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厨房：用于6D物体姿势估算厨房环境中的现实世界基准和数据集
摘要 - 尽管最近在6D对象构成了机器人抓握的方法方面取得了进展，但在现有数据集中这些甲基多种多样的能力与现实世界中的握把和移动操作任务之间的功能之间存在很大的表现差距，尤其是当机器人完全依靠其单声学egocentric领域（Fov）。现有的现实世界数据集主要关注桌面抓地力方案，其中机器人臂放在固定位置，并且对象集中在固定外部相机的FOV中。评估此类数据集上的性能可能无法准确反映厨房环境中日常抓握和移动操作任务所面临的挑战，例如从较高的架子，水槽，洗碗机，烤箱，冰箱，冰箱或微波炉中检索物体。为了解决这一差距，我们提出了厨房，这是一种专门估算厨房环境中各个位置的物体的6D姿势的新颖基准测试。为此，我们录制了一个全面的数据集，该数据集包含约205K现实世界的RGBD图像，用于在两个不同的厨房中捕获的111个厨房对象，利用具有以自我为中心的人的人形机器人。随后，我们开发了一个半自动的注释管道，以简化此类数据集的标签过程，从而产生2D对象标签，2D对象分割掩码和6D对象，并以最少的人为努力构成。基准，数据集和注释管道可在https：//kitchen-dataset.github.io/kitchen上公开获得。
学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。
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dvpose：自动数据收集和数据集，用于6D姿势估算机器人手术仪器
Greene，N.，Luo，W。＆Kazanzides，P。DVPOSE：自动化数据收集和数据集，用于6D姿势估算机器人手术工具的姿势，在2023年国际医学机器人技术研讨会（ISMR）（ISMR）（2023）（2023），1-7。
6D高核加密模型，以确保安全到3D印刷模型和医疗图像
摘要 - 在6G时代，预计超快速和可靠的通信将无处不在，加密将继续在确保数据的安全性和隐私方面发挥关键作用。在这项研究工作中，提出了使用6D高调功能的医学图像和3D打印模型的加密和解密，以确保数据传输的安全性。在这里，我们使用六维高核系统来设想加密目的，该系统将由于其复杂且不可预测的动态，并具有多个正lyapunov指数。该系统可以潜在地增强3D对象和医疗图像的加密过程，从而确保保护敏感数据并防止未经授权的访问。超核系统是一种动态系统，其特征是表现出多个阳性lyapunov指数，表明对初始条件的敏感性很强。与标准混沌系统相比，这些系统具有更高的自由度，复杂和复杂的动态。加密方案的安全性取决于高核系统的复杂性和秘密密钥的随机性。6D高核系统的参数应用作具有六个维度的加密密钥，每个维度都具有其值范围，并应提供许多可能的键。在这项工作中，我们实施了一个6D高核系统，以加密3D打印模型和医学图像。超核系统可以在平行计算体系结构中有效实现，从而可以更快地加密和解密过程。绩效评估是通过指标熵，相关性，像素数量变化率（NPCR）和统一平均变化强度（UACI）完成的，这揭示了加密模型在确保安全方面的鲁棒性。关键字 - 图像加密，超核系统，3D打印，医疗图像处理
基于差分平面度的一类 3D 空中机械手的 6D 位姿任务轨迹跟踪
I. 引言 A. 背景与动机 近年来，空中操控引起了机器人研究界的极大兴趣 [1]。多个研究小组展示了使用安装在空中机械手上的夹持器进行空中抓取 [2]–[4]。Lee 和 Kim、Kim 等人展示了协作式空中机械手在有障碍物的环境中抓取未知有效载荷 [5]，[6]。Orsag 等人演示了使用四旋翼平台和安装在平台上的双臂执行拾取和钉孔任务 [7]。欧盟第七框架计划资助了几个空中机械手项目，研究空中机械手与环境交互时的运动规划和阻抗控制 [8]–[10]。德国航空航天中心的一个研究小组介绍了安装在直升机上的 7 自由度人形手臂的潜在应用 [11]。类似 Delta 的机构 [12] 和并联机械手 [13] 也被考虑用于空中机械手。这些现有的研究为空中操纵的研究提供了广阔的未来。然而，与地面操纵器相比，空中操纵器能够完成的任务仍处于非常初级的阶段。这是由于许多因素造成的，例如
6D SCFTS中的量子构建
全息相互和三方信息已在非统一背景下进行了研究。我们研究了能量量表的影响以及该理论的紫外线和IR固定点之间自由度的差异对这些可观察的物品的影响。我们发现这些参数的效果相反。此外，NCFT中的两个子区域的分离距离比CFT更大，而与它们的长度无关。在非统一背景下的相互信息也仍然一夫一妻制。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。由SCOAP 3资助。
使用生成机器学习的6D相空间重建
2103.05077 Kopec等人）有一个广泛认可的问题：为什么权力法而不是指数衰减？○Sorensen＆Kamdin 2017：“……可能是由于荧光光子引起的，然后将光电离子化为液体氙气的杂质。” ○Xu（Lux）2020：“ [光子]…。触发了带负电的杂质的光电离的机制”
6D姿势估计未见物体的工业增强现实
土地利用变化和气候变化被认为是当前生物多样性下降的两个主要驱动力。保护区有助于保护景观免受其他拟人化障碍，并在正确设计后可以帮助物种应对气候变化的影响。当旨在保护区域生物多样性而不是保护焦点物种或景观元素时，受保护区需要覆盖区域生物多样性的代表性，并在功能上连接，从而促进网络中受保护区域中的个体移动，以最大程度地提高其有效性。我们开发了一种方法来定义有效的保护区，以生态代表性和功能连通性作为标准在区域网络中实施。我们在加拿大Que´bec的Gaspe'sie地区说明了这种方法。我们使用基于个体的模型模拟了濒临灭绝的大西洋天际驯鹿人群（rangifer tarandus caribou）的运动，以确定基于这种大型哺乳动物的功能连通性。我们创建了多个保护区网络方案，并评估了其生态反映性和对当前条件的功能连接性。我们选择了最有效的网络方案的子集，并提取了其中包括的保护区域。生态代表性与创建网络的功能连接之间的权衡。在最有效的网络中反复选择了可用的区域。最大化生态代表性和功能连通性的保护区代表了在有效保护区域网络中实施的合适区域。这些领域确保了该区域生物多样性的代表样本被网络涵盖，并最大程度地提高了保护区域之间和内部的随着时间的流动。
第54期主要事件概述
用于生产食品配料的卫生反渗透装置，位于洛布尼亚。安装能力 - 30 立方米/小时。该装置采用高选择性膜元件来消除残留盐对产品的影响。表面抛光 Ra <0.8 的不锈钢外壳确保卫生，两侧都有渗透选择，三夹式连接配件、配件和配件均采用 AISI316L 不锈钢制成，管道布置和安装采用 6D 规则，安装采用轨道焊机可最大限度地减少焊缝对微生物污染的影响。