亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

本報告由兩部分組成，第一部分旨在介紹加拿大國防研究與發展局（DRDC）根據小型船只自動目標識別（SCATR）數據集建立的雷達截面（RCS）預測模型。這一部分對原始反合成孔徑雷達（ISAR）數據集、隨附的全球定位系統（GPS）實況、Seaspot 處理器輸出的相應數據以及為將原始數據處理成測距-多普勒 ISAR 幀和解析相應 GPS 實況而編寫的 Matlab 例程進行了全面描述。報告這一部分所描述和準備的數據將在第二部分用于建立 RCS 模型。

加拿大政府（GoC）為其最新的監視衛星星座 RADARSAT Constellation Mission (RCM) 投資超過 15 億美元。國防部/加拿大武裝部隊（DND/CAF）極地 Epsilon 2 (PE2) 資本項目利用從加拿大的三顆 RCM 衛星獲得的合成孔徑雷達 (SAR) 圖像，對海上航道進行全天候監視，以完成其關鍵國防任務之一。從一開始，加拿大空軍就對其專用的 RCM 船舶探測模式 (SDM) 的性能質量提出了嚴格的要求，以完成其保障加拿大海上進場的任務。PE2 目前的運行要求是在五級海況下探測大于 25 米的船只，對于大型船只的 RCS，存在相當簡單的半經驗模型，通常用于設計和評估 C 波段專用廣域 SDM 的性能[1]。目標的 RCS 以物理單位平方米（m2）或相對于平方米的分貝（dBsm）為單位，用于衡量反射回雷達的能量大小。雖然 RCS 會因目標屬性（包括尺寸、方向、形狀、入射角、結構和材料等）的不同而產生數量級的變化，但所提出的簡單模型包含一個僅取決于船舶長度的平均值，而忽略了所有其他因素。

根據 DND/CAF 最新版本的《天基監視要求文件》（SBS-RD）[2]中[Req 400.7]的規定，小至 5 米的船只也可進行天基監視。SBS-RD 正式確定了未來天基監視系統的設計和開發所需的 UNCLASSIFIED 監視要求，代表了整個 CAF 的業務和職能當局所確定的需求，為繼續研究和開發（R&D）提供了信息，并旨在影響未來任務中實施的設計。然而，對于此類小型艦艇而言，簡單的模型無法移植到其他同頻或異頻雷達上，而且任何射頻（RF）都不存在可靠的 RCS 模型。文獻[3]首次嘗試將文獻[1]中的簡單模型適用于 5 至 15 米的小型船只，但仍然只考慮了船只的長度。

本科學報告中的工作旨在向更復雜的 RCS 模型邁出一步，該模型包含多個相關的目標屬性，可用于行業設計符合更嚴格要求的特定 SDM，并評估小型船只的探測性能。這種 RCS 模型可用于可靠地預測未來雷達傳感器的性能和針對小型船只探測進行優化的模式，例如，為 DND/CAF 主要資本國防空間監視增強項目（DESSP）所設想的模式 [4]。

美國國防部和合作組織正在開發先進的機器系統，這些系統將與人類合作完成任務。鑒于這些人機團隊（HMT）從未經歷過測試與評估（T&E），本簡報有助于指導評估人員應對 HMT 帶來的新挑戰。它定義了人機協作，描述了評估 HMT 所面臨的挑戰，并提供了對 HMT 的測試與評估非常重要的指標分類框架。

人機協作比個體系統完成任務的簡單行為更為廣泛。它涉及人與系統之間的廣泛互動，因為他們要共同努力實現一個集體目標。鑒于人機協作的高度協作性，僅僅衡量機器和人是不夠的。我們還需要衡量團隊本身，而且這些衡量標準必須與任務相關、定量且客觀。

在評估 HMT 時會遇到一些獨特的挑戰，包括如何處理不透明的心智模式，以及機器指揮通信、自我任務或人類任務的情況。例如，考慮一個人機搜救小組，在這個小組中，一架自主無人機在空中飛行，尋找倒塌建筑中的幸存者，當發現幸存者時，它會向地面上的機器人發出警報。然后，機器人將幸存者從廢墟中拉出，送到人類醫護人員那里接受治療。如何評估無人機決定搜索地點的過程？或者如何與機器人溝通？機器人對這些通信的反應又如何？醫護人員決定如何治療幸存者以及治療順序如何？無人機、機器人和醫護人員如何合作并優先救治傷勢最嚴重的幸存者？它們如何協調其他工作？他們如何應對不斷變化的環境所固有的困難？顯而易見，團隊成員之間的互動是關鍵。

該框架概述了 HMT 評估的主要類別，包括能力（團隊具備哪些能力？）、互動（團隊如何合作和協調行動以實現目標？它強調團隊的衡量標準以及人與機器之間衡量標準的協調。因此，如果要評估人類的認知能力（即注意力和判斷力），就需要同時評估機器的認知能力（即信息處理架構和決策算法）。

該框架還提供了一種結構，用于確定和選擇評估團隊效率的適當指標。所有這些衡量標準都來自于先前的科學研究。

首先，考察人和機器的能力，因為其中任何一項能力都可能是團隊合作失敗的原因。對人的培訓和經驗、心理特征、體能、態度、認知資源、腦力勞動負荷或疲勞等進行評估。考慮與機器的認知結構和硬件組件相關的因素，如程序化任務知識、操作系統和其他軟件，以及物理傳感器和平臺。

其次，檢查可能導致交互失敗的關鍵領域。其中包括機器的態勢感知、資源分配和不同情況下的資源使用。例如，機器在使用傳感器尋找新的幸存者時需要多少電力，會影響到機器是否可以協助滿足團隊的其他需求。這些關鍵領域還包括人類的視角和決策過程。例如，人類對情況的理解會影響他們在這種情況下的行為，以及他們是否信任與之合作的機器。

最后，考慮潛在的漏洞。哪些威脅可能會阻礙團隊完成目標？如果團隊失敗會有什么后果？失敗可能會引發哪些其他問題？重要的是要找出任何問題，以便在今后的工作中加以緩解或解決。

最后，本簡報為 T&E 界提供了兩個重要啟示：

• 評估 HMT 所面臨的挑戰與評估使用工具或系統的人類所面臨的挑戰不同。團隊中的人類和機器（稱為智能體）必須追求相同的目標，影響當前的問題狀態，并相互協調行動；這些互動因素使團隊面臨新的漏洞和更多的故障點。
• 不能僅憑任務結果來識別潛在的系統漏洞。智能體之間的互動增加了評估的問題空間。

本報告介紹了用于基于事件的視覺慣性里程測量的機載事件傳感器的性能和結果，項目名稱為 Have T-Rex。測試由俄亥俄州賴特-帕特森空軍基地空軍技術研究所自主導航技術中心（AFIT/ANT）要求進行。開發測試的牽頭機構是加利福尼亞州愛德華茲空軍基地的空軍測試中心。執行測試機構是第 412 測試聯隊。測試由美國空軍試飛員學校 20A 班在加利福尼亞州愛德華茲空軍基地進行，是學生測試管理項目的一部分。測試于 2020 年 9 月 8 日至 2020 年 9 月 21 日進行，包括駕駛編號為 87-0377 的 F-16 進行 21.4 個小時（13 架次）的飛行測試，以及駕駛 T-38C 作為空中目標進行 2.2 個小時（2 架次）的飛行測試支持。

全球定位系統（GPS）是軍事和商業定位、導航和定時應用的關鍵。全球定位系統的導航性能取決于能否可靠、無障礙地接收低功率衛星信號。這些信號很容易受到干擾或欺騙。AFIT 自主與導航技術中心已投資于各種替代導航解決方案，以降低這種風險。基于事件傳感器的視覺慣性測距（EVIO）導航就是其中一個研究領域。視覺里程計使用安裝在車輛上的攝像頭，通過識別和跟蹤圖像特征來估計車輛的運動。運動估算的準確性受到攝像機性能的限制，因為每秒低幀捕獲率會錯過幀間的關鍵信息，尤其是在快速運動時。另外，捕獲率極高的相機需要更強的處理能力。

測試中的系統（SUT）包括基于事件的傳感器（EBS）和慣性測量單元（IMU），安裝在 F-16D 上的可重構機載傳感器、通信和激光（RASCAL）吊艙中，以提高目視測距性能。EBS 通過硬件實現強度變化檢測。這種操作理念提高了時間分辨率和動態范圍，而且功耗低，有利于快速運動和低/變化的環境照明條件。SUT 的導航算法通過卡爾曼濾波器處理 EBS 圖像來識別特征運動，并輔以 IMU 數據來預測飛機的位置、速度和姿態。SUT 算法尚未用于飛行中的導航估計；所有導航估計都是在飛行后進行的。

總體測試目標是確定 EVIO 算法的準確性，并收集數據以支持正在進行的目標探測和跟蹤算法開發。具體的測試目標有四個：展示 SUT 生成導航解決方案的功能，確定不同飛行條件下導航解決方案的準確性，收集具有操作代表性的飛行剖面數據，以及收集目標跟蹤數據用于未來研究。

數據是在不同高度（200 英尺到 20,000 英尺地面高度）和不同地面速度（250 節到 520 節）、不同地形（灌木叢沙漠、城市、山區、湖床）和環境照明條件（白天、黎明/黃昏和夜晚）下收集的。此外，還執行了俯仰和滾轉機動，以確定動態機動的影響。最后，還針對空中和地面移動目標收集了數據。

所收集的數據顯示，SUT 的精確度在視線率、環境照明條件、地形或動態機動方面沒有明顯的變化趨勢。持續存在的極大解算誤差阻礙了對這些因素如何影響 SUT 性能的適當調查。研究小組建議在繼續進行飛行測試之前，調查并糾正 EVIO 算法精度方面的缺陷。結果表明，在測試的配置中，被測系統無法產生可靠或有用的導航解決方案。結果還顯示，該系統能夠探測空中和地面移動目標；但是，還需要進一步分析，以開發目標跟蹤算法。

認知雷達能持續感知環境、與環境互動并從中學習。這種范例可應用于多功能雷達（MFR），后者可執行多種功能，如監視、跟蹤和通信等。為了執行這些任務，雷達資源管理（RRM）模塊將可用資源分配給這些功能，同時考慮任務參數，包括優先級。本報告介紹的工作重點是時間窗口內的任務調度問題。對于時間資源而言，RRM 尤其具有挑戰性，因為 1) 任務要求可能極為不同，具有多個優先級類別；2) 調度策略應能適應動態環境。適應非穩態環境是認知雷達的一個關鍵優勢。

本報告中介紹的第一項工作旨在應對這兩項挑戰，首先是為任務參數的分布制定一個相當通用的模型，具體包括任務優先級和延遲容忍度；其次是在深度強化學習（DRL）框架內應用遷移學習（TL），以適應不同的環境。這種方法的基礎是在深度神經網絡（DNN）的輔助下使用蒙特卡洛樹搜索（MCTS）。我們表明，TL 可以將在初始參數分布（環境）上訓練所學到的策略轉移到新分布所需的策略上，從而加速訓練。我們表明，基于 TL 的方法可適應環境的快速或漸進變化。結果表明了所實現的魯棒性和計算增益。

基于遷移的工作面臨的一個重要挑戰是對環境知識的假設，而在實際場景中，環境知識很可能是未知的。認知雷達的任務調度算法應能適應各種環境，而無需了解環境的基本動態。這就促使我們考慮基于模型的 DRL，即學習環境動態模型，并通過所學模型進行規劃來執行任務調度。該方法將 MCTS 與學習的神經網絡模型相結合，后者包括一個表示網絡、一個動態網絡和一個預測網絡。這些網絡的參數通過梯度下降法更新，在訓練過程中使用自我播放機制生成的數據。結果表明，所提出的方法可以在不了解環境動態的情況下，從自我游戲數據中學會自行安排任務，同時提供接近最優的結果。

監視和通信中繼任務對無人駕駛飛機的可用能源供應提出了要求。自主飛行算法和太陽能光伏系統都提供了一種從環境中（分別從熱上升氣流和太陽輻射中）提取能量的方法，以延長飛機儲存能量極限之外的續航時間。此外，多架飛機可以通過共享信息提高飛行成功率。本報告介紹了一個由多架協調飛行器組成的演示系統，每架飛機都具有自主飛行算法和集成的太陽能光伏發電系統。計劃用兩架飛機進行飛行測試，以量化同時使用自主飛行和太陽能系統時的任務性能。

本研究調查了使用雷達跟蹤數據將無人機(UAs)分類為旋翼或固定翼類，作為減少誤報和操作員負擔的一種手段。該研究使用來自實驗飛行的UA遙測數據以及模擬雷達軌跡數據來訓練機器學習(ML)分類器。探討了遷移學習的應用。使用有限的數據集獲得的結果顯示，根據所使用的配置，真陽性和真陰性率超過80%。初步研究強調了改善這一性能的一些重要途徑。

對國防和安全的重要性

探測和識別無人機對加拿大武裝部隊保護部隊和資產至關重要。作為一種全天候和遠程能力，雷達提供關鍵的軌跡數據，可以提示光電/紅外(EO/IR)系統或操作員。本研究開發了一種基于雷達航跡數據的分類器，用于區分旋翼和固定翼兩類無人機，以減少誤報和操作人員負擔。

本文內容概述

在本節中，我們將概述當前研究的數據流。基本概念是利用飛行中保存在無人機上的遙測數據。這些數據集代表了典型的UA軌跡，無論是在飛行員控制下還是使用預先編程的航路點，以及在真實的風環境條件下飛行等。這些遙測數據集可以告知軌跡本身，并可以作為訓練分類器區分uav和雜波(特別是鳥類)或不同UA類型之間的基礎。在本研究中，我們研究訓練分類器來區分I類的旋轉翼和固定翼無人機。

圖1中的原理圖解釋了數據流。首先，對遙測數據集進行預處理，并將其標記為屬于旋翼類(ID = 0)或固定翼類(ID = 1)。預處理的軌跡可以并將直接與涉及ML模型的其余數據流一起使用。經過預處理的軌跡數據還可以作為Stone Soup跟蹤庫的輸入，與建模的雷達參數和位置一起，生成模擬雷達軌跡數據。這個過程將在第4節中介紹。

軌跡(來自預處理器和模擬軌跡數據)用于創建更多數量的子軌跡。這里的想法是獲得一個分類器，它可以在只處理子軌跡后區分UA類。可以研究創建子軌跡的不同方法，這將在第5節中討論。對于本研究，我們選擇將子軌跡視為獨立的實體，但其他選項都是有效的研究思路，如第7節所述。

其余的數據流涉及典型的監督機器學習技術，將數據集分為訓練、驗證和測試數據集、計算特征以及訓練和測試ML模型。在我們的例子中，我們有預處理的遙測數據和模擬雷達軌跡數據的混合。

圖1:當前研究中涉及的不同步驟的示意圖。

本報告總結了迄今為止在路線偵察領域的本體開發的進展，重點是空間抽象。我們的重點是一個簡單的機器人，一個能夠感知并在其環境中導航的自主系統。該機器人的任務是路線偵察：通過觀察和推理，獲得有關條件、障礙物、關鍵地形特征和指定路線上的敵人的必要信息。路線偵察通常是由一個排的騎兵和非騎兵進行的。這項研究探討了機器人執行部分或全部必要任務的合理性，包括與指揮官進行溝通。

1.1 背景與動機

這是一項具有挑戰性的對抗性任務，即地形穿越加上信息收集和解釋。偵察的解釋方面需要考慮語義學--確定相關的信息和確定它如何相關（即有意義）。語義信息在本質上是定性的：例如，危險是一個定性的概念。為了將危險與某些特定的區域聯系起來，我們需要一種方法來指代該區域。這意味著至少能夠給空間的某些部分附上定性的標簽。

Kuipers在他的空間語義層次的早期工作中指出了空間的定性表示對機器人探索的重要性。例如，層次結構的拓撲層次包含了 "地方、路徑和區域的本體"，歸納產生了對較低層次的因果模式的解釋。

最近，Izmirlioglu和Erdem為定性空間概念在機器人技術中的應用提供了以下理由：

• 各種任務，如導航到一個目的地或描述一個物體的位置，涉及處理物體的空間屬性和關系。......或某些應用（如探索未知環境），由于對環境的不完全了解，可能并不總是有定量的數據。......可理解的相互作用和可接受的解釋往往比高精確度更可取（Kuipers 1983）。對于這些應用，定性的空間關系似乎更適合。

對于負責路線偵察的無人地面車輛（UGV）來說，其架構中的不同模塊將消費和產生語義信息：負責語義感知和目標識別、計劃和執行、自然語言對話等的模塊，加上主要負責維護信息的語義世界模型。例如，在美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室的自主架構中，語義/符號世界模型被用來 "實現符號目標（例如，去接近一個特定的物體）"，*其中接近是一個語義概念。

一個關鍵問題是如何在世界模型和其他模塊之間分配維護和處理不同類型語義信息的責任。從語義世界模型的角度來看，這取決于有多少符號推理是合適的。例如，假設要接近的物體位于一個給定區域的某個位置，而不是靠近該區域的外部邊界。一旦機器人靠近物體，就可以推斷出機器人在物體的位置附近，而且也在同一區域內。如果有公制信息，就可以用幾何例程得出這個結論。在沒有公制信息的情況下，是否會出現在純粹的定性空間中推斷有用的情況？

本報告不涉及這個問題。我們的目標是確定什么應該被代表，而把如何代表和在哪里代表留給未來的工作。

1.2 路線偵察

以下片段取自FM7-92中對路線偵察的描述。空間表達是彩色的，周圍有一些文字作為背景。

• 路線偵察的重點是獲得關于一條指定路線和敵人可能影響沿該路線移動的所有地形的信息。路線偵察的方向可以是一條道路、一條狹窄的軸線（如滲透通道），或一個總的攻擊方向......防御陣地。......部隊可以機動的可用空間......所有障礙物的位置和類型以及任何可用的繞道位置。障礙物可包括雷區、障礙物、陡峭的峽谷、沼澤地或核生化污染 ......沿途和鄰近地形的觀察和火力范圍 ......沿途提供良好掩護和隱蔽的地點 ......。橋梁的結構類型、尺寸和分類。著陸區和接駁區。與路線相交或穿越的道路和小徑。. . 如果建議路線的全部或部分是道路，則該排認為該道路是一個危險區域。它使用有掩護和隱蔽的路線與道路平行移動。當需要時，偵察和安全小組靠近道路，以偵察關鍵區域。

路線偵察的結果是一份報告，以圖表的形式，并附有文字說明。FM7-92給出了一個例子，我們可以從中提取一些更必要的概念：

• 網格參考。磁性北方箭頭..道路彎道..陡峭的坡度..道路寬度的限制（橋梁，隧道等）..岔道的位置..隧道..

讓我們把這段關于路線偵察的描述中提到的概念建立一個綜合清單，重點放在空間概念上，并盡可能地保留軍事術語:

1）必須指定環境中的位置、路線、區域和感興趣的物體。稱這些為 "實體"。

2）這些實體之間的空間關系是相關的（例如，一個地點在另一個地點的北邊）。值得注意的是，不同類型的實體之間的關系是被指定的。

a. 物體（例如，障礙物）在位置或區域。

b. 一些地點在空間上與路線有關（例如，沿著路線，毗鄰，或靠近道路）。

c. 地點可能代表更大的區域（例如，雷區的位置）。

d. 道路和小徑可以與路線相關：它們可能相交、重疊（部分疊加），或平行運行。

3. 一些實體對路線具有戰術價值，無論是進攻還是防御（例如，雷區）。

a. 一些地點相對于其他地點或區域有方向性的定位（例如，一個防御性的位置）。

b. 有些區域是由其與另一個區域或地點的關系來定義的，這可能不是一種局部的關系（例如，觀察和火力場是由一個潛在的遠程位置來定義的，該位置有一條通往路線上的一個區域的線路）。

4）路線可能被障礙物阻擋，障礙物可能是明確的物體或更大的區域（例如，一個障礙物與一個雷區）。

5. 路線和地形的三維幾何特性是相關的：道路上的急轉彎，陡峭的坡度，等等。

6）有時，描述物理基礎設施（如道路、橋梁）及其屬性是很重要的。

1.3 路線偵察抽象

路線偵查收集和解釋不同種類和不同來源的信息:

• 背景知識。這包括關于環境特征的類型和預期成為任務一部分的物體的信息，包括道路、障礙物、溝壑、橋梁等等。

• 任務規范。確定偵查的區域和路線，以及當時可獲得的任何信息。

• 環境。通過空間分析（包括幾何學、拓撲學等）、感知、地圖衛星數據的離線圖像處理和其他類型的分析，確定環境的相關特征。

• 任務執行期間的通信。我們假設指揮官或人類操作員在偵察過程中可以向UGV提出詢問或命令，提供新信息或集中注意力。

• 如前所述，一份報告。

原則上，所有這些信息都以某種抽象的形式組合在一個語義世界模型中。我們把環境的物理屬性和特征稱為 "實體"。把我們用來表示這些實體和它們之間關系的抽象概念稱為 "概念"。

不同類型的實體的概念。層次結構在語義表征中很常見，用來捕捉關于世界上遇到的實體類型的一般知識。一個類型就是一個概念，類型被組織在一個層次中：MRZR是一種輕型的、戰術性的、全地形的車輛，它是一種輪式地面車輛，它是一種地面車輛的類型，等等。屬性和關系可以與一個給定的概念相關聯，而下級概念則繼承這些屬性。在路線偵察中，如果有信息說某一地區有一條道路，但沒有更多的細節，仍然可以從道路的概念中推斷出它的預期屬性：它比它的寬度長得多；它在人們感興趣的地點之間通向；在其他條件相同的情況下，它可能比周圍的地形行駛得快。從實用的角度來看，這意味著如果有可能將某物歸類為一個已知的概念，那么語義世界模型就不需要記錄關于該物的每一條相關信息。

用于實體的目的和用途的概念。一個代表道路典型用途的概念可以進一步區分其長度和寬度的語義，這反過來又導致了跨越和沿途、穿越和跟隨等概念之間的區別。這將使UGV能夠以不同的方式對待 "偵察道路對面的區域 "和 "偵察前方的道路 "的命令。前方的道路也是一個語義概念：它取決于對過去去過的地方的了解。

代表部分信息的概念。有時可能會有定性的信息。想象一下，任務規范的一部分是關于雷區在計劃路線上存在的信息，但不知道具體位置，或者知道雷區的位置，但不知道其范圍。這種無知可以很容易地在代表實體的概念中得到體現。

新概念適用于新環境。另一個交流的例子可能是信息性的。想象一下，當一輛UGV穿越一條東西走向的道路時，它與遠程指揮官進行交流，指揮官問道："道路北側是什么？"* 需要識別的物體可能不在道路和地形的邊界上（與 "建筑物的一側 "形成對比），而是在以道路邊緣為界的某個感興趣的區域內，距離UGV的位置向北不遠，向東和向西也有一些距離。這個區域可能沒有事先作為一個概念被劃定；相反，它是在當前的背景下構建或推斷出來的。這是一個有趣的例子，一個概念不是從公制數據中抽象出來的，而是被強加在公制數據上的。

背景中的概念的適應和組合。想象一下，對一張地圖的分析產生了對代表區域、道路等等的概念的分解。這些概念可能直接適用于某些目的。例如，與道路相聯系的概念在推理兩點之間的導航時是有用的。然而，在其他情況下，這些概念可能需要調整或與其他概念相結合。例如，如果一條道路被指定為 "危險區域"，那么這個區域的概念可能會超出道路的邊界，延伸到周圍的地形。

機器人是一個具有挑戰性的領域，需要軟件和硬件的融合來完成所需的自主任務。任何工作流程的關鍵是在部署到生產環境之前對軟件進行自動構建和測試。本報告討論了美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室（ARL）的無人自主車輛軟件研究平臺MAVericks的軟件開發過程中使用的持續集成/持續交付工具的重要性和創建情況。這個工具在ARL進行的快速研究和開發中起著至關重要的作用--包括模擬和嵌入式硬件目標的自動構建測試，以及驗證軟件在環模擬中的預期行為。

持續集成/持續交付（CI/CD）是軟件開發中常用的工具，用于自動構建、測試和部署代碼。這個工具對于提高研究的速度和效率至關重要，同時確保在增加或改變新功能時功能不受阻礙。在CI/CD之前，軟件開發過程是具有挑戰性的，隨著越來越多的合作者修改代碼庫，任何新的開發都有可能破壞現有的功能--比如代碼不再構建，自主行為和故障保護裝置不再按預期工作。

本報告重點關注美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）的MAVericks無人自主飛行器（UAV）軟件平臺的CI/CD集成，該平臺建立在開源平臺ROS2和PX4之上。ROS2是一套用于構建機器人應用的軟件庫和工具，而PX4是一個強大的無人機飛行控制軟件。利用這兩個平臺，MAVericks是一個專注于敏捷飛行的大型合作項目，在模擬和機器人平臺上都能發揮作用。MAVericks的目標是在ModalAI的VOXL和RB5硬件平臺上運行，因為它提供了尺寸、重量和功率，同時也是藍色無人機項目的合作伙伴，這意味著他們得到了國防創新部門的資助，以符合2020年國防授權法第848條的規定。

合作者包括美國軍事學院的西點軍校，作為分布式和協作式智能系統和技術項目的一部分；加州大學伯克利分校，作為規模化和穩健的自治項目的一部分；以及馬里蘭大學的人工智能和多代理系統的自治項目--而且這個名單一直在增加。此外，ARL一直在尋求提高其算法的穩健性和成熟的能力，以過渡到DEVCOM和國防部的其他組織。隨著許多合作者加入MAVericks，重要的是要確保每次修改后有最低限度的可用功能，以鼓勵快速加入和貢獻。MAVericks是一個由一百多個軟件包組成的大型研究平臺，重要的是每個軟件包都能可靠地構建和運行。通常情況下，合作者只關心幾個軟件包，他們可以很容易地進行修改和添加，而不需要對不相關的問題進行排查，這一點至關重要。由于這種不斷增長的社區，很容易偶然地引入錯誤或破壞不相關的功能。因此，CI/CD是一個很好的解決方案，它將為不同的用戶群體提高平臺的可靠性和可用性。

CI/CD管道實現了許多簡化開發的功能。它可以完全構建整個平臺，確保新用戶的依賴性安裝成功，在模擬環境中運行和測試平臺，以確保自主行為正常工作，并快速構建壓縮的工作空間，以防止在無人機上構建。

在自主系統的軟件開發中，一個有問題的情況是，用戶修改了幾個包，但只構建和測試了一個特定包。這樣，代碼就被合并到了生產中，而沒有驗證它對其他人是否有效。如果未經測試的修改被合并，依賴這些修改的包可能不再構建或通過所有的測試案例。

從用戶的角度來看，CI/CD是由用戶創建代碼合并請求（MR）來觸發的，將他們的修改添加到主分支。這就啟動了CI/CD，建立了一個管道。該管道包括四個階段：構建-依賴、構建-完整、測試和部署。對于每個階段，可以并行地運行多個作業來完成該階段。在每個作業中，流水線首先將合并后的變化復制到一個新的環境中，并完成一個特定的任務。在流水線的最后，一個完全構建的版本被上傳，并準備在無人機上閃現。如果任何步驟失敗，其余的管道階段將被中止，并通知用戶到底是什么地方出了問題，以便他們能夠解決任何問題。管線的概述見圖1。

在本報告中，描述了MAVericks CI/CD的基礎，然后詳細介紹了管道中的每個階段，以及所克服的幾個挑戰。

地理定位精度測試報告介紹了當前戰術優勢網絡指揮與控制(TEC3)系統的地理定位精度研究結果。該文件由加拿大萊茵金屬公司提交給加拿大國防研究與發展，任務TA-04。

萊茵金屬加拿大公司于2018年2月至2021年3月為加拿大國防研究與發展部（DRDC）開發了戰術邊緣網絡指揮與控制（TEC3）技術演示器。TEC3展示了網絡和安全態勢感知以及網絡指揮和控制功能在一個示范性的下馬士兵網絡中的應用。根據核心工作成果，TEC3包括本地組中節點之間的移動特設網絡（MANET）通信，以及估算、地理標簽和顯示目標發射器位置的地理定位功能。

本報告詳細介紹了通過任務授權（TA）實施的進展情況，以測量TEC3系統對無人機系統（UAS）進行地理定位的性能，使用本報告的測試計劃中記錄的特定拓撲結構和距離。這些拓撲結構取決于最大距離參數，該參數本身也是一個實驗測量的對象。最大距離參數是軟件定義無線電（SDR）能夠接收UAS傳輸的最長距離。除了掃描頻譜進行地理定位外，SDR還記錄了地理定位過程中的通信頻段，以便將來分析。

實驗被成功執行，在某些情況下，UAS可以通過三個TEC3節點的不同城域網拓撲結構和距離來進行地理定位。例如，在某些情況下，它可以在直徑為420米（平均）的圓形/橢圓形區域內進行一定精度的地理定位。在其他情況下，橢圓覆蓋了TEC3的部署區域；在這些情況下，準確性差是由于SDR和全向天線輻射模式之間對同一發射器/位置的測量功率不一致。

探測發射器的最大距離估計約為600米。 實驗產生了108份60秒的記錄，將用于未來的分析。