XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System碰撞检测
使用Li-Fi技术的车辆碰撞检测和预防系统
摘要 - 该项目解决了高速公路上驾驶员隐身性的关键问题，这通常会导致碰撞，尤其是当较小的车辆接近大型车辆（例如公交车或卡车）时。高速公路上的驾驶员隐身通常会导致事故，尤其是当较小的车辆接近较大车辆（如公共汽车或卡车）时。该项目使用图像处理和基于LIFI技术的实时车辆检测和通信系统。在重车上，有一个相机和一个Li-Fi发射器，而接近的车辆具有Li-Fi接收器。如果较小的车辆太近，则系统会发出仪表板警告的警告。该系统致力于减少与盲点和较晚反应有关的事故。具有基于Python的图像处理，在每种类型的天气和照明条件下都会发生准确的检测。NodeMCU微控制器控制图像处理单元和LI-FI发射器的数据流。实时数据通过LI-FI传输到传入的车辆，允许驾驶员更快地响应。该系统的延迟非常小于100毫秒，因此减少了后端碰撞，尤其是在可见度较差的情况下。这种具有成本效益和可扩展的解决方案适用于商用和乘用车，并突出了Li-Fi技术在改善汽车安全性方面的潜力，尤其是在基础设施有限的地区。
gjk ++：利用加速方法以更快的碰撞检测
摘要 - 集合检测是各个领域的基本问题，例如机器人技术，计算物理和计算机图形。一般而言，碰撞检测被作为计算几何问题，而所谓的吉尔伯特，约翰逊和Keerthi（GJK）算法是当今最采用的解决方案。在1988年推出时，GJK仍然是计算两个3D凸几何形状之间距离或碰撞的最有效解决方案。多年来，它被证明是高效，可扩展的和通用的，在宽类凸形的形状上运行，范围从简单的原始词（球体，椭圆形，盒子，盒子，锥，锥，胶囊等）到涉及数千个顶点的复杂网格。在本文中，我们通过利用这两个问题是从根本上优化概率的事实来介绍了凸几何之间加速碰撞检测和距离计算的几项贡献。值得注意的是，我们确定GJK算法是凸优化中良好的Frank-Wolfe（FW）算法的特定子案例。通过调整将Polyak和Nesterov加速与Frank-Wolfe方法联系起来的最新作品，我们还提出了经典GJK算法的两个加速扩展。通过涉及日常生活对象的数百万碰撞对的广泛基准，我们表明，这两个加速的GJK扩展大大减轻了碰撞检测的总体计算负担，导致计算时间高达两倍。最后，我们希望这项工作将大大降低现代机器人模拟器的计算成本，从而允许在很大程度上依赖模拟（例如增强学习或轨迹优化）的现代机器人应用加速。
高级车辆碰撞检测和预防系统
最近，人口和工业的前所未有的扩张导致道路上的车辆数量大幅增加[1]。城镇交通的这种流量激增可以归因于普通消费者汽车的负担能力，这使得个人车辆每天通勤必不可少[1]。此外，公共交通的频率和可靠性有限，进一步鼓励个人更喜欢私人车辆[1]。不幸的是，这种车辆活动的激增导致印度道路安全带来令人震惊的后果。在2022年，由于道路事故，该国的死亡人数增加了9.4％，丧生16.8万。原因从鲁ck驾驶和超速驾驶到醉酒的驾驶和不遵守交通法规的原因不等。同时，事故总数升级为11.9％，达到461万事件。为了解决这些关键问题，本文介绍了一个固定的设计模型，该模型集成了物理硬件组件和软件程序。这些组件有助于收集和分析信息，允许
实用机载防撞系统的碰撞检测算法
本论文旨在解决上述出现的困难。虽然飞行员永远不应该停止关注周围环境，但该算法旨在检测危险，以防万一。这是通过使用 GPS 数据跟踪飞机的飞行并估计其可能的未来轨迹，然后与其他飞机交换和比较这些轨迹以找到潜在的碰撞路线来实现的。由于该问题尤其出现在热气流附近，因此热检测是使该算法有别于 FLARM [ 1 ] 等成熟技术的核心要素。热气流在飞行中被识别并在飞机之间在线传输，以最大限度地提高生成的预测的准确性。利用这一优势，可以更可靠地预测潜在的碰撞。
基于 AI 的 HRC 碰撞检测视觉系统...
现代工业中机器人使用率的提高带来了可通过机器人执行的新型制造任务。尽管在许多情况下，由于人类的灵活性，这些任务需要人类的参与。工业工作场所应由人类和机器人同时共享，以达到最佳生产率水平。通过 HRC 概念，生产的灵活性和多功能性得到提高 [1][2][3]。人机合作概念适用于许多工业应用，如装配任务、包装、焊接任务和物体操作 [4][5]。在现代合作任务中，机器人和人类在共享工作空间中并肩工作，无需使用钢栅栏或笼子等辅助安全装置。通过这种方式，操作员可以提供人类的灵活性和感知能力，而机器人则提供其