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在意外地形上两足步行期间大鼠大脑的时间变化功能连通性
大脑皮层在人类和其他动物对不可预测的地形变化的适应性中起着重要作用，但是在此过程中，皮质区域之间的功能网络知之甚少。为了解决这个问题，我们训练了6只老鼠，视力阻塞，在带有不平衡区域的跑步机上双胎行走。全脑电脑电图信号通过32通道植入电极记录。之后，我们使用时间窗口扫描所有大鼠的信号，并使用相位延迟索引量化每个窗口中的功能连接。最后，使用机器学习算法来验证在检测大鼠运动状态时动态网络分析的可能性。我们发现，与步行阶段相比，在制备阶段的功能连接水平更高。此外，皮质更加注意控制肌肉活动需求更高的后肢的控制。功能连接的水平较低，可以预测前方的地形。大鼠意外地与不均匀的地形接触后的功能连通性突发，而在随后的运动中，它明显低于正常行走。另外，分类结果表明，使用多个步态阶段的相位延迟指数作为特征可以有效地检测步行过程中大鼠的运动状态。这些结果突出了皮质在动物对意外地形适应中的作用，并可能有助于推进运动控制研究和神经植物的设计。
替代地面机器人穿越沙地和岩石地外地形的必要性和可行性
尽管这些火星车在月球和火星探索方面有着令人瞩目的记录，但它们的任务也暴露了轮式移动系统所面临的重大局限性，这阻碍了科学探索。例如，勇气号火星探测器在一个名为“特洛伊”的地方陷入一块松散的土壤中，最终因电量不足而终止任务。该地点的土壤以硫酸铁为主，内聚力很低，因此机械性能较弱，延伸至与车轮半径相当的深度。 [12] 不幸的是，这层沉积物隐藏在一层硬化程度较弱的土壤外壳之下，导致危险直到火星车嵌入土壤中才被发现。 [9] 在任务初期，勇气号的六个车轮中有一个出现故障，需要修改驾驶策略，这加大了救援难度。 [12] 机遇号火星车在穿越子午线平原随处可见的大型风成波纹时也遇到了类似的挑战。特别是，它被困在“炼狱”波纹的松散沙子中很长时间 [13]（图 1 A）。最近，好奇号火星车在穿越过程中遭受了严重的车轮损坏，原因是从表面突出的棱角分明的岩石刺穿了薄薄的铝轮
设计月球地形车：热挑战
I. 简介 月球车 (LRV)（更广为人知的名称是阿波罗“小车”）是阿波罗任务期间宇航员使用的探测车，用于支持月球表面探索活动。20 世纪 70 年代初，从阿波罗 15 号到阿波罗 17 号，共使用了三辆 LRV，它们对阿波罗最后几次任务的发现至关重要。宇航员步行只能行进不到一公里的总距离，而到阿波罗任务结束时，在阿波罗 17 号上，他们已经行进了近 36 公里。这三辆车都是非增压的，可容纳两名宇航员。不同版本的 LRV 在设计上几乎相同，只是每次新迭代都会有一些细微的增加。LRV 重约 210 公斤，在月球白天的使用寿命为 78 小时。这三辆 LRV 均由电池供电，不可充电。它们是根据美国宇航局与波音公司和德尔科公司签订的合同建造的，德尔科公司是波音公司的分包商 1 。
使用稀疏的视觉观察在不平坦的地形上学习感知运动
摘要 - 为了主动浏览和遍历各种特征，主动使用视觉感知是必不可少的。我们旨在调查使用稀疏视觉观测值的可行性和性能，以在以人为中心的环境中在一系列常见的地形（步骤，坡道，间隙和楼梯）上实现感知运动。我们制定了适合在感兴趣地形上运动的稀疏视觉输入的选择，并提出了一个学习框架，以整合外部感受和本体感受状态。我们专门设计了状态观察和培训课程，以在各种不同的地形上有效地学习反馈控制政策。我们在各种任务中广泛验证和基准了学到的政策：在地面上行走的全向行走，并在各种障碍物上向前移动，显示出高成功的遍历率。此外，我们通过在新的看不见的地形上增加各种水平的噪声和测试来研究外观感受性消融并评估政策概括。我们证明了自主感知运动的能力，只能使用直接深度测量中的稀疏视觉观测来实现，这些观察值易于从激光雷达或RGB-D传感器中易于获得，在20厘米高度的高高高度上显示出强大的上升和下降，即20 cm的高度，即50％的腿长和强劲的腿部和稳健的噪声和Unigeseen anderseenseles anderseens anderseens anderseen anderseenseles anderseen anderseen sereen seleseen anderains ternales anderains。
地形图 BLIGHTY 1:50 000 7926-N
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通过稳定地形的空间推断对数字高程模型进行不确定性分析
摘要 — 随着数字高程模型 (DEM) 的可用性和分辨率不断提高，对地球和行星表面高程的更大和更精细尺度的监测正在迅速发展。表面高程观测正被用于越来越多的领域，以研究地形属性及其随时间的变化，特别是在冰川学、水文学、火山学、地震学、林业和地貌学中。然而，DEM 通常包含大规模仪器噪声和不同的垂直精度，从而导致复杂的错误模式。在这里，我们提出了一个经过验证的统计工作流程来估计、建模和传播 DEM 中的不确定性。我们回顾了 DEM 准确度和精度分析的最新进展，并定义了一个概念框架来一致地解决这些问题。我们展示了如何通过量化高程测量的异方差来表征 DEM 精度，即随地形或传感器相关变量而变化的垂直精度，以及可能在多个空间尺度上发生的误差的空间相关性。随着高精度观测的日益普及，我们基于在稳定地形上获取的独立高程数据的工作流程几乎可以应用于地球上的任何地方。我们以地形坡度和冰川体积变化为例，说明了如何传播像素尺度和空间高程导数的不确定性。我们发现文献中大大低估了 DEM 中的不确定性，并主张新的 DEM 精度指标对于确保未来陆地高程评估的可靠性至关重要。
脑电图地形特征可用于评估腹腔镜手术训练期间的技能水平
目的：本研究的目的是根据脑电图 (EEG) 评估专家外科医生和新手住院医师之间的大脑活动差异。第一个子目标是评估 Microstate EEGlab 工具箱和 BCIlab 工具箱，用于数据分析和对基于微状态的公共空间模式 (CSP) 分析的地形特征进行分类。然后，第二个子目标是将基于微状态的 CSP 与传统的正则化 CSP 方法进行比较。方法：经 IRB 批准后，在布法罗大学招募了 10 名专家外科医生和 13 名新手住院医师。知情同意后，受试者进行了三次腹腔镜缝合和打结试验，任务试验之间有休息时间。在任务执行期间进行了 32 通道 EEG，用于分析 8 名专家外科医生（2 名因数据质量原因退出）和 13 名新手住院医师的大脑活动空间模式。在 CSP 分析之前，微状态分析被用作预处理以提高信噪比，从而区分专家外科医生和新手住院医生的大脑活动。结果：基于微状态的 CSP 分析根据头皮上的最大空间模式向量确定了重要通道。虽然新手主要涉及额叶皮层以获得头皮上的最大空间模式向量，但专家的空间模式向量热点在额叶和顶叶皮层上。使用基于微状态的 CSP，具有 10 倍交叉验证的简单线性判别分析实现了 90% 以上的分类准确率，而传统的正则化 CSP 可以达到 80% 左右的分类准确率。结论和讨论：基于微状态的 CSP 分析可以确定一组最佳通道，以评估专家外科医生和新手住院医生之间的大脑活动差异。未来的研究可以应用基于微状态的大脑行为时间动态监测，以实现个性化的自适应 VR 训练范式。
无人机获取的图像对 alt 数字地形模型的重叠影响
摘要 摄影测量数据在多个领域被系统地使用。数字地形模型 (DTM) 等产品提供了详细的表面信息，但与 GNSS RTK 地形测量收集的数据相比，这些产品的几何可靠性值得怀疑。本研究评估了使用无人机 (UAV) 在不同参数、重叠百分比和飞行方向获得的 DTM 的质量，并将结果与地形方法全球导航卫星系统 - 实时动态 (GNSS RTK) 的结果进行比较。制定了 12 个飞行计划，具有不同的重叠度（90x90、80x80、80x60、70x50、70x30 和 60x40%）和方向（横向和纵向于种植线）。高度（地面以上 - AGL）和速度参数分别固定在 90 m 和 3 m/s，所有飞行的地面采样距离 (GSD) 均为 0.1 m。总体来看，横向重叠度70x50%的飞行效果最好，总处理时间为12分17秒（比90x90%快了大约1.5小时），均方根误差（RMSE）为0.589米，满足60x30%航空摄影测量所要求的最小重叠度，且与90x90%和80x80%的高重叠度在统计上并无差异。
无人机获取的图像对 alt 数字地形模型的重叠影响
摘要 摄影测量数据在多个领域被系统地使用。数字地形模型 (DTM) 等产品提供了详细的表面信息，但与 GNSS RTK 地形测量收集的数据相比，这些产品的几何可靠性值得怀疑。本研究评估了使用无人机 (UAV) 在不同参数、重叠百分比和飞行方向获得的 DTM 的质量，并将结果与地形方法全球导航卫星系统 - 实时动态 (GNSS RTK) 的结果进行比较。制定了 12 个飞行计划，具有不同的重叠度（90x90、80x80、80x60、70x50、70x30 和 60x40%）和方向（横向和纵向于种植线）。高度（地面以上 - AGL）和速度参数分别固定在 90 m 和 3 m/s，所有飞行的地面采样距离 (GSD) 均为 0.1 m。总体来看，横向重叠度70x50%的飞行效果最好，总处理时间为12分17秒（比90x90%快了大约1.5小时），均方根误差（RMSE）为0.589米，满足60x30%航空摄影测量所要求的最小重叠度，且与90x90%和80x80%的高重叠度在统计上并无差异。