包含的5个文件是：1，UL3030：2018ANSI/CAN/ULStandardforUnmannedAircraftSystems-无人机安规。
2，ISO21895-2020Categorizationandclassificationofcivilunmannedaircraftsystems-民用无人飞机系统的分类和分类。
3，ISO21384-4-2020Unmannedaircraftsystems—Part4Vocabulary-无人机系统的词汇。
4，ISO21384-3-2019Unmannedaircraftsystems—Part3Operationalprocedures-无人机系统的操作程序。
5，BSISO21895-2020Categorizationandclassificationofcivilunmannedaircraftsystems-民用无人机系统的分类和分类。
2，ISO21895-2020Categorizationandclassificationofcivilunmannedaircraftsystems-民用无人飞机系统的分类和分类。
3，ISO21384-4-2020Unmannedaircraftsystems—Part4Vocabulary-无人机系统的词汇。
4，ISO21384-3-2019Unmannedaircraftsystems—Part3Operationalprocedures-无人机系统的操作程序。
5，BSISO21895-2020Categorizationandclassificationofcivilunmannedaircraftsystems-民用无人机系统的分类和分类。
2024/6/25 3:51:42
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GPS位置+速度两个观测量卡尔曼惯导航融合，观测传感器滞后的主要思想是，由于惯导的主体为加速度计，采样频率与更新实时性要求比较高，而观测传感器（气压计、GPS、超声波、视觉里程计等）更新相对比较慢（或者数据噪声比较大，通常需要低通造成滞后）。
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
————————————————版权声明：本文为CSDN博主「NamelessCotrun无名小哥」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u011992534/article/details/78257684
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
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原文链接：https://blog.csdn.net/u011992534/article/details/78257684
2024/5/6 15:32:31
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任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。
以压制敌方防空火力任务为背景，考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素，建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型，并提出并行遗传粒子群优化算法（GAPSO）求解任务规划问题。
通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性，并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法，证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且避免陷入局部最优。
以压制敌方防空火力任务为背景，考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素，建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型，并提出并行遗传粒子群优化算法（GAPSO）求解任务规划问题。
通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性，并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法，证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且避免陷入局部最优。
2024/4/21 21:19:52
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IMT-2020(5G)推进组于2013年2月由我国工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科学技术部联合推动成立，组织架构基于原IMT-Advanced推进组，是聚合移动通信领域产学研用力量、推动第五代移动通信技术研究、开展国际交流与合作的基础工作平台
2024/2/13 14:46:06
3.45MB
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为了提高小型无人机飞控计算机的处理速度和解算精度，提出了ARM+DSP的解决方案。
ARM作为主处理器负责任务管理和数据采集，DSP作为从处理器负责数据处理，两处理器通过双端口RAM进行数据交换。
本设计实现了双处理器协同工作飞控软件设计，移植了嵌入式ARM-Linux系统，完成了A/D、双端口RAM等底层驱动及应用，具有可靠性高、便于维护和功能扩展的特点。
ARM作为主处理器负责任务管理和数据采集，DSP作为从处理器负责数据处理，两处理器通过双端口RAM进行数据交换。
本设计实现了双处理器协同工作飞控软件设计，移植了嵌入式ARM-Linux系统，完成了A/D、双端口RAM等底层驱动及应用，具有可靠性高、便于维护和功能扩展的特点。
2024/1/28 14:19:36
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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