XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System速度误差
一天中的时间，速度折衷和新的编码
两个可能的位置之一。这些任务已用于研究由咖啡因，暴露于噪声和次要疾病等因素引起的激活状态变化的影响。[8,17] Broadbent等。[7]检查了一天中的时间对从这些任务得出的选择性注意度量的影响。eriksen效应是一种集中注意力的量度，下午较小，这表明当天晚些时候，注意力设置为广角。史密斯证实了这一结果。[16]下午在同一位置提出的刺激的反应更快，在下午也更大。本研究检查了这些选择反应时间任务中的速度误差权权衡，并且可以预测，当天晚些时候的性能会更快但准确。还检查了编码新信息的速度，并根据刺激的反应时间差异与先前试验（交替）和相同的反应时间（重复）不同。
基于二次编程的参考传播控制，用于双臂机器人操作，并计划同时影响
摘要 - 以进一步实现机器人操作中有意影响的目的，呈现了一个控制框架，呈现了directlytacklestheChalgesthAllengesposedbybytracking-tracking-tracking-trol tracking-troct-trol trol tracking-trol torl of机器人操纵剂，这些操作机构被任命执行同时同时产生影响。该框架是参考扩展（RS）控制框架的扩展，其中定义了与影响动态一致的反对和后影响引用。在这项工作中，从基于远距离的方法开始构建了这样的参考。通过在二次编程控制方法范围内使用相应的撞击和后影响控制模式，在保持高跟踪性能的同时，避免了速度误差的峰值和由于影响引起的控制输入。包含新型的临时模式，我们还旨在避免在环境中的不确定性导致一系列计划外的单个影响发生时发生的输入峰和步骤，而不是计划的同时影响。这项工作尤其是在第一次对机器人设置的RS控制的实验评估，与三种基线控制方法相比，它对环境中的不确定性进行了鲁棒性。
基于数值方法的动态补偿的航空操纵器机器人的多任务控制
本文提出了一种用于空中操纵器的控制方案，该方案允许解决不同的运动问题：最终效应器位置控制，最终效应器轨迹跟踪控制和路径遵循控制。该方案具有两个级联的控制器：i）第一个控制器是基于数值方法的最小范数控制器，它仅通过修改控制器引用就可以解决三个运动控制问题。另外，由于空中操纵器机器人是一个冗余系统，即，完成任务具有额外的自由度，可以按层次顺序设置其他控制目标。作为控制的次要目标，提议在任务过程中维持机器人臂的所需配置。ii）第二个级联控制器旨在补偿系统的动力学，其中主要目的是将速度误差驱动到零。提出了机器人系统的耦合动态模型（己谐和机器人臂）。该模型通常是根据力和扭矩的函数开发的。但是，在这项工作中，它是参考速度的函数，这些速度通常是这些车辆的参考。通过相应的稳定性和鲁棒性分析给出了提出的对照算法。最后，为了验证控制方案，在部分结构化的环境中进行实验测试，其空中操纵器与空中平台和3DOF机器人臂相符。
基于计算机视觉的实时识别桥梁结构性健康监测的车辆负载
摘要：各种加载条件的耦合效应可能会导致偏转，定居点甚至在服务桥梁的失败。不幸的是，尽管它是最关键的负载之一，但通过桥梁监控系统目前为可持续操作，很难实时捕获行驶车辆的加载条件。要充分了解桥梁的状态，必须在动态的交通环境中获得瞬时车辆负载分布。尽管有一些可以识别超重车辆的方法，但捕获的车辆相关信息却分散且不完整，因此无法支持有效的桥梁结构性健康监测（BSHM）。本研究提出了一种基于视觉的非接触式方法，用于识别车辆负载，以实时监测桥梁结构健康。该提出的方法由四个主要步骤组成：（1）使用Yolov7为车辆建立双对象检测模型，（2）在桥面上开发一个混合坐标转换模型，（3）为移动车辆的实时轨迹监视的多对象跟踪模型，以及（4）建立级别融资模型的车辆和位置，并为车辆的负载和位置确定型号和位置。所提出的方法有效地可视化3D时空车辆载荷分布，速度低30fps。结果表明，混合坐标转换可确保车辆位置误差在1 m以内，与传统方法相比降低了5倍。轴距是通过双对象检测和转换来计算的，是车辆位置校正的主要参考。与传感器测得的速度相比，保留了车辆的轨迹和实时速度，平滑速度误差均低于5.7％。作者设想所提出的方法可以构成一种新的方法来进行实时的服务桥梁。