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World File Search System运动学
在缺失观察下自动驾驶的物理信息轨迹预测
本文介绍了一种新型的自动驾驶汽车（AV）的轨迹预测方法，熟练解决了缺少观察的挑战以及在现实世界驾驶环境中遵守物理定律的需求。这项研究为AVS提供了分层的两阶段轨迹模型。在第一阶段，我们提出了小波重建网络，该网络是一种创新的工具，该工具专业地精心制作，用于重建缺失的观察，并提供与状态模型的可选集成，以增强其稳健性。ad的第二阶段，模型的第二阶段具有波融合编码器，这是一种量子力学启发的创新，用于复杂的车辆相互作用建模。通过合并运动学自行车模型，我们确保我们的预测与逼真的车辆运动学保持一致。融合了我们的方法论进步，我们引入了MocAd-Missing，这是一个全面的现实交通数据集，以及增强的NGSIM和HighD数据集的版本，旨在通过未观察到的环境进行严格的测试。广泛的评估表明，我们的方法明显超过了效果，即使在最多75％缺少观察结果的情况下，也达到了很高的精度。
产品数据表 - RS组件
状态：液态：浅黄色气味：几乎看不见的气味蒸发率：氧化可忽略：无氧化（通过EC标准）在水中的溶解度：不溶于溶解也可溶于：大多数有机溶剂。粘度：粘性运动学粘度：22粘度测试方法：40C（CST）沸点/范围°C时的运动粘度：> 150闪点°C：> 150相对密度：0.864
MAEDA实验室：2024–2025
参考文献[1] J. Li，A。Ito，H。Yaguchi和Y. Maeda：工业机器人操作器的同时进行运动学校准，定位和映射（SKCLAM），Advanced Robotics，第1卷。33，编号23，pp。1225–1234，2019。[2] A. Ito，J。Li和Y. Maeda：使用棋盘格式的猛击综合运动学校准，Proc。2020 IEEE/sice int。sammp。系统集成（SII 2020），pp。551–556，2020。[3] Y. Tanaka，J。Li，A。Ito和Y. Maeda：用球形摄像机用于工业操纵器的猛击综合运动型校准，Proc。JSME Conf。 关于机器人技术和机电一体化2020（Robomech 2020），2p2-B05，2020（日语）。 [4] JSME Conf。 制造系统部门2021，pp。 77–78，2021（日语）。JSME Conf。关于机器人技术和机电一体化2020（Robomech 2020），2p2-B05，2020（日语）。[4]JSME Conf。 制造系统部门2021，pp。 77–78，2021（日语）。JSME Conf。制造系统部门2021，pp。77–78，2021（日语）。
运动意图和反应时间的深度学习用于康复机器人的脑电信息自适应
摘要 — 越来越多的证据表明，适应性是康复机器人促进运动学习的关键机制。然而，它通常基于机器人衍生的运动运动学，这是一种相当主观的性能测量，尤其是在存在感觉运动障碍的情况下。在这里，我们提出了一个深度卷积神经网络 (CNN)，它使用脑电图 (EEG) 作为两个运动学成分的客观测量，这两个成分通常用于评估运动学习并从而评估适应性：i) 发起目标导向运动的意图，以及 ii) 该运动的反应时间 (RT)。我们根据从内部实验中获得的数据评估了我们的 CNN，在该实验中，13 名受试者在平面上向四个方向移动康复机械臂，以响应视觉刺激。我们的 CNN 在意图（意图与无意图）和 RT（慢速与快速）的二元分类中分别实现了 80.08% 和 79.82% 的平均测试准确率。我们的结果表明，从运动开始前获取的同步 EEG 数据可以预测不同类型的运动学习所涉及的单个运动成分。因此，我们的方法可以实时为机器人适应提供信息，并有可能进一步提高人们执行康复任务的能力。
instructrobot：一个无模型的框架，用于将自然语言说明映射到机器人运动
摘要 - 使用自然语言与机器人沟通的能力是人类机器人互动的重要一步。但是，将口头命令准确地转化为身体动作是有希望的，但仍然带来挑战。当前的方法需要大型数据集来训练模型，并且最大自由度的机器人仅限于机器人。为了解决这些问题，我们提出了一个称为instructrobot的框架，该框架将自然语言指令映射到机器人运动中，而无需构建大型数据集或机器人的运动学模型的先验知识。Instructrobot采用了一种强化学习算法，该算法可以联合学习语言表示和逆运动学模型，从而简化了整个学习过程。使用复杂的机器人在对象操纵任务中具有26个Revolute关节的复杂机器人进行验证，以证明其在现实环境中的鲁棒性和适应性。该框架可以应用于数据集稀缺且难以创建的任何任务或域，使其成为使用语言通信训练机器人挑战的直观且易于访问的解决方案。可以从https://github.com/icleveston/instructrobot访问instructrobot框架和实验的开源代码。
机电一体化工程 - 入学先决条件
颗粒和刚体的物理学运动学（位置，线性和旋转运动中的速度和加速度）；颗粒和刚体的动力学（力和力矩，牛顿运动定律）；刚体的平衡；拉格朗日方程；节能原则（工作，能源和权力）；热力学；热运输（传导，对流，辐射）；电磁学（Coloumb的法律，生物 - 萨瓦特法律，高斯法律，麦克斯韦法律）。
一种适应性损害建模的自适应丽兹公式，以可变角度拖曳复合板
在这项工作中，提出，开发，实施和测试，用于分析具有损害启动和进化的可变角度拖曳复合板的自适应丽兹模型。使用一阶剪切变形理论表示板运动学表示，而在给定负载步骤处的板平衡方程是通过最小化结构势能来获得的。本构行为是在连续损伤力学框架内建模的。尤其是通过在拉伸或压缩载荷中定义与纤维和矩阵相关的不可逆伤害指数来跟踪损害的启动和演变。然后，通过假设能量最小化中主要运动学变量的多项式RITZ近似来获得离散方程。初步测试表明，该方法作为单域方法的应用如何引起有问题的虚假效应的出现，这与吉布斯人伪像有关，因为所选的多项式基础无法代表损害定位。因此，提出了一种自适应多域技术来规避此类问题，该问题已通过基准测试成功验证。最终，提出了有关在渐进式载荷下具有损害演变的可变角度拖放板的原始结果。