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使用 ADS-B 检测和避免小型无人机系统
空域系统 (NAS) 中，新程序和技术对于确保空域安全运行和尽量减少 UAS 对当前空域用户的影响是必不可少的。目前，小型 UAS 在民用空域的使用受到限制，因为它们不具备检测和避开其他飞机的能力。在本文中，我们将介绍一个框架，该框架由基于广播式自动相关监视 (ADS-B) 的传感器、航迹估计器、冲突/碰撞检测和解决方案组成，可减轻碰撞风险。ADS-B 提供长距离、全方位入侵者检测，对尺寸、重量、功率和成本要求相对较低。所提出的冲突/碰撞检测和冲突/碰撞解决规划算法是在局部级别框架中设计的，该框架是展开的、未倾斜的机身框架，其中本机静止在地图中心。路径规划方法旨在随着与本机距离的增加而实现多分辨率，以考虑自分离和避免碰撞的阈值。我们使用模拟 ADS-B 测量来演示和验证这种方法。
自主叉车在混乱的物流工厂内导航
摘要：本文介绍了在打印工厂混乱且不断变化的环境中自动叉车导航应用程序的完整体系结构。根据可用导航轨道从现有的道路网络中选择全局路径。然后，一个本地路径规划仪与路径跟踪控制器相结合，可以使自主机器人导航。有限状态机器（FSM）体系结构确保在任务期间机器人的不同操作模式之间的过渡，包括避免障碍物。导航走廊是动态定义的，并通过跟踪控制约束的定义来尊重，并始终考虑安全有效的导航，并考虑到拥挤的工厂中叉车的空间约束。在ROS凉亭中模拟了一个叉车机器人及其环境，以验证该方法，然后在实际机器人原型上进行深入的实验，并在现实的操作场景中实时估算其实时性能。
基于现场过程监控的数据分析以评估 DED-LB/M 中的零件质量
在用于金属增材制造的激光束直接能量沉积 (DED-LB/M) 领域，从监测数据和降阶模型实施部件鉴定策略目前还处于较低成熟度。在本文中，提出了一种方法和一套新颖的数据分析工具，旨在联合分析多模态数据：工艺参数、同轴热成像和通过计算机断层扫描获得的零件质量。为了演示所提出的方法，构建了一组具有不同工艺参数（功率、工艺速度）和路径规划策略的不锈钢试样。对数据集进行了探索性数据分析和特征工程：工艺指标、热和几何监测特征与空间分辨缺陷（主要是裂纹）以及从检查阶段获得的整体零件质量相关，为进一步实施现场工艺监控作为工艺优化和鉴定的可靠工具铺平了道路。
优先考虑的经验基于重播的DDQN，用于无人...
摘要 - 路径规划模块是自动驾驶汽车导航的关键模块，它直接影响其操作效率和安全性。在具有许多障碍的复杂环境中，传统的计划算法通常无法满足智力的需求，这可能会导致诸如无人车辆中的死区之类的问题。本文提出了一种基于DDQN的路径计划算法，并将其与优先的体验重播方法相结合，以解决传统路径计划算法通常属于死区的问题。一系列的仿真实验结果证明，基于DDQN的路径计划算法在速度和准确性方面明显优于其他方法，尤其是在极端环境中突破死区的能力。研究表明，基于DDQN的路径计划算法在路径质量和安全性方面表现良好。这些研究结果为自动驾驶自动导航的研究提供了重要的参考。
智能库：使用强化学习的多代理路径计划物流操作
机器人导航在运输，制造和开发部门中具有重要意义。路径规划的优先级对于在多个机器人共存的环境中的有效导航至关重要。在逻辑库的领域中，其特征是重复的任务需要减轻人类错误，本研究集中于实现可行且最佳的路径计划，用于在两层建筑中运输书籍的多个代理商。基于Q学习的拟议算法结合了转移和课程学习，使代理人之间的合作和分散行为能够。通过软件内部方法进行的数值实验验证了该方法的效果。结果表明，与单个代理相比，任务完成步骤的成功率为94％，伴随着任务完成步骤的73.36％。本研究旨在展示该算法在增强多代理物流设置（尤其是在智能库环境中）的导航和任务效率方面的功能。
BYU ScholarsArchive 引文 BYU ScholarsArchive 引文 McLain, Timothy；Sahawneh, Laith R.；Duffield, Matthew O.；和 Beard, Randall W.，《使用 ADS-B 检测和避免小型无人机系统》（2015 年）。教师出版物。1895 年。https://scholarsarchive.byu.edu/facpub/1895
随着将无人机系统 (UAS) 整合到国家空域系统 (NAS) 的需求不断增长，需要新的程序和技术来确保空域安全运行并最大限度地减少 UAS 对当前空域用户的影响。目前，小型 UAS 在民用空域的使用受到限制，因为它们没有检测和避开其他飞机的能力。在本文中，我们将介绍一个框架，该框架由基于广播式自动相关监视 (ADS-B) 的传感器、航迹估计器、冲突/碰撞检测和降低碰撞风险的解决方案组成。ADS-B 提供长距离、全方位入侵者检测，对尺寸、重量、功率和成本要求相对较低。所提出的冲突/碰撞检测和冲突/碰撞解决规划算法是在局部级别框架中设计的，该框架是展开的、未倾斜的机身框架，其中本机静止在地图中心。路径规划方法设计为随着与本机距离的增加而具有多分辨率，以考虑自分离和避免碰撞的阈值。我们使用模拟 ADS-B 测量来演示和验证此方法。
orca-a*：一种混合相互碰撞的回避和路线计划算法在密集的城市地区
摘要 - 无人机（或无人空中系统）的快速发展及其在城市地区的潜在部署带来了许多安全问题。一定程度的自动化对于确保在城市环境中安全有效执行的UAS任务很可能是必要的。在大量不合作，非交流的UA会在密集的城市地区飞行，自然而然地想到的分散和自动方法。在这种方法中，每个代理都会在建筑物之间导航，同时避免其他流量。orca（最佳的相互碰撞避免）是一种最新的机器人碰撞避免使用方法，可以用作检测并避免在板上UAS上进行逻辑。最初是为自动机器人的2D运动而设计的，需要进行一些适应才能以应用于城市环境中的飞行物体。特别是，ORCA是一种短期避免碰撞，不是为复杂的城市环境中的路径规划而设计的。在这项研究中，我们引入了一种混合方法，将Orca与A ∗路径平面算法相结合，并表明Orca- A ∗
您对机器人感兴趣吗？
此外，正如丰田研究院机器人技术总监吉尔·普拉特博士所描述的那样，大硅谷和旧金山湾区正处于这场“机器人寒武纪大爆发”的中心。事实上，最早的两个机器人就是在这里开发的。1969 年，斯坦福大学的维克·谢因曼设计了第一台可由计算机控制的电动机械臂。在成功试运行并引起通用汽车公司的兴趣后，Unimation 采纳了这一概念，并发布了 PUMA（可编程通用装配机）。Unimation 最终被史陶比尔收购，PUMA 成为有史以来最成功的工业机器人之一。Shakey 是第一个能够感知和推理的移动机器人。1972 年，《时代》杂志还将其称为世界上第一个电子人。Shakey 由 SRI International 于 1966 年至 1972 年间开发，开创了计算机视觉、路径规划和控制系统的诸多进步，这些进步至今仍在使用。这些公司一直是硅谷机器人、区域机器人生态系统/协会的核心，但我们也看到
自主垂直停车路径计划
收到：19.07.2023;修订：09.09.2024;接受：16.09.2024摘要：在本文中，引入了一种路径计划方法，以执行四轮转动车辆的自主垂直停车。该方法由车辆和几何方程的运动学模型组成。提到的方法基于从停车位检索车辆，并使用相同的路径倒置将车辆停放。MATLAB模拟使用不同的运动特性和位置进行。得出了三个新方程，以计算纵向操作，以将车辆定位为可以逆转位置，在停车场操纵期间通往道路左侧的最大接近，以及车辆右侧和停车位的边缘之间的最小距离。通过使用这些方程式引入了一种方法来定义所需的驾驶走廊，并通过模拟表明，可以通过考虑环境遥控器和车辆的运动学来评估计划的自主垂直停车操作的可行性。关键字：自主垂直停车，四轮转动车辆，路径规划，驾驶员援助系统
无人机敏捷主动目标感知的强化学习
摘要 — 主动目标感知是在环境中发现和分类未知数量目标的任务，在搜索和救援任务中至关重要。本文开发了一种深度强化学习方法来规划信息轨迹，从而增加无人驾驶飞行器 (UAV) 发现失踪目标的可能性。我们的方法有效地 (1) 探索环境以发现新目标，(2) 利用其当前对目标状态的信念并结合不准确的传感器模型进行高保真分类，以及 (3) 通过使用运动原语库为敏捷无人机生成动态可行轨迹。在随机生成的环境中进行的大量模拟表明，我们的方法在发现和分类目标方面比其他几种基线更有效。与启发式信息路径规划方法相比，我们的方法的一个独特特点是，它对先验信念与真实目标分布的不同偏差具有鲁棒性，从而减轻了针对应用条件设计启发式方法的挑战。