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World File Search System移动机器人
无人军用移动机器人中的加密和导航系统集成：当前趋势和观点的回顾
摘要 本文探讨了军用机器人技术、安全数据传输和可靠导航系统的交集。导航系统专为迷宫穿越而设计，允许操作员通过 Matlab 函数设置起点和终点。从位于地形上方的摄像头获取的导航数据通过 S-video 输入传输到 PC，启动基于 Matlab 的导航算法。该研究强调网络安全和精确导航，在 LoRa 通信设备中采用加密方法，并在安全机器人操作系统中实现抗量子算法。图像处理算法有助于在迷宫内规划路线，从而全面概述当代技术。为清晰起见，还包括无线机器人导航系统和迷宫加密算法的视觉表示。
基于扩展状态观察者和后台控制的轨迹跟踪控制类似汽车的移动机器人的控制
摘要：在本文中，提出了一种基于扩展状态观察者（ESO）（ESO）的低速汽车移动机器人（CLMR）的轨迹跟踪控制策略，并提出了后台控制控制，以解决轨迹跟踪的问题问题，该问题是由模拟错误和外部干扰物引起的轨迹跟踪准确性降解。首先，将建模误差和外部干扰引入了CLMR的理想运动学模型中，并利用一组输出方程将耦合的，不向导的干扰运动学模型拆分为两个相互独立的子系统。接下来，基于线性ESO估算子系统中的干扰，并通过Lyapunov方法证明了所提出的观察者的收敛性。最后，使用后备控制控制器设计具有干扰补偿的控制器，以完成CLMR的轨迹跟踪任务。仿真和实验结果显示了拟议的控制方案的有效性。
karnik ram
基于系统智能手机的室内导航项目 - 在智能手机上实现了实时的深度IMU和基于BLE的本地化系统。清洁移动机器人 - 在移动机器人上实施了室内导航，以进行拾取和位置任务。自动库存计数四轮驱动器 - 使用基于光流的探测器在定制的无人机上实现了车载导航。
使用深钢筋的动态迷宫拼图导航
在移动机器人技术中实施深度强化学习是为开发自动移动机器人开发以充分完成任务和运输对象的绝佳解决方案。强化学习通过自我学习和生物学上的合理性继续在机器人应用中表现出令人印象深刻的潜力。尽管取得了进步，但仍在在动态环境中应用这些机器学习技术。本论文探讨了使用图像作为输入的深Q-Networks（DQN）的性能，用于动态迷宫难题中的移动机器人导航，并旨在为模拟和现实生活中的机器人系统的深入强化学习应用程序的进步做出贡献。此项目是在基于硬件的系统中实现的一步。
利用基于LLM的多代理协作来增强体现的代理的推理能力，以解决在人口填充的Envi
在人类填充的环境中使用移动机器人已成为机器人技术中的关键研究领域，并体现了AI。最初，研究集中于在人类相互作用有限的结构化环境中运行的机器人。然而，随着对机器人在更具动态和不可预测的环境中的需求不断增长，研究越来越集中于改善适应性和增强人类机器人协作。Chung等。 [1]探讨了移动机器人如何自主收集和传输环境数据以支持人类活动。 各种研究人员，例如Zhang等。 [2]，Trautman和Krause [3]，Truong和Ngo [4]，Trautman等。 [5]，检查了在复杂的，以人为中心的环境中运作的移动机器人的强大导航策略。 另外，Liang等。 [6]引入了一种方法，可以通过对话处理来确定人类的动态位置。 Triebel等。 [7]开发了一个机器人的系统，以感知，学习和模拟人类的社会行为，使他们能够在互动中做出适当的实时决策。Chung等。[1]探讨了移动机器人如何自主收集和传输环境数据以支持人类活动。各种研究人员，例如Zhang等。[2]，Trautman和Krause [3]，Truong和Ngo [4]，Trautman等。[5]，检查了在复杂的，以人为中心的环境中运作的移动机器人的强大导航策略。另外，Liang等。[6]引入了一种方法，可以通过对话处理来确定人类的动态位置。Triebel等。[7]开发了一个机器人的系统，以感知，学习和模拟人类的社会行为，使他们能够在互动中做出适当的实时决策。
设计和实施自动移动机器人用于slug检测和安全收集，以防止农业损害
摘要 - 本文引入了一种创新的机器人解决方案，以应对农业中的sl骨损害的挑战。sl，尤其是灰色场sl，代表了一种全球植物害虫，对各种农作物构成了重大威胁。它们损害农作物的能力不仅会影响产品的质量，而且会导致超市中无法销售的蔬菜，这使其成为园丁和农民的紧迫关注。现有的SLUG控制方法通常涉及劳动密集型手工挑选或使用化学药品，这可能会对环境和人类健康产生不利影响。这项研究提出了一种环保和智能的解决方案，可确保sl的福祉，同时有效地应对这一农业挑战。机器人操作系统（ROS）基于自动移动机器人，配备了相机，并采用Yolov5（您只看一次）模型进行SLUG检测，自主使用全球定位系统技术自动浏览农业环境，以确保精确的本地化。收集机制旨在捕获sl，而无需损害它们。与其他杀人机器人相比，该解决方案侧重于slug的安全性，使其成为一种友好的方法。然后将收集的s骨安全地存放在指定的存储区域中。最终的概念验证机器人既有功能又具有成本效益，为可扩展生产提供了潜力。
使用2D激光雷达环境的自适应学习粒子群体优化的移动机器人路径计划
摘要智能逻辑应用程序机器人的加载和卸载操作在很大程度上取决于其感知系统。但是，关于LIDAR图及其在复杂环境导航系统中的评估算法的研究很少。在拟议的工作中，使用二进制占用网格方法对LIDAR信息进行了限制，并实施了改进的自适应学习粒子群群优化（ISALPSO）算法，以进行路径预测。该方法利用2D激光雷达映射来确定后勤应用程序中移动机器人最有效的路线。在机器人操作系统（ROS）平台中使用Hector SLAM方法来实现移动机器人实时位置和地图构建，随后将其转换为二进制占用网格。为了显示所提出方法的路径导航发现，使用2D LIDAR映射点数据在MATLAB 2D虚拟环境中创建了导航模型。根据生成的路径的性能，ISALPSO算法适应其参数惯性重量，加速度系数，学习系数，突变因子和群的大小。与其他五个PSO变体相比，ISALPSO算法具有相当短的路径，快速收敛速率，并且基于使用2D Lidar环境的验证，需要更少的时间来计算运输和卸载环境之间的距离。使用与2D激光雷达连接的Quanser硬件验证了Logistic应用程序中移动机器人的路径规划的效率和效率，并使用拟议的算法在环境3中进行操作，以生产最佳路径。
树实例细分和特征估计林业环境利用移动机器人收集的LIDAR数据
摘要 - 森林在我们的生态系统中起着至关重要的作用，充当碳汇，气候稳定剂，生物多样性中心和木材来源。根据其规模的本质，监视和维护森林是一项艰巨的任务。林业中的机器人技术可能有可能实现高效和可持续的森林实践。在本文中，我们解决了通过利用移动平台收集的LIDAR数据自动生产森林清单的问题。要构建库存，我们首先从点云中提取树实例。然后，我们处理每个实例以提取林业清单信息。我们的方法提供了“胸高直径”的每个树几何特征，以及一个地块中的单个树位置。我们验证了我们的结果，以实地试验期间森林人收集的手动测量结果。我们的实验显示出强大的细分和树状估计表现，这强调了自动化林业服务的潜力。结果与该域中使用的流行基线方法相比，结果表现出了出色的性能。
移动机器人的快速学习方法（FLM）向新手高级技术学校学生，以更快地了解机器人
机器人教育是高中生对机器人和相关领域感兴趣的有前途的方式。这对于教师和教育研究人员有很大的潜在机会来研究这一领域。该主题包括教育机器人编程，机器人设计，机器人构造和计算思维[1]。这种学习方法将使学生对此主题感兴趣并与他们互动。对这些主题的研究表明，在学校环境中使用机器人可能会提高学生科学素养。对新手学生的基本技能的理解，没有事先在机器人建筑上的学校经验，这是非常重要的。这种基本知识将探索学生对自己的兴趣，以研究机器人的深入[2]。除了增加学生对机器人学习的兴趣外，机器人教育还可以预期革命4.0的挑战和变化的技术进步，教育从业人员还必须使学生能够通过学习过程来遵循这些挑战和变化。学习机器人的常见术语被称为机器人教育（RE）[3]。该方法的细节如图1。通常，该方法分为三个主要阶段。勘探阶段，解释阶段和通信阶段。每个阶段都有子活动。第一阶段具有探索信念和主题，选择和取消选择信息。第二阶段具有分析和合成任务。他们将来可以更容易适应这种情况。最后一个通信阶段执行学生演示和最终报告。机器人教育旨在使用ER方法确定可以在学习过程中培训哪种技能，以及对适用于学生的哪种合适的机器人进行的评估。高中生学习机器人的另一个重要性和目的是在学生早期适应和发展计算思维[4]。这种年轻的机器人学习方法将尽快引入计算思维的挑战。