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World File Search System运动计划
游戏理论策略 - 意识互动算法，并在真实流量数据上进行验证
摘要 - 交互式决策和运动计划对安全至关重要的自治药物很重要，尤其是当它们与人类互动时。人类可以利用许多不同的互动策略。例如，他们可能会忽略自主代理人，或者可以通过将自主代理人作为对手作为对手的选择，或者可能将自己作为领导者和自主代理人作为追随者，他们应该采取响应式行动。不同的互动策略会导致完全不同的闭环动态，并且人类政策与自治主义者对政策的信念之间的错位将严重影响安全性和效率。此外，随着互动的进行，人类的影响政策可能会改变。因此，自主代理需要意识到人类政策的这种不确定性，并将这些信息整合到他们的决策和运动计划算法中。在本文中，我们提出了基于游戏理论的政策感知互动策略。目标是允许自主代理估算人类的互动政策并因此做出回应。我们使用带有实际传输数据的回旋处方案验证了所提出的算法。结果表明，所提出的算法可以产生与地面真理相比的轨迹比具有固定策略的轨迹。此外，我们还根据所提出的算法估算人类如何统计地调整其相互作用策略。
自主机器人简介...
特征值提供了有关系统的稳定性，控制和动态行为的见解。在控制理论中，它们通过分析系统矩阵的特征，例如代表机器人动力学或控制定律的特征来帮助确定系统的稳定性。特征值指示系统将如何随着时间的推移而响应状态，这对于运动计划，操纵和反馈控制等任务至关重要。如果特征值具有负实际零件，则系统是稳定的；如果阳性，它可能是不稳定的，这对于设计健壮的机器人系统至关重要。
课程描述ETI4480C |应用机器人
课程描述ETI4480C |应用机器人技术| 4.00学分，这是一门上层课程，旨在介绍机器人编程，并包括用于多功能零件操纵和带有步进和伺服运动的机器人应用程序。学生学习与机器人设计有关的主题，包括机器人视觉，运动计划，传感器和传感器，执行器，导航系统，移动性，前进和逆运动学以及路径计划。实验室活动提供了概念和理论的动手应用。
GAO-02-96 军事转型：陆军有一个全面的转型管理计划，但面临重大挑战
陆军拥有一套全面的流程来管理未来 30 年的转型工作。其转型运动计划是整个陆军官员的共同参考框架。它定义了转型目标，设定了实现目标的里程碑，并为计划的每个方面分配了责任。陆军在组织的各个层面建立了多个论坛，讨论不断发展的问题并解决令人担忧的问题。由于该计划影响到陆军的每个部分，因此它附带一个电子工具，允许陆军中的责任方同步他们的努力，跟踪进度并在出现问题时调整计划。为了确保转型成为陆军正常行动的一部分而不是一项单独的举措，陆军的计划已被整合到现有的规划、预算和决策过程中。陆军计划的关键战略和概念是在联合作战司令部和陆军各军种司令部总司令的参与和持续投入下制定的。然而，由于缺乏全面的国防部 (DOD) 转型战略，陆军只能根据广泛的部门指导来推进其转型计划，而不是清楚地了解其努力如何融入军事转型的总体方案。虽然四年一次的国防评估结果以及其他事件可能会影响陆军的计划，但转型运动计划似乎足够灵活，可以让陆军根据不断变化的事件调整其计划。
找到资源，挖掘并建立在月球上。
•轨道和行星表面上的高精度相对定位和时间同步。•具有现实的通信限制的任务计划，操作和执行。•在其他特工和障碍物密集拥挤的地区快速，实时，协调的运动计划。•操作概念和工具，可为另一个星球上的飞船或机器人组的团队提供情境意识和指挥能力。•通过观察和估计多代理系统中其他代理的作用来进行无通信的协调。•合作操作和空间构造•合作信息收集和估算目标对象（大空间结构或小行星）。
PLANAGENT：闭环车辆运动计划的多模式大语言代理
摘要 - 车辆运动计划是自动驾驶技术的重要组成部分。当前基于规则的车辆运动计划方法在常见的情况下令人满意地表现出色，但努力将其推广到长尾情况。同时，基于学习的方法尚未在大规模闭环场景中实现优于基于规则的方法的优越性能。为了解决这些问题，我们提出了基于多模式大语言模型（MLLM）的第一个中高中计划系统。mllm被用作认知剂，将类似人类的知识，解释性和常识推理引入闭环计划中。具体来说，Plana-Gent通过三个核心模块利用了MLLM的力量。首先，环境变换模块构建了鸟类视图（BEV）地图和从环境中作为输入的基于车道的文本描述。第二，推理引擎模块从场景理解到侧面和纵向运动指令中引入了一个分层的思想，最终导致计划器代码生成。最后，集成了一个反射模块，以模拟和评估生成的计划者，以降低MLLM的不确定性。Planagent具有MLLM的常识推理和概括能力，这使其有效地应对常见和复杂的长尾方案。我们提出的Planagent对大规模和具有挑战性的NUPLAN基准进行了评估。全面的实验集令人信服地表明，Planigent在闭环运动计划任务中的表现优于现有的最新面积。代码将很快发布。
启用空中3D打印
抽象的航空3D打印是一项开创性的技术，但在其概念阶段，结合了3D打印和无人驾驶飞机（UAVS）的前沿，旨在自动地在偏远和难以到达的位置建造大型结构。所设想的技术将通过利用无人机作为精确的建筑工人来实现建筑和制造行业的范式转变。但是，无人机的有效负载能力有限，以及操纵和计划所需的复杂敏捷性，施加了一个强大的克服障碍。旨在超越这些问题，本文提出了一种新型的基于空中分解和调度3D打印框架，该框架将模型的原始3D形状的近乎最佳分解分解为较小，更易于管理的子零件，称为块。这是通过基于启发式函数搜索平面切割来实现的，该函数结合了与子部分之间的互连性相关的必要约束，同时避免了无人机的挤出机和生成的块之间发生碰撞的任何可能性。此外，还提出了一个自主任务分配框架，该框架确定了一个基于优先级的序列，将每个可打印的块分配给无人机进行制造。使用基于物理学的凉亭仿真引擎证明了所提出的框架的效率，在该引擎中建立了各种基于原始的CAD的空中3D构造，考虑到非线性无人机动力学，相关的运动计划和通过模型预测性控制的相关运动计划和反应性导航。
fogros2-ft：容错的云机器人
摘要 - 云机器人技术使机器人能够将复杂的计算任务卸载到云服务器以进行性能和易于管理。但是，云计算可能是昂贵的，云服务可能会偶尔遭受停机时间，并且机器人和云之间的连接可能是网络服务质量（QoS）的变化。我们通过引入多云扩展名来自动复制独立的无状态机器人服务，将请求路由到这些副本，并指导第一响应回复，以减轻这些问题，以减轻这些问题。随着复制，即使云服务提供商降低或QoS较低，机器人仍然可以从云计算中受益。此外，许多云计算提供商提供了低成本的“点”计算实例，这些实例可能会无法预测。通常，这些低成本实例不适合云机器人技术，但是Fogros2-ft的容错性质可以可靠地使用它们。我们在模拟（视觉对象检测，语义分割，运动计划）和1个物理机器人实验（Scan-Pick-Pick-Pick-and-place）中，在3个云机器人方案中演示了FogroS2-FT的容错能力。在相同的硬件规范上运行，Fogros2-ft实现运动计划，最高2.2倍的成本降低，并在99％（P99）长尾潜伏期上降低了5.53倍。fogros2-ft在网络放缓和资源争议下，对象检测和语义分割的P99长尾延迟分别减少了2.0倍和2.1倍。视频和代码可在https://sites.google.com/view/fogros2-ft上找到。
启用空中3D打印
抽象的航空3D打印是一项开创性的技术，但在其概念阶段，结合了3D打印和无人驾驶飞机（UAVS）的前沿，旨在自动地在偏远和难以到达的位置建造大型结构。所设想的技术将通过利用无人机作为精确的建筑工人来实现建筑和制造行业的范式转变。但是，无人机的有效负载能力有限，以及操纵和计划所需的复杂敏捷性，施加了一个强大的克服障碍。旨在超越这些问题，本文提出了一种新型的基于空中分解和调度3D打印框架，该框架将模型的原始3D形状的近乎最佳分解分解为较小，更易于管理的子零件，称为块。这是通过基于启发式函数搜索平面切割来实现的，该函数结合了与子部分之间的互连性相关的必要约束，同时避免了无人机的挤出机和生成的块之间发生碰撞的任何可能性。此外，还提出了一个自主任务分配框架，该框架确定了一个基于优先级的序列，将每个可打印的块分配给无人机进行制造。使用基于物理学的凉亭仿真引擎证明了所提出的框架的效率，在该引擎中建立了各种基于原始的CAD的空中3D构造，考虑到非线性无人机动力学，相关的运动计划和通过模型预测性控制的相关运动计划和反应性导航。