XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测量单元
光学基于流的视觉系统，用于小型飞行器的自主 3D 定位和控制
本文考虑的问题涉及小型和微型无人机 (UAV) 的基于视觉的自动驾驶仪的设计。所提出的自动驾驶仪基于基于光流的视觉系统，用于自主定位和场景映射，以及用于飞行控制和制导的非线性控制系统。本文重点介绍使用低分辨率机载摄像头和低成本惯性测量单元 (IMU) 开发用于估计光流、飞机自运动和深度图的实时 3D 视觉算法。我们的实现基于 3 个嵌套卡尔曼滤波器 (3NKF)，可实现高效且稳健的估计过程。视觉和控制算法已在四旋翼无人机上实现，并在实时飞行测试中进行了演示。实验结果表明，所提出的基于视觉的自动驾驶仪能够利用从光流中提取的信息使小型旋翼机实现完全自主飞行。
PHOENIX – 新型林务局机载热成像测绘系统
多年来，美国农业部森林服务局一直在改进机载热红外成像功能，以用于野火探测和测绘。新的 Phoenix 系统首次推出了高效率、数字化、地理校正产品，可用于战术火灾情报和测绘。与政府和私营部门的开发商和供应商合作，开发了一个完整的系统，以满足野火扑灭社区的独特需求。从 2003 年火灾季节开始，美国部署了两个 Phoenix 系统，用于野火探测和测绘任务。其中包括对图像本身、先进的 GPS/惯性测量单元和由此产生的地理校正产品的解释、有关使用 Phoenix 和将 Phoenix 产品集成到事件指挥结构中的操作方向，以及拟议的未来增强功能。
MCD：机器人感知的多种大型多校区数据集
感知在各种机器人应用中起着至关重要的作用。但是，现有的良好的数据集偏向自动驾驶场景，而未标记的SLAM数据集则很快过于拟合，并且通常缺乏环境和域变化。为了扩大这些领域的边界，我们介绍了一个名为MCD（Multi-campus数据集）的全面数据集，其中包含各种感应方式，高准确的地面真相以及在三个欧亚大学的欧亚大学校园内的挑战性环境。MCD包括CCS（经典的圆柱旋转）和NRE（非重复性环球）LIDAR，高质量的IMU（惯性测量单元），相机和UWB（URWB（Ultra-Wideband））传感器。更重要的是，在开创性的努力中，我们引入了29堂课的语义注释，超过59k稀疏的nre lidar扫描
从开始到结束测试高功率半导体设备...
Keithley 提供广泛的测试功能，包括脉冲、DC 和 C-V。我们的 ACS Basic 软件使用设备专用（而非仪器专用）词汇来简化测量。它还简化了多个源测量单元 (SMU) 仪器之间的交互，因此用户可以专注于设备而不是仪器。IVy Android 应用程序与 2600B 系列 SourceMeter ® SMU 仪器配合使用，可执行 I-V 特性分析，包括双端和三端设备测试和趋势监控，并支持交互式分析和洞察您的设备，无需编程！或者，使用型号 2450 交互式 SourceMeter SMU 仪器和 KickStart I-V 特性分析软件对各种材料、双端和多端半导体设备、太阳能电池、嵌入式系统等执行电流与电压 (I-V) 测试。
FUZE VAF-M17 微控制器软件 - VTI
摘要：本文详细描述了引信 vAF-M17 的微控制器软件工作流程以及详细的硬件和软件架构。引信 vAF-M17 和保险启动器 vFI-M17 一起用于航空炸弹 MK-82、MK-84、BLU-109，具有与引信 FMU-139 相同的功能特性。引信 vAF-M17 的心脏和大脑是 8 位微控制器，它管理着整个操作。硬件和软件的设计主要强调操作安全性，以防止任何不良影响。为此，硬件设计考虑了安装在保险启动器内部的压差测量单元，该单元提供有关航空炸弹速度的信息。电子设备知道第一个安全条件已满足，并且航空炸弹已与飞机和飞行员保持一定距离，以执行引信所需的功能（通过爆炸激活炸弹内的炸药填充物）。另一个对正常运行至关重要的传感器是加速度计，它具有撞击检测的可能性，操作员可以预设所需的“g”值。
值得信赖且可持续的智能移动 - msu euramet
欧盟委员会通过欧洲绿色新政，特别是其旗舰措施之一的可持续和智能交通 (SSM)，旨在让欧盟在 2050 年成为世界上第一个“气候中和联盟”。然而，网联协作和自动化交通 (CCAM)、高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶汽车 (AV) 中使用的传感器和设备提供的数据并不可靠且可追溯。例如，大多数传感器和传感系统（如激光雷达、雷达、摄像头、惯性测量单元等）的可靠性不足以量化物理环境现象。它们缺乏计量可追溯性、适当的灵敏度参数、相关的不确定性和参考性能标准。值得信赖的自动化系统将基于其组件、元件和互连传感器的固有可靠性，以及获取、传输、处理、存储和分发的数据的质量。了解与物理世界和环境交互的传感器的计量属性（例如准确性、精确度和可追溯性）将提高所提供数据的质量。
RoboSub 2024技术设计报告
摘要 - 今年，由中学和高中学生组成的团队Inspion的新团队正在建立未来几年的STEM管道。凭借更少的机器人经验，该团队利用过去的课程和能力，并将部署更有能力的自动驾驶水下汽车（AUV）Onyx来执行任务，而较小的AUVGræy，Græy，正在用作测试台，并且有推动者可以展示Intersub交流。团队集成了一个新的光纤陀螺仪（FOG）和多普勒速度日志（DVL）算法，该算法与水力机，摄像头和一个机上惯性测量单元（IMU）相结合，可实现更准确的导航。团队继续改善软件，并结合了更强大的本地化算法。团队的开源Robosub 101指南[1]已更新以加速和文档学习作为全球新RoboSub参与者的参考文献文档。
移动电极阻抗光谱，以精确的电导率测量腐蚀性离子介质
对于此类高级应用，使用高精度的电导率测量单元，能够在广泛的电导率范围内进行测量并且对广泛的腐蚀性离子介质具有抵抗力是有益的。最常见的是，使用了两种类型的电导率传感器：基于电极的传感器和电感传感器。电极传感器适用于低电导率和中等电导率，电导率的精度在2×10-8至0.65 s cm -1的范围内±3％至5％。14，15在通用设备中，由于这些传感器的紧凑设计，尤其是针对更高的电导率，准确性降低了。此外，在反应性介质中，电极结垢可以改变细胞常数，并对测量精度产生负面影响。电感传导率传感器特别适用于苛刻的化学环境，因为只有惰性和耐热材料（例如PEEK和PTFE）与样品接触。但是，这些传感器缺乏电极型对应物的灵敏度，并且需要较大的样品体积。16后者在实验室应用中不利，例如，当空间有限或
BNO086 开发套件
我们的超低功耗 IP 包括由专用 DSP 和 AI 以及其他类型的加速器组成的综合平台，适用于低功耗工作负载，包括 5G 基带处理、智能视觉、语音识别、物理层处理和传感器融合。我们还提供针对 5G RAN 和 Open RAN、Wi-Fi 企业和住宅接入点、卫星通信和其他多千兆位通信的高性能 DSP。我们的产品组合还包括针对我们的处理器优化的广泛应用软件，包括语音前端处理和语音识别、成像和计算机视觉以及传感器融合。对于传感器融合，我们的 Hillcrest Labs 传感器处理技术为 AR/VR、机器人、遥控器和物联网提供了广泛的传感器融合软件和惯性测量单元（“IMU”）解决方案。对于无线物联网，我们提供业界最广泛采用的蓝牙（低功耗和双模）、Wi-Fi 4/5/6（802.11n/ac/ax）和 NB-IoT IP。
陆地巡检机器人关键技术及其在水产养殖中的应用前景
陆地巡检机器人在执行各种任务时，需要感知周围 环境、定位自身位置、识别目标对象等，这些功能的实 现都依赖于传感器为机器人提供与外部环境交互的 “ 感 知器官 ” 。传感器是陆地巡检机器人的重要组成部分， 能够感知周围环境并获取相关信息，帮助机器人感进行 自主导航、避障、监测、抓取等工作。曹现刚等 [ 13 ] 设计 一种固定柔性轨道式悬挂巡检机器人平台，以解决煤矿 井下特种巡检机器人在三维环境重建和非结构环境运动 轨迹规划等关键技术，利用轨道，降低轨道铺设，为煤 矿环境巡检提供新的特种巡检平台。张书亮等 [ 14 ] 研究了 室内移动机器人的定位问题，提出融合轮式里程计、惯 性测量单元 IMU(inertial measurement unit) 、超宽带 UWB(ultra wide band) 和激光雷达定位数据的方法，依次 对不同传感器的定位数据进行融合，提高室内移动机器 人的定位精度。梁莉娟等 [ 15 ] 建立场景环境坐标系，利用 传感器探测出障碍物信息，对探测到的障碍物进行定位， 制定激光近场探测传感器的动态避障行为。李琳等 [ 16 ] 提 出基于条纹式激光传感器的机器人焊缝跟踪系统，采用 机器人末端安装条纹激光传感器，通过小波变换模极大 值理论分析焊缝轮廓，确定焊缝特征点。王正家等 [ 17 ] 提 出一种基于多传感器的机器人夹取系统，融合机器人内 置传感器所测量的位置、速度和角度等信息，利用外置 传感器完成对目标物的自动识别与定位。 2.1.1 传感器的使用场景及应用分类