洛·马公司成功试验异类无人系统通用控制设备

据报道，美洛·马公司已对一种新型的集中式无人机／无人地面车辆（UAV／UGV）控制装置进行一系列试验，成功演示了用一种集中式控制设备控制4种不同的无人系统。     

一种基于GPRS的车辆监控系统

介绍 GPRS网的业务、特点、网络结构、基本工作流程、基于 GPRS车辆监控系统的设计方案、系统组成及工作原理。介绍系统实现的关键技术 ,用试验测试数据对系统性能进行了分析 ,得出了基于 GPRS的车辆监控系统将有较好的应用前景的结论。     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

基于区域的卷积神经网络在空对地车辆检测中的应用

针对传统空对地车辆检测算法在光照变换、场景变化时检测效果不佳的问题,提出了基于区域卷积神经网络Faster RCNN模型的空对地车辆检测方法,介绍了Faster RCNN模型以及模型训练过程.实验结果表明,基于Faster RCNN的空对地车辆检测方法是可行的,对不同光照和场景下的车辆检测可以取得较好的效果.     

基于遗传算法的军事物流运输计划

针对军事物流运输中车辆装载和车辆路径的组合问题进行研究,建立车辆装载和车辆路径组合问题的目标优化模型。通过改进遗传算法对模型求解,得到了较为满意的结果,可以在满足多车型多品种货物配送约束的条件下,实现运输车辆最少、车辆满载率高、车辆运输路径最短的目标。     

洛克希德·马丁公司研究新型C-130

美国陆军“未来作战系统”（FCS）将引进一系列先进的装甲车和货运车，这些车辆已经超出了现有C-30货运系统和有效载荷的尺寸和重量限制。为此，洛克希德·马丁公司表示正在研究C-30的一种新的改型，其特点是有更宽的机身，以便能容纳美国陆军在2015年以后投入使用的地面车辆．同时该机还可与空中客车的A400M和波音的C-17B展开责争．     

复杂可修系统效能中可信度矩阵的构造方法

复杂可修系统可信度建模对保证效能的定量分析至关重要.本文在考虑不同维修状况的基础上,着重对不同任务剖面内相应任务阶段中武器装备可信度进行了深入的定量分析和综合,进而构造出武器装备的可信度矩阵,用于武器装备的效能分析;文中以某地面车辆为例,进一步论证了武器装备可信度矩阵的工程含义,旨在为合理确定一大类武器装备的效能和可信度指标提供理论依据.