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人工智能和自主的观点...
©编辑（如果适用）和作者，根据Springer Nature Switzerland AG 2024的独家许可，这项工作将获得版权。所有权利都是由出版商唯一的，仅由材料的全部或一部分授权的，尤其是翻译，重新使用，插图，朗诵，广播，在微胶片上或以任何其他物理方式复制，以任何其他物理方式复制，以及以任何其他物理方式复制，以及传输或检索，传输和检索，电子适应性，计算机软件，或通过类似的方法，或者是类似的方法，或者现在是相似的方法，或者现在是这些方法。使用一般描述性名称，注册名称，商标，服务标记等。在本出版物中，即使在没有具体陈述的情况下，这种名称也不意味着免于相关的保护法律和法规，因此可以免费使用。出版商，作者和编辑可以肯定地假设本书中的建议和信息在出版之日被认为是真实而准确的。就本文包含的材料或可能已犯的任何错误或遗漏而言，出版商，作者或编辑都没有提供任何明示或暗示的保修。出版商在已发表的地图和机构隶属关系中的管辖权索赔方面保持中立。
2024 ROBOTX的自主海洋系统...
I。多亏了不断增长的支持，阿莫尔（Amore）从入门级团队发展到了一支竞争激烈的球队，在比赛期间始终进入决赛，在Roboboat 2024和Virtual Robotx 2023中排名前五。Amore的工作涵盖了四个工程高级设计项目，研究课程，与其他机器人机构的国际合作，以及在北美大湖地区的机器人技术和生物学上发表的学术研究[1]，[2]。
地面穿透雷达的自主数据获取...
2 Public Works Department, Faculty of Engineering, Cairo University, Giza12613, Egypt amr-m.eldemiry@polyu.edu.hk , muhammad.muddassir@polyu.edu.hk , tarek.zayed@polyu.edu.hk Abstract – In this paper, we propose a ground mobile robot that can perform both surface mapping and subsurface mapping using三维激光雷达同时定位和映射系统（3D激光雷达大满贯系统）和地面穿透雷达（GPR）。机器人由配备3D激光雷达传感器的移动平台和安装在固定机箱上的GPR天线组成。机器人可以自主浏览环境并从表面和地下收集数据。表面映射是通过使用±3 cm范围精度的3D激光镜传感器来观察地形的点云，然后对其进行处理以生成3D表面图。地下映射是通过使用GPR天线将电磁脉冲发射到土壤中并接收反射的，然后对其进行处理以生成3D地下图。然后，我们可以融合表面和地下图以获得地形的全面表示。我们在现实世界中（例如桥梁）演示了机器人的性能。我们表明，我们的机器人可以在表面映射任务和GPR数据采集中实现高精度和效率。
J.J.艺术与科学学院（自主），PudukkottaiJ.J.艺术与科学学院（自主），Pudukkottai
高果糖喂养饮食引起的II型糖尿病大鼠。2010。2（3）：456-464，国际药房与技术杂志2（3）：456-464 2010 0975-766X 3。在愈伤组织诱导和悬浮培养的体外研究
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
自主人工智能草坪机器人
● 每年，许多房屋、企业和建筑物因野火而被摧毁，生命损失惨重，破坏不堪设想。● 这些火灾破坏力极大，往往需要多年时间才能恢复。● 消防部门和美国农业部林务局建议将植被修剪至较低高度，创造可防御空间。这样，可燃物和房屋之间就会形成一道屏障，通过清除潜在的火源来防止野火蔓延。● 由于身体限制和责任，并非每个人都有时间修剪大片草坪，也无法或不愿花费数千美元来支付修剪草坪的费用。● 我们社区和国家的居民都居住在农村地区，拥有大片土地。即使是居住在住宅区的人，周围仍然被需要维护的植被所包围，以帮助解决这个全球性问题。
自主垃圾检测和收集机器人
摘要：该项目旨在开发一个旨在在室内环境（例如购物中心，公交车站和电影院）操作的自主垃圾机器人。机器人的主要目标是在浏览空间并避免障碍的同时检测和收集垃圾项目。利用传感器和图像处理技术的组合，机器人可以识别垃圾对象，并调整其在不误认为障碍物的情况下将其捡起的路径。通过采用具有成本效益的硬件组件和简化算法，我们旨在创建一个实用的解决方案，以解决公共空间中的垃圾污染，这证明了机器人技术在环境可持续发展方面的潜力。关键字：Raspberry Pi，垃圾检测，对象识别，避免障碍物，节点MCU，机器人，Arduino IDE
自主机器人技术中的探索性实验
摘要关于实验方法的辩论，其作用，限制以及其可能的应用程序最近在自主机器人技术中引起了人们的关注。，如果从一方面，诸如可重复性和重复性的经典实验原理，它是发展该研究领域良好实验实践的灵感，另一方面，一些最新的分析证明了严格的实验方法尚未完全是该社区研究习惯的全部。在本文中，为了给出一部分自主机器人技术中当前的体验实践的理由，这些实践在传统的受控实验概念下无法令人满意地容纳，我们将不再进行探索实验。在这种情况下进行的探索性实验应作为在没有适当理论或理论背景的情况下进行的一种调查形式，在这种情况下，从一开始就无法完全管理对实验因素的控制。我们表明，这一概念源于（并得到）对大量论文样本中报道的实验活动的分析，这些论文已在两个最大，最重要的机器人研究会议上获得了奖励。
使用仿真来设计以下路径和自主机器人的障碍策略
1简介自主控制算法的设计是一项艰巨的任务，因为它传统上需要大量的现实测试，这既耗时又昂贵。仿真是自治设计的宝贵工具，例如，以时间和成本效益的方式协助参数调整，算法测试。此外，在机器学习范围（ML）的范围内，由于其生成训练数据的能力，模拟具有吸引力。在此，我们证明了模拟引擎[1]和自治研究床（ART）[2]平台来促进自治政策制定过程，以避免ML控制政策。这项工作建立了以前的贡献，这些贡献证明了控制策略的各种多速路径的可传递性[3，4]。这项研究证明了通过机器学习（ML）避免障碍物的额外能力。ML已通过收集的数据进行了培训，而人类驾驶员则在模拟器中驱动。