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飞机总装线模拟框架
摘要。作为欧洲 Clean Sky 2 活动的一部分，欧盟 ACCLAIM 项目旨在改进飞机装配流程。SIMFAL H2020 Clean Sky 2 项目是 ACCLAIM 项目的一部分，该项目的目标是分析、规划和优化机舱和货舱内部部件的自动装配任务，并实现人力与机器（轻型机器人和 AGV）的共存。SIMFAL 框架集成了 VR 和 AR 系统，帮助用户在有限的空间内工作，并与自动化系统协作。VR 系统可帮助用户在沉浸式环境中可视化不同的装配过程，并从时间和人体工程学方面对其进行评估，以选择最佳装配过程。该系统的输出将提供给 AR 系统，该系统将使用最佳流程指导用户完成装配任务，并通过帮助助手显示有关任务和环境的上下文相关信息。本文重点介绍基于 SIMFAL 框架设计的飞机装配任务 VR 模拟实施的初步结果。概念验证通过模拟六个真实场景和已经在空客设施中完成的人体工程学实验进行测试。
从技术、经济和法律角度考虑汽车锂离子电池的潜在和最有前景的二次利用
摘要：电动汽车 (EV) 电池（即目前几乎全部为锂离子电池）一旦不再满足某些要求就会从车辆上拆除。然而，拆除的电池不是被丢弃或回收，而是可以用于其他要求较低的应用，从而赋予它们“第二次生命”。二次电池 (SLB) 领域的研究仍处于早期阶段，为了更好地理解“第二次生命”概念及其相关挑战，需要首先确定潜在的二次生命应用。通过详细研究科学文献和采访该领域的专家，我们起草了一份潜在的二次生命应用清单。随后，进行了技术、经济和法律评估，以确定最有前景的选择。这项研究的结果包括确定了 65 种不同的移动、半固定和固定二次生命应用；被选为最有前景的应用是自动导引车 (AGV) 和具有可再生能源目的的工业储能系统 (ESS)。这项研究证实了 SLB 的巨大潜力，表明二次生命应用多种多样，涉及不同领域。被认为最有前景的应用对于电池的二次生命使用尤其有吸引力，因为它们属于快速增长的市场。
基因组分辨的元文字组学揭示了合成微生物群中保守的根定植决定因素
摘要：近年来，协作机器人已成为行业4.0的主要动力之一。与工业机器人相比，自动化的导向车辆（AGV）更具生产力，灵活，多功能和更安全。它们在智能工厂被用于运输货物。今天，许多工业机器人的生产商和开发商都进入了AGV领域。但是，他们在设计AGV系统（例如设计过程的复杂性和不连续性）以及定义分散系统决策的困难方面面临着一些挑战。在本文中，我们提出了一种基于群体机器人技术的新的集成设计方法，以应对功能，物理和软件集成的挑战。此方法包括两个阶段：一个自上而下的阶段，从需求规范到使用系统建模语言（SYSML）的功能和结构建模；在机器人操作系统（ROS）中进行模型集成和实现的自下而上阶段。选择了自动导向车辆（AGV）系统的案例研究以验证我们的设计方法，并说明了其对AGV的有效设计的贡献。这种提出的方法的新颖性是SYSML和ROS的结合，以解决AGV系统的不同设计级别之间的可追溯性管理，以实现功能，物理和软件集成。
评估技术集成对供应链中订单拾取效率的影响
供应链管理的快速发展是由旨在改善秩序履行过程的技术进步所驱动的。订购订单，这是仓库运营的关键组成部分，传统上依靠体力劳动，导致效率低下，错误和高运营成本。随着自动化，机器人技术和AI驱动的仓库管理系统的出现，供应链已经见证了速度，准确性和成本效益的实质性提高。对电子商务和全球贸易的需求不断增长，加剧了对更有效和无错误的采摘过程的需求。公司越来越多地投资于利用物联网（IoT）传感器，实时跟踪和AI驱动分析的智能仓储解决方案，以优化仓库运营。自动化，包括使用机器人采摘器和自动导向车辆（AGV），在提高订单履行速度并最大程度地减少库存差异的同时，减少了对手动劳动的依赖。此外，数字化转型正在通过整合基于云的仓库管理系统（WMS）来重塑传统供应链模型，从而促进实时可见性和数据驱动的决策。这些系统使企业能够简化物流运营，增强不同供应链利益相关者之间的协调，并对消费者需求的波动更有效地做出响应。尽管有明显的优势，但组织在实施这些技术方面面临一些挑战。高昂的实施成本，对自动化的抵抗力，集成复杂性以及网络安全威胁构成了无缝采用的重大障碍。本研究旨在探索企业如何有效地将技术整合到订购过程中，同时解决这些挑战以最大程度地提高效率和成本节省。通过分析现实世界中的案例研究和行业趋势，该研究试图提供有关技术驱动供应链未来的战略见解。
艺术恢复
II。 机器人技术在仓库中的重要性1）在仓库中部署机器人技术的主要好处之一是工人安全的重大改善。 传统仓库行动要求员工举起和运输重型纸箱和手提袋，从而增加了肌肉骨骼受伤的风险。 自动化机器人可以接管这些身体上苛刻的任务，从而减少工作场所伤害并促进更安全的工作环境。 2）提高的生产率和效率机器人旨在以精确的方式处理重复且耗时的任务。 通过自动化常规活动，例如采摘，分类和运输商品，人类工人可以专注于高价值任务，例如质量控制和过程优化。 此转变可以提高整体生产率，并允许企业更有效地满足客户需求。 3）减少工作场所事故的仓库和配送中心通常会经历大量的车辆交通，包括叉车和卡车，为工人创造了危险的环境。 引入机器人技术可以最大程度地减少人类参与危险区域，从而减少事故并提高整体运营安全性。 4）操作中的一致性和可预测性，机器人技术的关键优势之一是它们提供一致的性能的能力。 与人类工人不同，机器人不会遇到疲劳，从而确保在整个操作时间内保持稳定的工作流程。 这种一致性使仓库经理可以准确预测输出水平并优化劳动力计划。II。机器人技术在仓库中的重要性1）在仓库中部署机器人技术的主要好处之一是工人安全的重大改善。传统仓库行动要求员工举起和运输重型纸箱和手提袋，从而增加了肌肉骨骼受伤的风险。自动化机器人可以接管这些身体上苛刻的任务，从而减少工作场所伤害并促进更安全的工作环境。2）提高的生产率和效率机器人旨在以精确的方式处理重复且耗时的任务。通过自动化常规活动，例如采摘，分类和运输商品，人类工人可以专注于高价值任务，例如质量控制和过程优化。此转变可以提高整体生产率，并允许企业更有效地满足客户需求。3）减少工作场所事故的仓库和配送中心通常会经历大量的车辆交通，包括叉车和卡车，为工人创造了危险的环境。引入机器人技术可以最大程度地减少人类参与危险区域，从而减少事故并提高整体运营安全性。4）操作中的一致性和可预测性，机器人技术的关键优势之一是它们提供一致的性能的能力。与人类工人不同，机器人不会遇到疲劳，从而确保在整个操作时间内保持稳定的工作流程。这种一致性使仓库经理可以准确预测输出水平并优化劳动力计划。5）替代传统传送带系统传送带系统长期以来一直是仓库自动化的主食，但它们需要大量的基础设施投资和空间。自动移动机器人（AMR）和自动化导向车辆（AGV）提供了灵活的替代方案，可以使动态材料运动无需固定途径。这种适应性使仓库随着需求波动而有效地扩展操作。
概述强化学习在机器人编程中的应用：关于文献和潜力的讨论
在过去的几年中，机器人技术领域取得了显着进展，无论是固定机器人在制造业中执行动态变化的任务还是用于仓库管理或太空勘探的自动化导向车辆。使用人工智能（AI），尤其是强化学习（RL），为各种机器人任务的成功做出了重大贡献，证明向智能控制范式的转变是成功和可行的。RL的一个令人着迷的方面是它可以同时作为低级控制器和高级决策工具的功能。一个例子是操纵机器人，其任务是通过具有不规则和反复障碍的环境来指导自己。在这种情况下，低级控制器可以使用关节角度并使用关节轨迹控制器执行平滑运动。在较高级别上，RL也可以用来定义旨在避免障碍和自我填充的复杂路径。AGV成功操作的一个重要方面是做出及时决定的能力。当基于RL的召集神经网络（CNN）网络与RL合并时，代理可以决定有效地将AGV引导到目的地，这正在减轻灾难性碰撞的风险。即使可以通过经典解决方案来解决许多这些挑战，但设计这种解决方案也需要大量时间和精力，这使得这一过程非常昂贵。此外，我们在经典机器人方法和基于RL的机器人方法之间提供了针对性的比较分析。介绍了对机器人技术的不同类别的RL应用程序，本研究将概述RL在机器人应用中的使用，从而研究了先进应用程序的优势和缺点。除了我们的分析得出结论之外，还提供了未来可能加速机器人技术的进步和自治的未来可能性和进步的概述。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4\4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、