XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System安全轨迹
规划空间机械臂的故障安全轨迹
对于部署在对人类有害和危险环境中的机器人操纵器，经常会担心关节故障时任务执行的可靠性。冗余机器人操纵器可用于降低风险并确保故障后任务的完成，这对于太空应用等至关重要。本文介绍了分析关节故障潜在风险的方法，并介绍了用于机器人操纵器的容错任务设计和路径规划的工具。所提出的方法基于离线预计算工作空间模型。这些方法足够通用，可以处理具有任何类型的关节（旋转或棱柱）和任意数量的自由度的机器人，并且可能在过程中包括任意形状的障碍物，而无需借助简化模型。应用示例说明了该方法的潜力。
为学生立方体卫星开发 ADCS
通过实施良好的工程实践、进行测试和验证其系统，在 CubeSat 计划中发挥重要作用 [1]。大多数 CubeSat 任务都是由学生在学术背景下开发的。由于这一事实，根据统计分析，大部分此类卫星在部署后立即发生故障 [2]。CubeSat 的一些卫星子系统发生故障可能会损坏运载火箭或主要有效载荷，并使整个 CubeSat 计划卫星的发射陷入危险。如果操作不当，可能会产生太空垃圾，需要额外的努力和经济成本来减轻它。为了避免这种情况，数字孪生可用于跟踪和检测已停止运行的卫星，以及计算已运行或新卫星的安全轨迹 [3]。CubeSat 计划卫星的电源系统有特殊要求，以防止在安装和分配期间激活任何供电功能
网守：在线安全验证和控制...
摘要 - 本文提出了看门人算法，这是一种实时和计算轻量级的方法，可确保尽管有局限性，但非线性系统的轨迹仍能满足安全约束。网守通过引入附加的验证步骤与存在的路径计划者和反馈控制器集成在一起，以确保可以安全地执行拟议的轨迹，尽管非线性动态受到有限的干扰，输入约束和对环境的部分知识的约束。我们的关键贡献是（a）我们采用算法来递归通过数字向（短）有限的地平线传播系统来递归构建安全轨迹，并且（b）我们证明，跟踪此类轨迹可确保系统在所有未来的时间内保持安全，即超出有限的范围。我们在模拟动态消防任务的模拟中演示了该方法，以及在在网上感知的障碍环境中导航的四型四次导航的物理实验。我们还提供了与类似问题的最新技术的比较。
朝着自主驾驶系统的安全实时运动计划框架：模型预测路径积分方法
摘要 - 自主驾驶系统中的安全轨迹（ADS）是实时解决的复杂问题。解决此问题的主要挑战是源于道路几何形状，语义和交通规则以及动态代理的存在所施加的各种条件和约束。最近，模型预测路径积分（MPPI）已证明是在非结构化和高度不确定的环境中机器人导航中最佳运动计划和控制的有效框架。在本文中，我们将AD中的运动计划问题作为非线性随机动态优化问题，可以使用MPPI策略来解决。这项工作的主要技术贡献是一种安全处理MPPI配方中的障碍的方法。在这种方法中，在考虑安全边缘的同时，可以轻松地集成到MPPI成本配方中的圆圈近似障碍。所提出的MPPI框架已在我们的自动驾驶汽车中有效实现，并使用三种不同的原始场景进行了实验验证。实验结果表明，生成的轨迹是安全，可行的，并且可以完美地实现计划目标。视频结果以及开源实现可在https://github.com/sntubix/mppi上找到。