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Ingegneria Aerospaziale / Aerospace Engineering的博士学位 - 第40个周期主题研究领域：< / div>近距离操作的自主导航
太空探索和剥削已经进入了前所未有的增长和可及性的新时代。新颖的空间任务概念需要提高自治水平，以降低运营成本并实现雄心勃勃的目标。尤其是，具有不合作目标的小行星探索和接近性操作强烈激励自主和低延迟导航解决方案的发展。当前的深空导航在很大程度上依赖于地面系统，主要是通过Extrack和DSN网络来进行辐射跟踪和轨道测定。但是，由于信号传播延迟，这些传统方法不能为航天器提供有关其状态相对于目标的实时信息。在近距离行动中，这种限制变得至关重要，在这种操作中，国家的确定可能导致任务失败或致命的碰撞。这些挑战强调了对航天器轨道确定和控制的创新方法的迫切需求，尤其是在需要精确，及时的导航响应的情况下。在Cosmica项目的框架内（CUP D53C22003580001），本研究旨在通过使用机器学习技术等，以在自主空间导航中推进最新技术。该研究的重点是开发围绕小行星和不合作目标的邻近性操作的智能系统，在这些系统中，传统的导航方法面临重大限制。通过将人工智能与
神经科学和环条系统中的包容性设计
lynch概念化的抽象寻路从依赖于视觉提示和地标的传统导航方法转变为整合数字技术和神经科学的现代系统。本研究解决了满足各种用户能力的可访问和一致的寻路系统的需求，尤其是在公共交通，医院和大型机构等复杂环境中。当前系统通常缺乏协调，明确的标牌和全面的覆盖范围，从而导致导航挑战。通过多方法方法，包括文献综述和案例研究分析，该研究评估了包容性寻路的最佳实践。关键发现强调了一致的视觉设计，战略标志放置以及集成技术等技术的重要性，例如交互式地图和增强现实（AR）。这项研究强调了多感觉参与和神经科学在改善空间取向和减轻用户焦虑方面的作用。通过采用以用户为中心的方法，该研究提出了一个未来的寻路策略的框架，以优先考虑包容性和可访问性，以确保所有人都可以导航环境。这项工作为城市规划师，建筑师和政策制定者提供了宝贵的见解，致力于增强用户体验，提高包容性和促进公共场所的幸福感。
无GPS的精度：在复杂环境中自动无人机导航的多传感器融合
摘要 - 无人机技术的快速发展已扩大了其应用程序，包括递送服务，环境监控以及搜索和救援操作。然而，这些应用中的许多应用在受GPS污染的环境中遇到了重大挑战，例如密集的城市地区和森林森林森林茂密的地区，传统导航方法却摇摇欲坠。本文提出了一种新型的多传感器融合算法，旨在提高自主无人机的定位准确性而不依赖GPS。通过整合来自惯性测量单元（IMU），LIDAR和视觉传感器的数据，提出的方法有效地补偿了单个传感器的局限性，从而在复杂的环境中实现了可靠的导航。实验结果表明，该算法在城市地区达到1.2米的平均定位精度，在森林环境中达到1.5米，从而展示了其针对传感器噪声和环境挑战的弹性。循环封闭技术的实施进一步提高了长期导航准确性，使其适合长时间的任务。这项研究有助于自动无人机导航的知识越来越多，并为增强现实情况下无人机的操作能力带来了重大影响。未来的工作将集中于整合其他传感器，探索机器学习技术以进行自适应融合，并进行广泛的现场试验以验证系统在动态环境中的性能。
寻路策略 + 环境/体验设计规划师职位报告给：工作室总监我们的组织 Exit Design 是一个环境
导航策略 + 环境/体验设计规划师 职位报告：工作室总监 我们的组织 Exit Design 是一家环境图形设计和规划公司，致力于设计人、信息和环境之间的联系。Exit 总部位于费城北自由区，通过在建筑环境中创建沟通方式，促进导航便利和推广基于地点的品牌推广，帮助全国各地的组织推进其使命。凭借对人们如何体验地方的深刻理解，我们的创意多学科团队热衷于战略性地创造变革性体验。 机会 在 Exit Design 担任此职位，您将成为多学科设计师团队的一员并与之合作。您将参与用户体验和导航方法的战略规划，制定导航策略，规划标志位置和信息，并协助监督项目的制造。 我们正在寻找具有导航和 EGD 经验的人，他们能够激发队友和客户的信任和信心，注重细节，研究建筑环境，并且沟通清晰。此人应具备良好的沟通能力、批判性思维、战略思维和自我激励能力。理想的候选人应具有涉及不同学科的 EGD 和寻路项目工作经验，并能接受多人的指导并确定任务的优先顺序。此职位是全职职位，要求候选人大部分时间在我们费城的办公室工作，有时需要前往项目现场。您将取得的成就
vanp：学习自我导航的位置...
摘要 - 人类通过专注于与导航相关的特定视觉区域，在没有碰撞的情况下有效地通过人群导航。但是，大多数机器人视觉导航方法都依赖于对视觉任务进行预训练的深度学习模型，这些模型优先考虑显着对象，而不一定与导航和潜在的误导有关。替代方法从头开始训练专业导航模型，需要大量计算。另一方面，自我监督的学习彻底改变了计算机视觉和自然语言处理，但是由于难以定义有效的自学信号，因此其在机器人导航中的应用仍未被忽略。是由这些观察结果激励的，在这项工作中，我们为视觉导航预训练（VANP）提出了一种自我监督的视觉动作模型。而不是检测对分类或检测等任务有益的显着对象，而是学会仅专注于与导航任务相关的特定视觉区域。为了实现这一目标，VANP使用了视觉观察的历史记录，未来的动作和一个自upervision的目标图像，并使用两个小型变压器编码器嵌入它们。然后，通过使用共同信息最大化目标函数，VANP最大化嵌入之间的信息。我们证明了大多数VANP提取的功能与人类导航直觉匹配。vanp的性能可相当，因为模型学习了端到端的一半训练时间和在大规模，完全监督的数据集（即Imagenet）上进行培训的模型，只有0.08％的数据。1
使用大语言模型
在复杂环境中的机器人导航仍然是一项关键的研究挑战。值得注意的是，由于四足机器人的地形适应性和移动敏捷性，四足动导航已取得了重大进展。但是，传统的导航任务将机器人限制在预定义的自由空间中，并专注于避免障碍物，从而限制了它们在更具挑战性的环境中的适用性，例如缺乏可行的目标途径的场景。我们提出了一种交互式导航方法，该方法利用敏捷四足动物的运动来适应各种地形并与环境互动，更改工作区以应对开放且复杂的环境中挑战性的导航任务。我们提出了一棵原始树，用于使用大语言模型（LLM）的高级任务计划，从而促进了长期任务的有效推理和任务分解。树结构允许添加动态节点和修剪，从而对新观测值进行自适应响应，并在导航过程中增强鲁棒性和实时性能。对于低级运动计划，我们采用强化学习来预先培训技能库，其中包含复杂的运动和互动行为，以执行任务。此外，我们引入了一种基于认知的重型方法，该方法由顾问和树木师组成，以应对实时自我的观察。该提出的方法已在多个模拟场景中得到了验证，该方法在不同的情况下阐明了其在各种情况下的有效性和在部分可观察的条件下的实时适应性。
构成灵活的以自我为中心和中心地图
以环境的为中心表示仅用于10个简单形式的空间行为，例如刺激反应学习。然而，在11个案例中，政策的关键方面是最适合自我定义的，而以自我为中心的12表示可能是有利的。此外，有证据表明，以较宽的海马形成可能存在以eg中心13的形式。然而，以自我为中心的代表 - 14个怨恨尚未完全纳入现代导航方法的组成部分。15在这里，我们研究了以自我为中心的后继表示（SRS）及其与16个地点表示的组合。我们建立了一种加强学习代理，将以Egentric 17 SR与常规的中心SR结合起来，以浏览复杂的2D环境。我们证明了18个代理商学习可普遍的以自我为中心和中心价值功能，即使只有19个添加性构成，也可以使其能够有效地学习政策，并快速适应20个新环境。我们的工作表明了海马形成的好处，以捕获Egocen-21 Tric以及同种中心的关系结构 - 我们将Egintric SR与22个侧向内hinal骨皮质中的发现联系起来。我们提供了一个新的观点，即如何从多个简单的地图组成认知图23，该图代表不同参考帧中定义24的状态特征之间的关联。25
评估技术以改善触觉导航＆...
2弗吉尼亚大学的电气和计算机工程，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，美国3美国计算机科学与信息技术学院，科克大学科克，科克，爱尔兰科克摘要：这项研究设计了一种可穿戴的可穿戴的vi-Brotactile原型，以提供直观的原产能和通信线索，以帮助在视觉挑战性的情况下进行Naviga-Tion。该设备提出的信号旨在汇集三个层次的情况意识（SA；感知，理解和项目）自然而然地，就好像在被合作伙伴的手指导一样。我们评估了该措施在视障参与者的人类主题实验中的有效性。具有带有Vi-Brotactile显示屏的性能与参与正常导航方法进行了比较。结果表明，触觉设计提高了精度，但导航时间增加了。我们预计，通过培训和增强设计，触觉设备可以减少导航时间。这项初步研究的结果是为设计和未来的实验提供了信息，这些实验将评估纤维状效应显示在模拟空间步行中传达SA的能力。1介绍在许多情况下，个人必须学会以划分的可见性来浏览自己的环境。这包括必须在太空行走，头像实施例，水肺潜水，飞机驾驶，军事行动或视力障碍导航期间保持方向的人。使用人民的触摸感来传达信息的纤维曲折显示可能是协助导航的一种解决方案。躯干安装的触觉导航，振动 - 通信空间信息经常需要
户外环境中自动导航的实时衡量标准映射
摘要 - 纳入人为优先知识的度量语义图的创建代表了环境的高级突出。然而，构建此类地图构成了与多模式传感器数据融合，实时映射性能的融合以及结构和语义信息一致性的保留相关的挑战。在本文中，我们引入了一个在线度量 - 语义映射系统，该系统利用LIDAR-Visual-Visual-Visual惯性传感生成了大型室外环境的全局度量标准网格地图。利用GPU加速度，我们的映射过程达到了出色的速度，无论场景尺度如何此外，我们将所得地图无缝地集成到现实世界中的导航系统中，从而实现了基于公制的语义地形评估和在校园环境中的自主点 - 要点导航。通过对包含24个序列的公共可用数据集进行的广泛实验，我们证明了映射和导航方法的有效性。对从业者的注释 - 本文在复杂的，非结构化的环境中应对具有丰富语义元素的复杂，非结构化环境中的移动机器人的竞争挑战。传统导航依赖于几何分析和手动注释，努力区分相似的结构，例如道路和人行道。我们的地图集成到现实世界中的导航系统中，通过与公共和专有数据集进行实验，可在本地化和地形评估中有效。索引条款 - 自主驾驶，映射，导航我们提出了一个在线映射系统，该系统为大型室外环境创建全局标准网格地图，利用GPU加速速度，并克服了现有的实时语义映射方法的限制，这些方法通常可以配置为室内设置。未来的工作将集中于整合基于内核的方法，以提高地图的语义准确性。
使用飞蛾优化的有效算法（...
Divya Rawat 1，Pushpendra Singh 2 1,2电气工程系，政府。女子工程学院，印度AJMER-305002摘要蛾火焰优化（MFO）算法是Swarm Intelligence家族的成员，可用于解决各个现实世界中的复杂优化问题。MFO及其不同的变化，可以简单地理解和易于操作。这些算法在解决诸如电力和能源系统，工程设计，经济调度，图像处理和医疗应用等各个领域的优化问题方面取得了巨大成功。这篇全面的评论探讨了MFO的不同变体，包括经典版本，二进制类型，修改版本，混合版本，多目标版本以及不同扇区中MFO算法的应用方面。此外，提出了MFO算法的评估以评估其相对于其他算法的性能。该文献的主要重点是对MFO及其应用进行调查和分析。此外，总结的评论部分深入研究了MFO算法及其变体的潜在研究方向。关键字：飞蛾火焰优化（MFO），蛾火焰优化算法（MFOA），复杂优化，MFO分析，应用程序。1。辛格拉姆 - 弗拉姆优化算法是一种新的元启发式优化方法，该方法是由Seyedali Mirjalili在2015年提出的，基于夜间特殊导航方法的飞蛾行为的模拟。他们利用一种称为横向方向的机制进行导航。在这种方法中，飞蛾通过保持相对于月球的固定角度而飞行，这是一种非常有效的机制，可以在直路上长距离行驶，因为月球远离飞蛾。这种机制确保了夜间直线飞翔的飞蛾。但是，我们通常会观察到飞蛾在灯光周围螺旋飞行。实际上，飞蛾被人工灯所欺骗并表现出这种行为。由于这种光非常接近月球，因此，保持与光源相似的角度会导致飞蛾的螺旋蝇路径。在MFO算法中，飞蛾以对数螺旋的方式在火焰中飞来飞去，并最终汇聚到火焰。螺旋方式表示勘探区域，并确保利用最佳解决方案。优化是指为特定问题找到最佳解决方案的过程。随着问题的复杂性增加，在过去的几十年中，对新优化技术的需求比以前更为明显。数学优化技术曾经是在提出启发式优化技术提出之前优化问题的唯一工具。数学优化方法主要是遇到一个主要问题的确定性：local