摘要 - 自主在现实世界环境中进行自主导航,搜索和救援操作的特殊性,无人驾驶飞机(UAVS)需要全面的地图以确保安全。但是,普遍的度量图通常缺乏对整体场景理解至关重要的语义信息。在本文中,我们提出了一个系统来构建一个概率度量图,并富含从RGB-D图像中从环境中提取的对象信息。我们的方法结合了前端的最先进的Yolov8对象检测框架和后端的2D SLAM方法 - 制图师。为了有效跟踪从前端接口提取的语义对象类别类别,我们采用了创新的bot-sort方法。引入了一种新颖的关联方法来提取对象的位置,然后用度量图将其投影。与以前的研究不同,我们的方法在具有各种空心底部对象的环境中可靠地导航。我们系统的输出是概率图,它通过合并特定于对象的属性,包括类别的差异,准确定位和对象高度来显着增强地图的表示形式。已经进行了许多实验来评估我们提出的方法。结果表明,机器人可以有效地产生包含多个对象(尤其是椅子和桌子)的增强语义图。此外,在嵌入式计算机-Jetson Xavier AGX单元中评估我们的系统,以在现实世界应用中演示用例。索引项 - 语义映射,无人机,ROS,度量图。
han,s,yuan,x,Zhao,f,Manyande,Anne Orcid:https://orcid.org/0000-0000-0000-0002-8257-0722,Gao,Go,f,wang,j,j,j,Zhang,w and Zhang,w and tian,x(2024)aletiation aletiation neuropsivation neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiunty 2通过PI3K/AKT途径的小胶质细胞极化和突触可塑性。炎症研究,第73页。157-174。ISSN 1023-3830
在复杂环境中快速识别和管理不可预测的威胁需要下一代态势感知工具,这些工具可在配备 Telephonics SHARC 软件的 RDR-1700B(V)1 和 RDR- 1700G(V)2 雷达型号上使用。SHARC 软件以 RDR-1700B 系列的广域检测能力为基础,满足了现实世界监视任务中的关键需求,即对目标轨迹进行分类、过滤、标记和存档,快速识别威胁以进行成像和分类,并通过高分辨率表面和水深地图底层提供情境背景。此外,SHARC 软件还将船舶的 AIS 和雷达信息与背景对齐。
合成、表征和光学特性”,Anna Ioannou、George C Anyfantis、Karmen Milonakou-Koufoudaki、George Danezis、Constatinos A Georgiou、Vassilis Psycharis、Catherine P Raptopoulou、Constantina Kollia、Nikolaos Kelaidis、Nektarios N Lathiotakis、George A Mousdis,Polyhedron,Vol. 231,页116247(2023年)。 4.“掺杂锐钛矿 TiO 2 的应变路线图”,Kelaidis,N.,Kordatos,A.,
这些包括:• 电气测井 - GR、Rhob、卡尺、drho 等。• 岩心数据 - 孔隙度、岩心 Sw、SCAL 等。• 深度 - 测量值和 TVDss • 气相色谱数据 • 钻井数据 - ROP、Dexp 等。• NMR - T1 和 T2 分布 • 等。
❖ Jraisat, L., Jreissat, M., Upadhyay, A., Sajjad, F., & Balodi, KC (2022). 战略伙伴关系悖论