XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感知系统
与出版的进一步延迟有关的补充公告
感知系统是自动驾驶必不可少的组成部分之一。虽然相机，超声雷达和毫米波雷达在汽车行业的历史悠久，但它们的各种已知劣势阻碍了自动驾驶技术开发。例如，摄像机很容易被极端的照明条件蒙蔽。超声雷达无法检测到障碍物的大小和形状。毫米波雷达无法捕获高分辨率3D图像信息。因此，自动驾驶汽车仅取决于相机，超声雷达或毫米波雷达，遭受高误报和假负率的高度，导致事故。另一方面，Lidar即使在极端的照明条件下也保持高感应性能，并且可以在远程时实现高精度。因此，Lidar在汽车行业中获得了非凡的势头，这是对现有感知解决方案的重大增强。
机器人触觉感应：下一步是什么？
摘要 —本文讨论了机器人触觉感知研究的现状、主要挑战以及未来研究的可能方向。在本文中，我将简要介绍人类触觉感知的机制，多年来，人类触觉感知的机制为机器人专家设计触觉感知框架提供了许多灵感和指导。显然，人类的触觉感知能力非常强大，主要是因为它是一个集成动态和静态压力感知、运动感知和肢体运动的系统。同样，机器人的智能触觉感知系统也应该是一个包含多模态感官输入和与机器人运动系统集成的系统。问题在于如何构建系统，以及需要什么系统。
基于内容和知识丰富的跨模态分类表征：一项调查
本综述记录了跨不同模态分类的表示方法，从纯粹基于内容的方法到利用外部结构化知识源的技术。我们介绍了与用于表示的三种范式相关的研究，即（a）低级模板匹配方法，（b）基于聚合的方法，和（c）深度表示学习系统。然后，我们描述现有的结构知识资源，并阐述使用此类信息丰富表示的必要性。接下来介绍利用知识资源的方法，根据如何利用外部信息进行组织，即（a）输入丰富和修改，（b）基于知识的细化和（c）端到端知识感知系统。随后，我们将进行高层次的讨论，总结和比较所提出的表示/丰富范式的优缺点，并在综述结束时概述相关研究成果和未来工作的可能方向。
在多变的交通和天气条件下实现自动驾驶：AI-SEE 项目启动
合作实现安全自动驾驶：在 AI-SEE 项目中，PENTA EURIPIDES² 资助的研究项目在能见度低的情况下安全出行是关键。21 个合作伙伴包括 OEM（原始设备制造商）和供应商层面的世界级参与者，将在三年内联手打造一个由人工智能支持的新型、强大的传感器系统，用于低能见度条件。结果将是一个强大的、容错的多传感器感知系统。它将在 24 小时/365 天模式下在几乎所有照明和天气条件下运行，实现 SAE 4 级安全自动驾驶。由梅赛德斯奔驰股份公司牵头的项目于 2021 年 6 月 10 日以虚拟会议的形式启动。
在多变的交通和天气条件下实现自动驾驶...
合作实现安全自动驾驶：在 AI-SEE 项目中，PENTA EURIPIDES² 资助的研究项目在能见度低的条件下安全出行是关键。21 个合作伙伴包括 OEM（原始设备制造商）和供应商层面的世界级参与者，将在三年内联手打造一个由人工智能支持的新型、强大的传感器系统，用于低能见度条件。结果将是一个强大的、容错的多传感器感知系统。它将在 24 小时/365 天的模式下在几乎所有照明和天气条件下运行，从而实现 SAE 4 级安全自动驾驶。由梅赛德斯奔驰股份公司牵头的项目于 2021 年 6 月 10 日以虚拟会议的形式启动。
在多变的交通和天气条件下实现自动驾驶：AI-SEE 项目启动
合作实现安全自动驾驶：在 AI-SEE 项目中，PENTA EURIPIDES² 资助的研究项目在能见度低的情况下安全出行是关键。21 个合作伙伴包括 OEM（原始设备制造商）和供应商层面的世界级参与者，将在三年内联手打造一个由人工智能支持的新型、强大的传感器系统，用于低能见度条件。结果将是一个强大的、容错的多传感器感知系统。它将在 24 小时/365 天模式下在几乎所有照明和天气条件下运行，实现 SAE 4 级安全自动驾驶。由梅赛德斯奔驰股份公司牵头的项目于 2021 年 6 月 10 日以虚拟会议的形式启动。
在机器人感知环境中优化对象分类，以探索晚期融合策略
1 adamscse2050@gmail.com，2 anandakumar.psgtech@gmail.com应发给Rodney Adam：adamscse2050@gmail.com文章IF infus of Robotics Spectrum（https://anapub.co.co.co.co.ke/journals/journals/jrs/jrs/jrs/jrs/jrs/jrss.html）： https://doi.org/10.53759/9852/jrs202402008收到02年2月2日；从2024年3月28日修订； 2024年5月25日接受。2024年6月2日在线可用。©2024作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）摘要 - 机器人感知系统通常包括可以从研究数据集中提取有价值的功能或信息的方法。这些方法通常涉及深度学习方法的应用，例如卷积神经网络（CNN），用于处理图像以及3D数据的合并。图像分类的概念通过使用包括卷积网络的网络来很好地描述。但是，某些网络拓扑表现出很大的范围，需要大量的时间和内存资源。另一方面，神经网络Flownet3D和PointFlownet具有准确预测场景流的能力。具体来说，这些网络能够估计动态环境中点云（PC）的三维运动。在机器人应用中使用PC时，至关重要的是要准确识别属于对象的点的鲁棒性。另外，作者提出了一种加权融合技术，将靠近物体的邻近性作为重要因素。本文研究了自动驾驶汽车内机器人感知系统的使用以及与从不同传感器获得的信息分析和处理有关的固有困难。研究人员提出了一种晚期的融合方法，该方法将许多分类器的结果整合在一起，以提高分类的准确性。的发现表明，本研究中描述的融合方法与单态分类和经典融合策略相比表现出色。关键字 - 对象分类，智能机器人感知系统，机器人感知环境，晚期融合策略，深度学习，卷积神经网络。
DOT&E FY2021 年度报告 - KC-46A Pegasus
KC-46A 空中加油机是经过改装的波音 767-200ER 商用机身，经过军事和技术升级，可对战术和战略飞机进行空中加油、空运和航空医疗后送，并为部队提供动能和化学、生物、放射性和核威胁的保护。值得注意的升级包括电传操纵加油杆、中心线和翼舱加油减速伞、由外部 RVS 启用的双遥控空中加油操作员站 (AROS)、机身中的附加油箱、加油杆加油接收器、787 数字驾驶舱更新、大型飞机红外对抗、改进的 ALR-69A 雷达警告接收器 (RWR) 和战术态势感知系统 (TSAS)。 KC 46A 货舱设计用于容纳托盘货物、航空医疗后送设备以及滚装式指挥、控制和通信网关有效载荷。
量化小型无人机的态势感知
提出了一种新颖的统计模型来量化小型民用无人机系统 (UAS) 运行中的态势感知。如今，绝大多数小型 UAS 运行都在人类操作员的视线 (VLOS) 范围内进行，操作员对飞行安全负全部责任。随着操作开始转向超视线 (BVLOS)，操作员和日益自主的 UAS 本身很可能会共同承担这一责任。在我们试图量化这种系统的安全性之前，分析现有 VLOS 操作的安全性以提供目标安全水平是有益的。在考虑任何机载决策之前，必须确保 BVLOS 中 UAS 的人工态势感知系统至少与人类操作员的意识一样好。本文为态势感知的高级抽象提供了概率理论和模型，以指导未来对 BVLOS 操作的评估。
空间不足 | 欧洲之友
战略空间态势感知系统 人工智能 直升式反卫星火箭 航空航天和国防工业协会 机载预警和控制系统 联合国裁军委员会 联合国和平利用外层空间委员会 美国国防高级研究计划局 国防工业和空间总司 欧洲地球静止导航覆盖服务 欧洲航天局 欧洲气象卫星 欧盟空间计划 战略研究基金会 通用数据保护条例 地球同步轨道 政府卫星通信 全球定位系统 联合国气候变化政府间小组 国际空间站 国际电信联盟 欧洲联合破坏计划 低地球轨道相互保证摧毁 美国国家航空航天局 北大西洋公约组织 永久性结构性合作 中国人民解放军战略支援部队 研究与开发 空间态势感知 空间可持续性评级 空间交通管理 阿拉伯联合酋长国 世界经济论坛