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![arxiv：2401.17417v2 [CS.CV] 2025年2月7日](/simg/0\0cab6b23a1e86d597c98b15c2232be9c8b4e8596.webp)
arxiv：2401.17417v2 [CS.CV] 2025年2月7日
这项工作提出了一种在整个场景中从WiFi通道状态信息（CSI）中综合IMENES的开创性方法。利用wifi的优势，例如成本效益，照明不变性和墙壁穿透功能，我们的方法可以视觉弥补房间边界以外的室内环境，而无需相机。更一般地，它通过解锁执行基于图像的下游任务（例如视觉活动识别）的选项来提高WiFi CSI的可解释性。为了实现从WiFi CSI到图像的跨模式翻译，我们依赖于适合我们问题细节的多模式变量自动编码器（VAE）。我们通过消融研究结构结构的消融研究以及对重建图像的量词/定性评估，广泛评估了我们提出的方法。我们的结果证明了我们方法的生存能力，并突出了其实用应用的潜力。
在施工环境中的强大高精度激光雷达本地化
摘要 - 准确的定位在自主机器人系统的有效运行中起着至关重要的作用，尤其是在诸如施工站点之类的染色体环境中。同时使用LIDAR传感器同时定位和映射（SLAM）已成为一种流行的解决方案，因为它在没有外部基础架构的情况下可以进行功能。但是，现有的al-gorithms表现出重大的缺点。尽管当前的方法在长期轨迹上达到了很高的准确性，但它们在复杂的室内环境中的精确性和可靠性而苦苦挣扎。本文介绍了一种新型的基于功能的LiDAR SLAM系统，旨在解决这些局限性并增强短期精度和整体鲁棒性。使用现有数据集和物理机器人平台评估了所提出的系统，以解决当前实现的局限性，并在挑战现实世界中，尤其是在施工环境中展示改进的穿孔。
室内光能收集用于智能建筑环境管理的可行性研究
近年来，高性能绿色建筑的设计是一个活跃的研究领域。在各种潜在技术中，无线传感器网络 (WSN) 的使用通过自适应调节温度、人工照明、湿度、空气质量等，为控制和管理建筑环境提供了一种智能解决方案。据报道，部署基于 WSN 的控制系统可节省约 20% 的能源使用，并在绿色建筑中发挥至关重要的作用。为了简化安装，改造后的 WSN 系统通常采用电池供电。然而，频繁更换电池对广泛部署造成了很大的限制。在本文中，作者研究了通过收集室内环境光能供电的绿色高性能建筑中智能建筑环境监测的 WSN 系统的构建。采用温度传感器阵列证明了通过收集室内光能作为电源实现 WSN 系统无限寿命运行的可行性。1.简介
直接空气捕获：定义和公司分析
基于对众多现有定义的综述，本文定义为一种技术，将捕获介质重新生成封闭循环中的捕获介质和/或使用机械空气接触器直接从化学或物理上分离的二氧化碳直接与室外或室内环境环境中，而无需依赖于高于维持的二氧化碳浓度，该二氧化碳浓度是由近二氧化碳浓度所引起的。此定义会产生三类DAC技术，其中包括CO 2浓度DAC，反应性DAC和Direct Storage DAC。co 2-浓缩DAC涉及产生更多集中流的CO 2的过程，反应性DAC涉及再生的过程再生捕获培养基，该过程同时捕获并转换了大气CO 2，并且直接存储DAC涉及使用机械空气接触器来提取大气2的过程，并与耐用的储存量一起提取大气2。
GPS中导航的多源数据集成-IJEER
░摘要 - 自动驾驶正在迅速发展，无人驾驶汽车的未来接近成果。当前自动驾驶的最大障碍是导航系统的可靠性和可靠性。导航系统主要基于GPS信号，尽管它高度可用，但在某些情况下，GPS不存在或不可用，例如在隧道，室内环境和具有高信号干扰的城市地区。本文提出了一种自适应决策算法，该算法利用多源数据源集成在GPS贬低的环境中进行导航。该算法可以在不同的数据源（例如LTE或5G）之间进行无缝切换，以便自主驾驶系统即使无法使用GPS信号，也可以保持准确的导航。总体而言，这种方法代表了开发导航系统的合理方法，该方法可以可靠地支持在现实情况下自主驾驶应用程序。关键字：GPS，蜂窝，导航，自动驾驶，5G，LTE。
直接空气捕获：定义和公司分析
基于对众多现有定义的综述，本文定义为一种技术，将捕获介质重新生成封闭循环中的捕获介质和/或使用机械空气接触器直接从化学或物理上分离的二氧化碳直接与室外或室内环境环境中，而无需依赖于高于维持的二氧化碳浓度，该二氧化碳浓度是由近二氧化碳浓度所引起的。此定义会产生三类DAC技术，其中包括CO 2浓度DAC，反应性DAC和Direct Storage DAC。co 2-浓缩DAC涉及产生更多集中流的CO 2的过程，反应性DAC涉及再生的过程再生捕获培养基，该过程同时捕获并转换了大气CO 2，并且直接存储DAC涉及使用机械空气接触器来提取大气2的过程，并与耐用的储存量一起提取大气2。
ACKR2缺陷型NK细胞增强CCR2的表达增加了肿瘤细胞治疗疗效
摘要：本文提出了一种基于视觉的障碍物避免自动自动驾驶汽车，可以使用单个RGB-D摄像头在仅CPU的设备上运行。该方法由两个步骤组成：视觉感知和路径计划。视觉感知部分使用Orbslam 3增强了使用光流量来估计汽车的姿势并从场景中提取丰富的纹理信息。在路径计划阶段中，提出的方法采用一种方法，将控制lyapunov函数和控制屏障功能结合起来，形式是二次程序（CLF-CBF-QP）以及障碍物形状重建过程（SRP）来计划安全稳定的轨迹。为了验证提出方法的性能和鲁棒性，使用凉亭模拟环境在各种复杂的室内环境中使用汽车进行了模拟实验。提出的方法可以有效地避免在场景中遇到障碍。所提出的算法在实现多个模拟场景的更稳定和较短的轨迹方面优于基准算法。
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能被低级图像处理完美检测到。使问题进一步复杂化的是，额外的边缘可能会位于墙壁表面或不属于目标结构的物体上。因此，大多数现有方法依赖于中级区域特征，如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后用它来预测该图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。寻找建筑结构分三步完成；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以
通过射线追踪表征室内无线信道...
摘要 — 我们研究了无线电信道模拟器在预测特定环境中的信道响应方面的可靠性。已知表面几何布局和材料特性的室内环境适合进行这种特定场地的模拟。我们通过将其预测与特定静态环境中的测量值进行比较来评估该方法的性能。在测量和模拟的一组路径上，路径损耗、Ricean K 因子和 RMS 延迟扩展具有良好的一致性，这表明可以使用设计良好的无线电模拟器可靠地预测系统行为。通常，通过这种或类似技术获得的无线信道模型不会捕捉由于环境中人员移动而导致的信道响应的时间变化。我们使用随机过程处理信道响应的时变部分。通过对几种典型办公场景进行信道探测实验，我们表明自回归过程可用于为几种不同的运动场景建模随时间变化的抽头增益。
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能通过低级图像处理完美检测到。为了进一步复杂化问题，额外的边缘可能位于墙壁表面甚至不属于目标结构的物体上。出于这个原因，大多数现有方法依赖于中级区域特征，例如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后使用它来预测图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好仅以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境都符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。查找建筑结构分为三个步骤；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（即区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以便