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从RGB图像中的光谱特征的预测映射用于越野地形分析
摘要 - 准确识别复杂的地形特征，例如土壤组成和摩擦系数，对于基于模型的计划和越野环境中移动机器人的控制至关重要。光谱特征利用光吸收和反射的不同模式来识别各种材料，从而可以精确地表征其固有特性。机器人技术的最新研究探索了光谱的采用，以增强与环境的感知和相互作用。但是，安装这些传感器所需的巨大成本和精致的设置存在着广泛采用的强大障碍。在这项研究中，我们将RS-NET（RGB引入光谱网络），这是一种深层神经网络体系结构，旨在将RGB图像映射到相应的光谱签名。我们说明了如何将RS-NET与共同学习技术协同结合，以进行地形性质估计。初始结果证明了这种方法在表征广泛的越野现实世界数据集中的光谱特征方面的有效性。这些发现仅使用RGB摄像机强调了地形性质估计的可行性。
阐明微生物组操作对栖息地形成海洋全生物的直接和间接影响
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在陡峭的高山地形中安全的低空导航，带固定翼无人机
[1] Heck，Matthias等。“结合阵列分类和本地化的雪崩自动检测。”地球表面动力学7.2（2019）：491-503。地球表面动力学7.2（2019）：491-503。
第1章现代道德心理学：地形指南
Bertram F. Malle和Philip Robbins“道德心理学”一词通常在至少两种不同的感觉中使用。在哲学史上，道德心理学是指道德哲学的一个分支，该分支解决了关于道德心理基础的概念和理论问题，通常是从规范角度来看（但并非总是）（Tiberius，2015）。在心理学，人类学，社会学和相邻领域的实证研究中，道德心理学研究了为道德判断和决策做出提供的认知，社会和文化机制，包括情感，规范和价值观，以及对道德基础的生物学和进化贡献。自2010年以来，学术期刊中有6,000篇文章从描述性经验的角度研究了道德的性质，这是当前手册强调的观点。然而，我们在本卷中的总体目标是将道德心理学的哲学和心理观点带入更紧密的接触，同时将对经验科学的承诺作为证据的基础。朝着这一目标努力，我们试图提出大量的问题和方法，但自然而然地，我们无法涵盖所有主题，问题和立场。我们为本引言后期省略的主题提供了一些指导，我们希望读者能够迈出第一步。
在 IBOLC 留下遗产：步兵的关键地形
步兵中尉来自各个任命来源，均会加入 IBOLC。无论他们就读于美国军事学院 (USMA)、军官候选人学校 (OCS) 还是预备役军官训练团 (ROTC)，每位步兵军官都会通过领导营，然后从摩尔堡进入陆军的每个单位。不仅每个步兵排长都会通过这条管道，而且每个未来的步兵连指挥官、校级参谋、营长和旅长也会通过这条管道。在这个单位，您可以指导未来的参谋长联席会议主席。IBOLC 是步兵部门的关键领域。它是将良好的教义、战术和领导原则灌输给我们的步兵领导者的主要入口。即使对我们的路线进行微小的调整，也会影响数十年，
Daniel B. Forger III博士数学系 使用机器学习的多输入记录链接 实时地形自适应局部轨迹计划者，用于可变形地形上的高速自动越野导航 将安全性与连接的自动卡车控制中的性能整合在一起：实验验证
教育1999年，马萨诸塞州哈佛大学剑桥市学士02138应用数学（医学科学）本科论文标题：“昼夜节振荡器的建模” 1999 M.S.哈佛大学艺术与科学研究生院（GSAS）剑桥，马萨诸塞州02138-3654应用数学（医学科学）2003 Ph.D.斯隆州纽约大学生物学系Blau实验室研究员，纽约，纽约，纽约，纽约，1999-299-299-29000摄氏训练前训练者，昼夜节律和呼吸神经生物学，北哈佛大学和女子医院，哈佛大学医学院（NRSA T32）分子生物学
增强自主系统的地形分类-IJRPR
地形分类在各个领域之间都是关键的，尤其是机器人技术，自动驾驶汽车和军事行动，在这种情况下，有效的导航依赖于了解各种景观。利用传感器数据，相机数据和声学信息，地形分类使机器能够辨别地形特征对于知情决策至关重要。本研究的重点是利用深度学习技术来准确地对地形进行分类，并在军事应用和决策中的潜在应用。本文深入研究地形分类方法，利用传输学习模型和视觉变压器通过预处理技术增强。通过利用深度学习算法和传感器数据分析，这些模型区分了地形特征，例如斜坡，植被和障碍，增强了自主系统的导航和情境意识。
LORIS：用于极端地形探索的轻型自由攀爬机器人
摘要 — 攀爬机器人可以调查传统探测车由于地形陡峭而无法到达的具有科学价值的地点。配备微棘爪的机器人特别适合攀爬岩石峭壁，但大多数现有设计要么体积大、速度慢，要么仅限于相对平坦的表面（如墙壁）。我们提出了一种新型自由攀爬机器人，通过创新爪设计和力控制来弥补这一差距。完全被动的爪和腕关节可实现安全抓握，同时减轻质量和复杂性。使用基于优化的控制策略在机器人的爪之间分配力，以最大限度地降低意外脱落的风险。机器人原型已经展示了在地球重力环境下在平坦的煤渣砌块墙壁和不平坦的岩石表面上的垂直攀爬。
地形土壤EERC：加速土壤碳...
土壤以有机和无机形式（全球3000亿吨的订单）中存储了大量的碳，这比在大气和陆地上的碳多。由于耕种和侵蚀，在过去一个世纪中，美国1.66亿公顷的农业土壤损失了大量碳，但有明显的潜力可以扭转这一趋势并积极地管理农业土地，并采用从大气中捕获CO 2的策略。Terraforming土壤能量土壤射击研究中心（EERC）将通过有机和无机碳循环途径来研究新的生物和地理工程技术，以了解土壤中的可扩展性和负担得起的CO 2。该中心的总体目标是通过有机和无机途径促进对土壤中的CO 2抽吸的基本了解，测量与土地管理实践有关的土壤C存储能力，耐用性和区域变化。在目标1中，合成生物学工具将用于加速自然存在的植物和微生物性状，这些植物和微生物特征形成了CO 2固定过程，有机物形成和矿物质溶解。组合的基因组测序和同位素追踪方法将用于量化有机物如何随着时间的推移而产生的基本机制以及需要更好地反映在过程模型中的植物和微生物的特征。但目前，土壤风化，土壤生物学和有机物循环之间的相互作用知之甚少。在目标2中，该中心将集中在原发性矿物质和有机物 - 阵营络合物形成期间可能发生的积极相互作用上，这些可能会通过有机和无机途径组合来加速土壤CO 2的巨大潜力。中心的现场和基于实验室的研究将衡量如何将土壤管理方法“堆叠”在一起，从
实时地形自适应局部轨迹计划者，用于可变形地形上的高速自动越野导航将安全性与连接的自动卡车控制中的性能整合在一起：实验验证
摘要 - 将效率与安全性结合起来是连接自动卡车的最重要设计挑战之一。在应对纵向控制问题的这一挑战中，我们提出了一种计划，该方案以无缝的方式将基于性能的控制器与面向安全的控制器集成在一起。此安全集成方案即时运行，并且与大型控制器兼容。我们首先将这种实用的整合方法链接到控制屏障功能的理论框架，该框架旨在赋予控制器具有正式安全保证。然后，通过此方案，我们安全地整合了一个预测型控制器，最大程度地限制了依靠连接性（连接的巡航控制-CCC）的面向安全的巡航控制器结构的能耗（预测巡航控制 - PCC）。重要的是，使用具有全面连接的自动化卡车的公路实验证明了PCC和CCC之间安全和无缝集成的效率。最初的实验活动是在封闭的测试轨道上举行的，并且由于CCC而实现了安全驾驶，而得益于PCC，可获得高达18％的能源。最后，实验扩展到公共高速公路，并以高达4.3％的节能获得了类似的结果。