43、民用无人机的公众接受度挑战

民用无人机的公众接受度挑战

1. 引言

在历史长河中,技术创新一直是人类发展的核心驱动力,也是经济增长的关键因素。在财政紧缩时期,政府和政府间组织迅速认识到民用无人机技术在带来经济和社会效益方面的潜力。据估计,到2050年,欧洲可能会因无人机相关产业创造15万个工作岗位,而且无人机在尼泊尔地震救援等社会援助工作中也发挥了作用。因此,全球都期望无人机技术能在民用领域广泛、快速地发展,以实现这些预期的效益。

然而,如同许多其他技术发展一样,无人机技术也存在潜在的负面影响。尽管它不像核能技术那样具有高度争议性,但在民用方面仍引发了一些问题,公众对其接受程度也存在不确定性,可能会产生一定的抵制情绪。本文将重点探讨公众对民用无人机的接受问题,分析可能存在的阻碍因素。其中,公众最为关注的可能是隐私问题,不过本文仅将其作为分析接受问题时的一个方面进行综合考量。

需要注意的是,全球公众对无人机的看法并非一致,年龄、教育程度、地理位置、文化和宗教等多种因素都会影响公众对无人机的接受程度。同时,有些行为可能被公众完全拒绝,而有些在特定条件下则可能被接受。因此,制定和执行相关的监管措施对于满足公众需求、提高接受度至关重要。本文将主要聚焦于英国的无人机使用情况,并参考英国公共机构收到的投诉调查结果。

2. 无人机技术

尽管近期媒体对无人机的报道增多,让很多人觉得它是一种新型航空技术,但实际上无人机的历史可以追溯到很久以前。1849年,奥地利在封锁威尼斯共和国时,就使用了携带炸药的无人气球,这可以看作是早期无人机的雏形,不过军事效果有限。1935年,英国皇家空军使用无线电控制的DH 82B Queen Bee飞机为炮兵提供飞行目标,这是现代地面控制无人机的早期范

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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