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空间机器人在轨装配技术综述
大型结构建造是未来太空探索的主要发展趋势之一，例如大型空间站、大型空间太阳能发电站、大型空间望远镜等，充分利用空间机器人实现空间结构自主装配是航天工业的重要发展趋势之一。考虑到在轨装配是解决大型空间结构建造问题的有效方法，有必要推动和促进空间机器人在轨装配技术的研究。因此，本文对近几十年来空间机器人技术的发展现状以及相关的空间机器人在轨装配技术进行了综述。首先，基于空间机器人运动规划和装配序列规划，介绍了空间机器人规划算法的发展。针对空间机器人装配任务，综述了空间机器人装配方法。从控制角度，综述了如何解决在轨装配的振动抑制和柔顺装配，为空间机器人对空间大型结构的自主智能装配提供参考。为了在地面模拟空间组装场景，本文介绍了地面验证试验的发展情况，为空间在轨组装技术的有效验证提供了思路。综上所述，虽然过去的研究已经较好地解决了其中一些问题，但未来仍需要进一步的研究。最后，展望了空间机械在轨组装未来的研究方向。
在说话和聆听过程中，额颞区域的连接性在句法结构构建中的作用
已发现，句子生成和理解的神经基础设施大部分是共享的。在说话和听的过程中，会使用相同的区域，但根据模态的不同，它们的激活强度会有所不同。在本研究中，我们调查了模态如何影响先前发现的跨模态句法处理区域之间的连接。我们确定了成分大小和模态如何影响左下额叶 (LIFG) 和左后颞叶 (LPTL) 的三角部与 LIFG 的岛叶部、左前颞叶 (LATL) 和大脑其余部分的连接。我们发现成分大小可靠地增加了这些额叶和颞叶 ROI 之间的连接。两个 LIFG 区域和 LPTL 之间的连接在两种模式下都随着成分大小而增强，并且在生成过程中上调，可能是由于额叶皮层的线性化和运动规划。两个 ROI 与 LATL 的连接较低，并且仅在成分较大时才增强，这表明 LATL 在两种模式下的句子处理中都发挥了贡献作用。因此，这些结果表明，额颞区域之间的连接在句子生成和理解的句法结构构建中上调，为跨模态的句子级处理共享神经资源提供了进一步的证据。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
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预计每学期开设的课程 机器人与自主系统 以下课程表基于历史模式和预期安排。
课程编号 课程名称 先修课程* 夏季 秋季 春季 525.610 机器人系统的微处理器 525.637 强化学习基础 O 525.642 使用 VHDL 进行 FPGA 设计 O VL/O VL/O 525.645 现代导航系统 OO 525.661 无人机系统与控制 525.609 OO 525.728 检测与估计理论 525.614 VL O 525.777 控制系统设计方法 525.666, 525.609 IP（奇数） 535.622 机器人运动规划 OO 535.630 机器人运动学与动力学 OO 535.642 机械工程控制系统 O 535.645 数字控制与系统应用 535.642 O 535.724 机器人动力学和航天器 O 535.726 机器人控制 535.630 IP 535.741 最优控制与强化学习 535.641 O 605.716 复杂系统的建模与仿真 VL 605.724 应用博弈论 O 605.745 不确定性下的推理 O 625.615 优化简介 OO 625.741 博弈论 625.609*, 625.603* O (偶数) 625.743 随机优化与控制 625.603* VL (奇数) 665.645 机器人人工智能 VL VL VL 665.681 传感系统的应用 AS.110.109, 605.206 VL VL VL 665.684 机器人系统开发685.621, 535.641, 605.613, 535.630 VL VL VL
有效载荷意识到的轨迹优化针对非独立移动多机器人操纵，并带有提示避免
摘要 - 合作移动操作是机器人技术中越来越重要的主题：就像人类需要在许多任务上进行协作一样，机器人需要能够一起工作，例如，在非结构化环境中运输重型或笨拙的物体。但是，移动多机器人系统提出了独特的挑战，例如运动计划的更大配置空间，稳定性问题，尤其是对于轮式移动机器人，非全面约束。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于用于轮式移动操作的直接转录公式的多机器人双级优化系统。我们的配方使用静态力，计算出较低级别的稳定性目标，以告知较高级别的车轮轨迹计划。这允许有效的计划，同时确保安全执行并改善实际机器人的开环绩效。我们证明了我们的模型能够解决具有挑战性的运动规划任务，并评估其在ClearPath Husky Mobile平台上改进的现实世界的能力。最后，我们将系统与先前呈现的混合真实接口集成在一起。索引术语 - 多种移动机器人或代理商的多数机器人系统，合作机器人，机器人技术和施工中的自动化的路径规划，车轮机器人
空间机器人在轨装配技术综述
大型结构建造是未来太空探索的主要发展趋势之一，例如大型空间站、大型空间太阳能发电站、大型空间望远镜等。充分利用空间机器人自主装配空间结构是航天工业的重要发展趋势之一。考虑到在轨装配是解决大型空间结构建造问题的有效方法，有必要推动和促进空间机器人在轨装配技术的研究。因此，本文对近几十年来空间机器人技术的发展现状以及相关的空间机器人在轨装配技术进行了总结。首先，基于空间机器人运动规划和装配序列规划，介绍了空间机器人规划算法的发展。针对空间机器人装配任务，总结了空间机器人装配方法。从控制角度综述了如何解决在轨装配的振动抑制与柔顺装配问题，为空间机器人对空间大型结构的自主智能装配提供参考。为了在地面模拟空间装配场景，本文介绍了地面验证试验的发展情况，为空间在轨装配技术的有效验证提供了思路。综上所述，虽然过去的研究已经较好地解决了其中的一些问题，但未来仍需要进一步的研究。最后，展望了空间机械在轨装配未来的研究方向。
空间机器人在轨装配技术综述
大型结构建造是未来太空探索的主要发展趋势之一，例如大型空间站、大型空间太阳能发电站、大型空间望远镜等，充分利用空间机器人实现空间结构自主装配是航天工业的重要发展趋势之一。考虑到在轨装配是解决大型空间结构建造问题的有效方法，有必要推动和促进空间机器人在轨装配技术的研究。因此，本文对近几十年来空间机器人技术的发展现状以及相关的空间机器人在轨装配技术进行了综述。首先，基于空间机器人运动规划和装配序列规划，介绍了空间机器人规划算法的发展。针对空间机器人装配任务，综述了空间机器人装配方法。从控制角度，综述了如何解决在轨装配的振动抑制和柔顺装配，为空间机器人对空间大型结构的自主智能装配提供参考。为了在地面模拟空间组装场景，本文介绍了地面验证试验的发展情况，为空间在轨组装技术的有效验证提供了思路。综上所述，虽然过去的研究已经较好地解决了其中一些问题，但未来仍需要进一步的研究。最后，展望了空间机械在轨组装未来的研究方向。
空间机器人在轨装配技术综述
大型结构建造是未来太空探索的主要发展趋势之一，例如大型空间站、大型空间太阳能发电站、大型空间望远镜等，充分利用空间机器人实现空间结构自主装配是航天工业的重要发展趋势之一。考虑到在轨装配是解决大型空间结构建造问题的有效方法，有必要推动和促进空间机器人在轨装配技术的研究。因此，本文对近几十年来空间机器人技术的发展现状以及相关的空间机器人在轨装配技术进行了综述。首先，基于空间机器人运动规划和装配序列规划，介绍了空间机器人规划算法的发展。针对空间机器人装配任务，综述了空间机器人装配方法。从控制角度，综述了如何解决在轨装配的振动抑制和柔顺装配，为空间机器人对空间大型结构的自主智能装配提供参考。为了在地面模拟空间组装场景，本文介绍了地面验证试验的发展情况，为空间在轨组装技术的有效验证提供了思路。综上所述，虽然过去的研究已经较好地解决了其中一些问题，但未来仍需要进一步的研究。最后，展望了空间机械在轨组装未来的研究方向。
乔治·P·康图迪斯
· “使用高斯过程的分散式信息路径规划”，NSF FRR-NRI PI 会议，美国巴尔的摩，2024 年。[海报展示] · “最佳运动动力学运动规划和信息路径规划”，计算机科学与机器人研讨会，科罗拉多矿业学院，美国戈尔登，2024 年。[口头报告] · “使用高斯过程的分散式联邦学习”，IEEE 多机器人和多智能体系统国际研讨会 (MRS)，美国波士顿，2023 年。[口头报告] · “高斯过程的自适应探索-利用主动学习”，IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议 (IROS)，美国底特律，2023 年。[口头和海报展示] · “使用高斯过程替代物的预期方差减少进行自适应采样的闭式主动学习”美国控制会议（ACC），美国圣地亚哥，2023 年。[口头报告]·“用于多机器人系统探索的分散高斯过程学习”马里兰机器人中心研究研讨会，美国学院公园，2023 年 5 月。[口头报告 - 特邀演讲]·“用于自适应采样的高斯过程替代品的可扩展探索-利用主动学习”马里兰机器人中心研究研讨会，美国学院公园，2023 年 5 月。[海报展示]·“使用分散高斯过程的多机器人自适应采样”，分布式自主机器人系统国际研讨会（DARS），法国蒙贝利亚尔，2022 年 11 月。[海报展示]
隐性意图机制
高级皮质区域在意识形成之前甚至在意识消失之前就编码了运动决策，这表明神经过程在有意识的选择之前就预先确定了行为。这种早期的神经编码挑战了人们对人类主体性的普遍看法。它还为脑机接口 (BMI) 提出了根本问题，因为脑机接口传统上认为神经活动反映了用户的有意识意图。在这里，我们研究了从植入的微电极阵列记录的人类后顶叶皮层单神经元活动相对于明确的开始运动冲动的时间。参与者可以自由选择何时移动、是否移动以及移动什么，他们回顾性地报告了他们感到移动冲动的时间。我们重复了先前的研究，表明后顶叶皮层 (PPC) 神经活动在报告的冲动之前数百毫秒急剧上升。然而，我们发现这种“前意识”活动是动态神经群体反应的一部分，这种反应在参与者首次选择执行任务时启动得更早。结合神经计时细节，我们的结果表明 PPC 编码了运动规划网络的内部模型，该模型将高级任务目标转化为适当的运动行为。这些新数据挑战了对早期神经活动的传统解释，并提供了关于选择、行为及其神经基础之间相互作用的更全面的视角。我们的结果对于将 BMI 转化为更复杂的现实世界环境具有重要意义。我们发现，在参与者打算开始运动之前，早期神经动力学足以驱动 BMI 运动。适当的算法可确保 BMI 运动与受试者的选择意识保持一致。