Kāpēc uzticēties mums savam biznesam?
Mēs izjūtam paniku no iepirkuma. No mūsu uzticamajiem avotiem tiek glabāti miljoni miljonu grūti atrodamu detaļu. Mēs atjaunojam savu produktu sarakstu pēc minūtēm, un pirkumi tiešsaistē tiek veikti reāllaikā un tiek piegādāti katru dienu.
2002. gadā dibinātais MFGChips ir vietējais līderis elektronisko komponentu izplatīšanā, un šodien tas tiek atzīts arī par vienu no viscienītākajiem un novatoriskākajiem uzņēmumiem vietējā tirgū. MFGChips, kuras galvenā mītne atrodas Honkongā, ir nopelnījusi iespaidīgu reputāciju, nodrošinot izcilu pakalpojumu un izstrādājot efektīvus, visaptverošus globālās piegādes ķēdes risinājumus.
Uzzināt vairāk >
UAV navigācija GPS atdalītā vidē
Tā kā UAV kļūst neatņemami viedās pilsētās un infrastruktūras pārbaudē, šis pētījums paver ceļu drošākām, efektīvākām operācijām GPS atteiktajā vidē.
Navigācija bezpilota lidaparātu (UAV) bez uzticamas globālās pozicionēšanas sistēmas (GPS) signāliem joprojām ir kritisks izaicinājums mūsdienu kosmiskās aviācijas tehnoloģijā.Nesenā Prinča Sultāna universitātes pētījumā ir iekļautas UAV lokalizācijas uzlabošanas metodes vidē, kur GPS signāli ir vāji vai nav pieejami, piemēram, Urban kanjoniem vai katastrofu zonām.Pētījumā tiek uzsvērts, ka uz redzi balstītu sistēmu un hibrīdu pieeju potenciāls apvieno dažādus sensorus un algoritmus, lai veiktu uzticamāku, reāllaika navigāciju.
GPS, kas ir būtiska UAV navigācijas sastāvdaļa, bieži neizdodas apgabalos ar aizsprostotiem vai iestrēgušiem signāliem.Kaut arī tādas alternatīvas kā inerciālie sensori un LiDAR ir parādījuši solījumu, tās bieži cieš no tādām problēmām kā dreifēšana un augstas skaitļošanas izmaksas.Pētījums pēta hibrīdas sistēmas, kas apvieno datus no vairākiem sensoriem - piemēram, LiDar, radara un inerciālo mērījumu vienību (IMUS) -, lai radītu ticamākus navigācijas risinājumus.
Pārskatā tiek analizēta vairāk nekā 130 pētījumu dokumentu, kas koncentrējas uz divām galvenajām UAV navigācijas pieejām: absolūtā lokalizācija, kas balstās uz iepriekš kartētu reljefa datiem, un relatīvā lokalizācija, kurā tiek izmantoti reālā laika sensoru dati, piemēram, SLAM (vienlaicīga lokalizācija un kartēšana) un vizuāli inerciāla odometrija.Kaut arī absolūtās metodes labi darbojas zināmā vidē, tās cīnās bez īpašumiem vai strauji mainīgām jomām.No otras puses, relatīvās metodes piedāvā elastību, bet pieprasa ievērojamu skaitļošanas jaudu.
Uz redzi balstītas sistēmas, jo īpaši tās, kuras AI pastiprina funkciju atpazīšanai, iegūst vilci, lai gan tādi izaicinājumi kā apgaismojuma apstākļi joprojām pastāv.Pētījumā uzsvērts daudzu sensoru saplūšanas nozīme, parādot, kā dažādu sensoru datu apvienošana un uzlabotu filtrēšanas metožu piemērošana, piemēram, Kalmana filtri, var uzlabot navigācijas precizitāti.Apstrāde reāllaikā-to var izmantot aparatūras paātrinātāji, piemēram, GPU, ir izšķiroša loma ātrākas, efektīvākas lēmumu pieņemšanas sasniegšanā.
Galvenais autors Dr. Imen Jarraya atzīmēja, ka neviens sensors vai algoritms nevar pilnībā risināt GPS atbrīvotās navigācijas izaicinājumus.Pētījums uzsver nepieciešamību turpmāk optimizēt hibrīdas sistēmas, lai apstrādātu vides neparedzamību, sākot no blīvām pilsētu teritorijām līdz attālām katastrofu zonām.
Rezultātiem ir būtiska ietekme uz tādām nozarēm kā loģistika, lauksaimniecība un aizsardzība.UAV varētu piegādāt krājumus katastrofu skartajiem apgabaliem bez GPS, vai arī militārie droni varētu darboties signālu spriedumos reģionos.