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World File Search System运动计划
年度综合报告-2024.pdf
我也很自豪地报告说，我们因2023年的健康与安全表现，连续第八次获得金牌和连续18年获得了ROSPA金牌奖。这个享有声望的奖项强调了我们继续致力于在整个组织中认真对待健康，安全和福祉。一个例子是我们的“货运运输合身”计划，该计划已在2024年水上行业奖中入围。这项为期12周的计划是为了响应水回收运营物流团队（特别是我们的卡车司机）的高水平疾病缺席。该计划是为这个高风险群体量身定制的，专注于1：1饮食和运动计划，旨在影响健康的行为并为参与者创造可持续的变革。
2024 MAE Spring通讯
Anushri Dixit获得了博士学位。 2023年加利福尼亚理工学院的控制和动力系统和她的学士学位2017年佐治亚理工学院电气工程中的电气工程。她目前是普林斯顿大学机械与航空工程系的博士后研究员。她的研究重点是运动计划和对非结构化环境中机器人的控制，同时以原则性的方式解决不确定性。她在风险感知方法的计划方面的工作已在各种机器人平台上部署，这是Team Costar在DARPA Subterranean挑战中努力的一部分。她在《机器人学习会议》（作为合着者）的决策和控制大会上获得了杰出的学生纸奖，并被芝加哥大学选为数据科学的新星。
审查碳纤维增强热塑性塑料的回收，重点是聚苯乙烯酮
摘要 - 运动计划算法应在将它们部署到真实车辆中之前对大型，多样化和现实的场景进行测试。但是，现有的3D模拟器通常专注于感知和端到端学习，缺乏运动计划的特定接口。我们提供了一个关注运动计划的Carla模拟器的接口，例如，在交互式环境中创建可配置的测试方案并执行运动计划者。此外，我们引入了一个从基于LANELT的地图到Opendrive的转换器，从而可以在Carla中使用CommonRoad和Lanelet2地图。我们的评估表明，我们的界面易于使用，有效地创建新的方案，并可以成功整合运动计划者以求解CommonRoad方案。我们的工具在commonroad.in.tum.de上以开源工具箱的形式发布。
pokerrt：戳戳作为平面非划痕操纵的技巧和失败恢复策略
摘要 - 在这项工作中，我们介绍了Pokerrt，这是一种新颖的运动计划算法，该算法证明了戳记是一种有效的非纹章操纵技巧，以实现快速操纵对象并增加机器人可及工作空间的大小。，我们将戳戳作为一种失败恢复策略，在挑选和地位最初失败或无法实现的情况下，与拾取和位置协同使用。我们的实验证明了拟议框架在计划对象进行调查中使用戳戳操纵在整洁和混乱的环境中的效率。除了定量和定性地证明了Pokerrt对模拟和现实世界中不同方案的适应性外，我们的结果还表明，在成功率和任务时间方面，戳戳而不是推动和抓住的优势。
机器人操作和捕获在空间中：调查
空间探索和剥削取决于诸如卫星服务，去除轨道碎屑或轨道资产的建设和维护等任务的轨道机器人功能的发展。操纵和捕获对象在轨道上是这些功能的关键推动剂。本调查介绍了操纵和捕获的基本方面，例如空间操纵器系统（SMS）的动态，即配备了操纵器的卫星，操纵器握力/有效载荷和目标之间的接触动态，以及用于识别SMS及其目标属性及其目标的方法。此外，它还介绍了感应姿势和系统状态，捕获目标的运动计划以及在运动或交互任务期间SMS的反馈控制方法的最新工作。最后，本文审查了用于捕获操作的主要地面测试床，以及开发了几项著名的任务和技术，以捕获目标在轨道上。
机器人臂和武器末端工具
具有挑战性。这里的建议是寻找一个预先集成和预验证的ROS2捆绑包，其中还包含有用的软件包，例如MoveIt进行运动计划。Advantech建议选择主机控制器，这些主机控制器支持CODESYS，以减少开发工作。无论选择哪种操作系统（即Linux，Ubuntu或Windows），这可以实时控制机器人武器。对于将来的服务机器人应用程序，需要将AI（人工智能）例程集成到运动控制软件之上。ABB机器人部总裁Marc Segura表示，AI正在增强机器人的抓地力，选择和地点的能力。对于服务机器人来说也是如此。Advantech为工业机器人提供支持Canopen和CIA 402的ROS2软件套件，也可以用于服务机器人。
成员目录
今年将超过1300万成年人及以上的年龄较高，将导致超过500亿美元的医疗保健费用。好消息是有效的健康促进计划可以帮助减少跌倒。坏消息，依从性和保留率通常不到50％，因为老年人认为运动计划很痛苦，而且不太有趣。为了解决这个问题，Jason Crandall博士创建了BingoCize®，这是一个基于社会引人入胜的小组计划，结合了锻炼，健康教育和广受欢迎的宾果游戏。我们的研究团队成功地测试了BingoCize®，发现超过90％的老年人被保留在为期10周的计划中。另外，它们大大改善了身体，社交和心理健康。bingoCize®是由训练有素的外行领导者面对面或使用BingoCize®Web基于Web的应用程序现场直播的。
ScienceDirect
今天，全球自动驾驶汽车（AVS）在现实世界中正在进行广泛的道路测试，有些人已经进行了积极的服务。然而，由于实际驾驶事件的“长尾巴”，4级以上的自主驾驶仍然是一个重要的挑战，这意味着在很少发生安全的情况下，AVS可能是不安全的（Jain等，2021）。在AV应用程序堆栈中，运动计划模块是解决此瓶颈的关键之一，因为它决定了AV的驾驶政策。通过从专家演示的大规模驾驶数据集中学习，模仿学习（IL）已被利用为现实世界交通情况的核心计划者，例如未签名的乡村道路（Pomerleau，1989），公路（Bojarski et al。，2016），以及2020 Al。