures processing the data from on-board equipment. Radio Obstacle Detector and digital maps. Data structures of the environment model, containing synthetic information about the location of objects in the neighborhood of UAV, are used by the collision avoidance algorithm. A characteristic feature of the method is the accumulation of data from subsequent measurements, there by enhancing the accuracy of the environment model. The article includes a brief description of devices in the proposed collision avoidance system, conversion methods of the data between different coordinate systems and algorithm used for creation of the environment model.
EN
Routine flights of multiple unmanned vehicles in the same airspace with manned aircraft presents a set of very challenging problems. If military versions of unmanned aerial vehicles are to be used in massed attacks, cooperate with manned fighters on combat missions, and fly through civil airspace, then autonomous UAV control becomes a major goal for the US Air Force. In a densely populated airspace, autonomous collision avoidance will be necessary so vehicles will, in some manner, "see and avoid" other aircraft. System requirements for Autonomous Air Collision Avoidance will be desribed in this paper. It will form the last line of defense, automatically maneuvering an aircraft in the last seconds to avoid air-to-air collisions. The system will be reliable, verifiable, and nuisance free. It will allow safe manned-unmanned vehicle interoperability and acting in accordance with embedded rules of the road based on pilot collision avoidance techniques.
EN
Automated aircraft recovery systems require that some criterion/threshold be established to prevent the system from activating prior to the time the pilot would maneuver the aircraft. This is done to prevent a premature system activation that would be considered a "nuisance" to the pilot. During the recently Auto Ground Collision Avoidance System (GCAS), a nuisance criterion was established. The technique utilized several pilots flying their aircraft towards the ground and recovering at their comfort level. This paper discusses some methods that will be utilized to establish a nuisance criterion for an Automatic Air Collision Avoidance System (Auto ACAS).
EN
The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) has become an important concept for military operations. As more of these systems are utilized, the methods to control them become more difficult. This paper discusses an Automatic Air Collision Avoidance System (ACAS). This system prevents air-to-air between vehicles by tracking trajectories and intent of neighboring vehicles. Automation is achieved by providing data to the digital flight control computer from the other aerial vehicle and commanding an escape maneuver. The system is for both manned aircraft and for UAVs. In the case of manned aircraft, the system only activates at the last possible moment to avoid interfering with normal pilot operation. This paper also discusses results of a concept study conducted by U.S. and Swedish contractors. The concept study is precursor a to a joint integration and flight test program for both manned aircraft and UAVs.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.