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机器人自动导航的最新进展
摘要：机器人自主导航的最新进展在强大而有效的导航系统的发展方面取得了重大进展。传感器融合技术，机器学习算法和计算机视觉技术的突破已推动了这些进步。这使机器人能够以更高的精度和适应性为导航复杂和动态的环境。关键的进度领域包括同时本地化和映射（SLAM）算法，导航的深入强化学习以及多传感器数据的集成，以改善本地化和避免障碍。这些发展有可能通过使机器人能够在现实世界中更自主，有效地运行，从而彻底改变包括制造，物流和服务机器人技术在内的各种行业。此外，机器人的自主导航算法的最新发展已大大提高了它们在多样化和充满挑战的环境中自主运营的能力，使我们更接近了一个未来的机器人可以无缝地导航和与周围的世界互动。接下来，我们将讨论机器人在各个行业中的不同应用。我们还将解决尚未解决的挑战和未来的前景。得出结论，我们将总结主要发现，并强调自主导航对机器人技术的未来的重要性。
使用移动机器人自动映射Rumex
这项工作介绍了使用小型移动机器人使用用户界面绘制草地上的Rumex植物的ROS软件包的核心想法和实施。这些贡献包括一个自主导航和映射框架以及最先进的Yolov8神经网络的应用，用于在新录制的数据集中训练的Rumex检测。这项工作中提出的导航和映射框架已成功应用于最近开发的移动机器人B型路径计划算法（Nguyen等，2023）。
个人自主和（数字）技术：颁发的感觉运动框架
摘要许多由密集数据驱动的公司平台设计和控制的许多数字技术在我们的许多日常活动中都变得无处不在。这引起了政治和道德的关注，他们可能如何威胁我们的个人自主权。但是，在这方面，其超设计（感觉运动）接口所起的特定作用并没有给予太多哲学关注。在本文中，我们的目标是提供一个新颖的框架，可以在感觉运动互动上进行个人自身自身，并从那里直接解决技术设计如何影响个人自主权。为此，我们将从实施的感应方法中汲取认知，重点关注习惯的中心概念，被理解为感觉运动方案，在网络关系中，会引起感觉运动代理。从感觉运动代理作为更复杂形式的个人自治形式的基础，我们的方法为我们分析与技术的关系（一般而言），并区分自主性增强的建立和自动化技术。我们认为，通过赞成/妨碍某些习惯的（网络）而不是其他习惯，技术可以直接在我们本地和全球的个人自主权上行动。考虑到这一点，我们然后讨论当前的数字技术通常是如何设计为自治的（就像设计中的“黑暗模式”一样），并素描一些有关如何构建更多自治数字技术的想法。
成人自闭症战略 2023 年 4 月 - 2025 年 3 月
1. 引言................................................................................................................................ 4
订单选择机器人自动化
采摘和包装交付平均需要四到八个小时的履行操作。一流的零售商在短短两个小时内就这样做。那些时间范围之间的区别是惊人的。更重要的是，当您考虑到交货时间太长时，几乎一半的消费者将在其他地方购物。作为速度方程式的关键因素，采摘改进可以帮助零售商从平均表现到最高的表现。通过将自动化和编排结合起来，公司将目前的采摘实践转变为有效的流程，以实现更高的速度和准确性。收益在提高整体仓库运营效率方面也很突出，包括订单履行，库存管理和许多行政任务。
文化量身定制的分享医疗任命对非裔美国人自我保健能力和知识的影响
背景：2型糖尿病（T2DM）继续对非裔美国人产生不成比例的影响，从而显着影响发病率和死亡率。研究表明，解决源于社会经济环境，系统性不平等，生物学因素和文化因素的障碍可能会对健康和糖尿病控制的生物识别指标产生积极影响。目的：本研究的目的是评估糖尿病共享的医疗预约（SMA）模型计划，该计划是在文化上量身定制的，旨在解决弗吉尼亚州诺福克市内城非裔美国人人口所面临的独特的健康障碍社会决定因素。方法：使用组内预测 - 测试后设计的试点研究。是从自我报告调查中收集的，其中包括改良的密歇根州糖尿病知识测试，糖尿病自我效能感量表，研究人员在单课三小时SMA计划之前和之后进行了调查。关键结果：该计划增加了感知到的糖尿病自我保健信心和感知的总体糖尿病知识水平。的知识评分增加，但在统计学上没有显着意义。 参与者报告了对计划模型的高度满意度。 讨论：发现表明，这种模型是提高自我保健能力和糖尿病疾病手机知识的有效且引人入胜的方法。 解决该人群所经历的独特情况和障碍可能比通常的传统护理方法更有效。的知识评分增加，但在统计学上没有显着意义。参与者报告了对计划模型的高度满意度。讨论：发现表明，这种模型是提高自我保健能力和糖尿病疾病手机知识的有效且引人入胜的方法。解决该人群所经历的独特情况和障碍可能比通常的传统护理方法更有效。
行星轮移动机器人自主移动性的进展：综述
五十多年来，轮式移动机器人 (WMR) 已被证明是太空探索和行星任务中不可或缺的一部分。能够穿越各种各样的环境、机动性、能够被引导至特殊位置以及相对于其他平台更低的重量和功耗是其越来越受欢迎的原因。图 1 描述了过去、现在和未来在不同地外天体上执行任务的著名 WMR。有关行星 WMR 的全面参考书目，请参阅（Sanguino，2017）。行星上的 WMR 的运行需要复杂的软件和硬件解决方案来进行制导、导航和控制（GNC）。这确实是因为地外天体上的条件不同。复杂而未知的环境、与异质土壤的相互作用、陡坡、松散和多相地形、在低重力区域行驶、恶劣的照明条件、GPS 信号不可用、功耗限制以及嵌入式系统的计算限制都是开发 GNC 模块时必须处理的关键挑战（Quadrelli 等人，2015 年）。里程表或车辆相对于某些局部参考的姿态和方向知识是 GNC 算法的关键组成部分。由于存在限制和不确定性，当前的行星 WMR 依靠与地面站的远程通信来执行里程表并规划安全运行。这种地面在环操作可缩短车辆在环路中停留的时间。
人工智能、不透明性和个人自主性
确实专门为这个主题开辟了一个部分，但这种主导地位的进一步证据很少。15 虽然人们希望我们出于其他原因也小心驾驶。16 Wachter 等人。(2017, p. 98) 提出了类似的建议，以解决透明度需求的情况
AI、不透明性和个人自主性
摘要 机器学习的进步推动了人工智能决策算法在保释听证、医疗诊断和招聘等程序中的流行。学术文章、政策文本和普及书籍都警告说，这种算法往往不透明：它们没有为其结果提供解释。基于透明度和不透明度的因果关系以及最近关于因果解释价值的研究，我对不透明算法提出了道德担忧，但尚未在文献中得到系统的处理：当此类算法用于改变生活的决策时，它们会阻碍我们根据自己的目标和偏好有效地塑造我们的生活，从而破坏我们的自主权。我认为这种担忧值得更加密切的关注，因为它为算法决策的透明度呼吁提供了新的工具和新的挑战。