Waarom vertrouwt u ons bedrijf?
We halen de paniek uit de inkoop. We hebben miljoenen moeilijk te vinden onderdelen uit onze vertrouwde bronnen op voorraad. We vernieuwen onze productvermeldingen met minuten en online aankopen worden in realtime voltooid en elke dag verzonden.
MFGChips, opgericht in 2002, is een lokale leider in de distributie van elektronische componenten en wordt tegenwoordig ook erkend als een van de meest gerespecteerde en innovatieve bedrijven op de lokale markt. MFGChips heeft zijn hoofdkantoor in Hong Kong en heeft een indrukwekkende reputatie opgebouwd voor het leveren van uitstekende service en het ontwikkelen van efficiënte, uitgebreide wereldwijde supply chain-oplossingen.
Kom meer te weten >
UAV-navigatie in GPS-beledigde omgevingen
Naarmate UAV's een integraal onderdeel worden van slimme steden en infrastructuurinspectie, maakt dit onderzoek de weg vrij voor veiliger, effectievere activiteiten in door GPS beledigde omgevingen.
Navigeren door onbemande luchtvaartuigen (UAV's) zonder betrouwbare signalen van Global Positioning System (GPS) blijft een cruciale uitdaging in de moderne ruimtevaarttechnologie.Een recent onderzoek van de Prince Sultan University, duikt in methoden voor het verbeteren van de UAV -lokalisatie in omgevingen waar GPS -signalen zwak of niet beschikbaar zijn, zoals stedelijke canyons of rampzones.Het onderzoek benadrukt het potentieel van op visie gebaseerde systemen en hybride benaderingen die verschillende sensoren en algoritmen combineren voor betrouwbaardere, realtime navigatie.
GPS, een cruciaal onderdeel van UAV -navigatie, faalt vaak in gebieden met geblokkeerde of vastgelopen signalen.Hoewel alternatieven zoals traagheidssensoren en Lidar veelbelovend hebben aangetoond, lijden ze vaak aan problemen zoals drift en hoge rekenkosten.De studie onderzoekt hybride systemen die gegevens van meerdere sensoren verzamelen - zoals LiDAR-, radar- en traagheidsmeeteenheden (IMU's) - om meer betrouwbare navigatieoplossingen te creëren.
De review analyseert meer dan 130 onderzoekspapers, gericht op twee hoofdbenaderingen voor UAV-navigatie: absolute lokalisatie, die afhankelijk is van vooraf toegewezen terreingegevens en relatieve lokalisatie, die realtime sensorgegevens gebruikt, zoals SLAM (gelijktijdige lokalisatie en mapping) en visuele inertiële odometrie.Hoewel absolute methoden goed werken in bekende omgevingen, worstelen ze in kenmerkende of snel veranderende gebieden.Aan de andere kant bieden relatieve methoden flexibiliteit maar vereisen aanzienlijke rekenkracht.
Op visie gebaseerde systemen, met name die versterkt door AI voor functieherkenning, wint aan grip, hoewel uitdagingen zoals lichtomstandigheden aanhouden.De studie benadrukt het belang van multi-sensor fusie, wat aantoont hoe het combineren van gegevens van verschillende sensoren en het toepassen van geavanceerde filtertechnieken, zoals Kalman-filters, de nauwkeurigheid van de navigatie kan verbeteren.Real-time verwerking-toegeschreven door hardware-versnellers zoals GPU's-speelt een cruciale rol bij het bereiken van snellere, efficiëntere besluitvorming.
Hoofdauteur Dr. Imen Jarraya merkte op dat geen enkele sensor of algoritme volledig de uitdagingen van door GPS beleven navigatie kan aanpakken.Het onderzoek onderstreept de noodzaak van verdere optimalisatie van hybride systemen om de onvoorspelbaarheid van omgevingen te verwerken, variërend van dichte stedelijke gebieden tot rampenzones op afstand.
De bevindingen hebben belangrijke implicaties voor industrieën zoals logistiek, landbouw en defensie.UAV's zouden voorraden kunnen leveren aan rampzalige gebieden zonder huisartsen, of militaire drones zouden kunnen opereren in signaalgestuurde regio's.