論文の概要: CATS: Empowering the next generation of rocket scientists through educational flight computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04725v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 16:11:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.555258
• Title: CATS: Empowering the next generation of rocket scientists through educational flight computers
• Title（参考訳）: CATS:次世代ロケット科学者を教育飛行コンピュータで活用
• Authors: Jonas Binz, Nemanja Stojoski, Luca Jost,
• Abstract要約: 本稿では,CATS によるVega 飛行コンピュータとその対応する地上局の詳細な解析について述べる。 この論文はこれらのシステムの技術的仕様と教育的影響を掘り下げ、より広範な欧州のロケット計画への貢献を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an in-depth analysis of the Vega flight computer, and its corresponding ground station developed by CATS, a company producing open-source flight computers and tracking systems tailored for student-made rockets. These flight computers, designed to support rockets reaching altitudes of up to 30 km and possibly higher, play a crucial role in advancing educational rocketry and facilitating hands-on learning experiences in aerospace engineering. As the official sponsor of the European Rocketry Challenge (EuRoC), these flight computers have become integral to the competition, providing reliable and sophisticated telemetry and control capabilities that enhance both safety and performance. The paper delves into the technical specifications and educational impact of these systems, highlighting their contribution to the broader European rocketry programmes. Through comprehensive field data and case studies from the recent European Rocketry Challenge, this study underscores the potential of open-source flight computers to inspire the next generation of aerospace professionals.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Vegaの飛行コンピュータとその対応する地上局について,学生用ロケット用に開発したオープンソースの飛行コンピュータと追跡システムを開発したCATSによって詳細な解析を行った。 これらの飛行コンピュータは、最大30km以上の高度に達するロケットを支援するように設計されており、教育ロケットの推進と、航空宇宙工学におけるハンズオン学習体験の促進に重要な役割を果たしている。 欧州ロケットチャレンジ(EuRoC)の公式スポンサーとして、これらの飛行コンピュータは競争に不可欠なものとなり、安全と性能の両方を高める信頼性と高度な遠隔測定と制御能力を提供している。 この論文はこれらのシステムの技術的仕様と教育的影響を掘り下げ、より広範な欧州のロケット計画への貢献を強調した。 この研究は、最近の欧州ロケットチャレンジの包括的なフィールドデータとケーススタディを通じて、次世代の航空宇宙専門家を刺激するオープンソースの飛行コンピュータの可能性を強調している。

関連論文リスト

• ASTREA: Introducing Agentic Intelligence for Orbital Thermal Autonomy [51.56484100374058]
  ASTREAは、自律的な宇宙船運用のためのフライト・ヘリテージ・ハードウェア上で実行される最初のエージェント・システムである。 我々は,資源制約付き大規模言語モデル(LLM)エージェントと強化学習コントローラを,空間対応プラットフォームに適した非同期アーキテクチャに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-16T08:52:13Z)
• AeroVerse: UAV-Agent Benchmark Suite for Simulating, Pre-training, Finetuning, and Evaluating Aerospace Embodied World Models [14.090527594042863]
  航空宇宙インテリジェンス(Aerospace embodied intelligence)は、無人航空機(UAV)による自律的な認識、認識、行動の実現を目的としている。 AerialAgent-Ego10kという大規模な実世界の画像テキスト事前学習データセットを構築。 また,空域埋め込み世界モデルの事前学習を容易にするために,仮想画像テキストアライメントデータセットであるCyberAgent Ego500kを作成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T03:47:45Z)
• Applicability of Blockchain Technology in Avionics Systems [0.0]
  アビオニクスシステム開発における新しいアプローチとしてのブロックチェーン技術の適用性について論じる。 特に基本的なサービス、通信、ナビゲーション、飛行管理システムにおける問題を解決するブロックチェーンの可能性について説明する。 航空技術者や専門家がアビオニクスシステムにブロックチェーンを適用する決定を下すためのガイドペーパーが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T16:05:12Z)
• AI Enabled Maneuver Identification via the Maneuver Identification Challenge [5.628624906988051]
  Maneuver IDは、現実の空軍のフライトシミュレーターデータを用いたAIチャレンジである。 このデータセットはManeuver-ID.mit.eduで公開されている。 我々は「良い」と「悪い」シミュレーターデータを分離し、操作の分類と特徴付けに様々なAI手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T16:55:32Z)
• Harfang3D Dog-Fight Sandbox: A Reinforcement Learning Research Platform for the Customized Control Tasks of Fighter Aircrafts [0.0]
  本研究では,戦闘機用の半現実的な飛行シミュレーション環境であるHarfang3D Dog-Fight Sandboxを提案する。 強化学習を用いた航空研究における主な課題を調査するための柔軟なツールボックスである。 ソフトウェアはまた、ボット航空機の配備とマルチエージェントタスクの開発を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T18:18:09Z)
• SpaceQA: Answering Questions about the Design of Space Missions and Space Craft Concepts [57.012600276711005]
  宇宙ミッション設計における最初のオープンドメインQAシステムであるSpaceQAについて述べる。 SpaceQAは、欧州宇宙機関(ESA)による、宇宙ミッションの設計に関する情報のアクセス、共有、再利用を容易にするイニシアチブの一部である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T09:41:39Z)
• Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
  高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。 追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。 我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T11:49:51Z)
• Machine Learning-Based Automated Design Space Exploration for Autonomous Aerial Robots [55.056709056795206]
  自律飛行ロボットのためのドメイン固有のアーキテクチャの構築は、オンボードコンピューティングを設計するための体系的な方法論が欠如しているため、難しい。 F-1ルーフラインと呼ばれる新しいパフォーマンスモデルを導入し、アーキテクトがバランスの取れたコンピューティングシステムを構築する方法を理解するのを助ける。 サイバー物理設計空間を自動でナビゲートするために、AutoPilotを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-05T03:50:54Z)
• Data-Driven Aerospace Engineering: Reframing the Industry with Machine Learning [49.367020832638794]
  航空宇宙産業は、ビッグデータと機械学習を収益化しようとしている。 最近のトレンドは、設計、製造、検証、サービスにおける重要な課題の文脈で検討される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-24T22:40:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。