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EURO NCAP协议 - 避免崩溃 - 正面碰撞
测试实验室的责任是确保任何要求的更改满足欧元NCAP的要求。如果实验室和制造商之间存在分歧，则应立即告知欧元NCAP秘书处以通过最终判决。实验室工作人员怀疑制造商干扰了任何设置，应警告制造商的代表，他们不允许自己这样做。还应告知他们，如果发生另一次事件，他们将被要求离开测试地点。
orca-a*：一种混合相互碰撞的回避和路线计划算法在密集的城市地区
摘要 - 无人机（或无人空中系统）的快速发展及其在城市地区的潜在部署带来了许多安全问题。一定程度的自动化对于确保在城市环境中安全有效执行的UAS任务很可能是必要的。在大量不合作，非交流的UA会在密集的城市地区飞行，自然而然地想到的分散和自动方法。在这种方法中，每个代理都会在建筑物之间导航，同时避免其他流量。orca（最佳的相互碰撞避免）是一种最新的机器人碰撞避免使用方法，可以用作检测并避免在板上UAS上进行逻辑。最初是为自动机器人的2D运动而设计的，需要进行一些适应才能以应用于城市环境中的飞行物体。特别是，ORCA是一种短期避免碰撞，不是为复杂的城市环境中的路径规划而设计的。在这项研究中，我们引入了一种混合方法，将Orca与A ∗路径平面算法相结合，并表明Orca- A ∗
移动机器人的自主导航和避免碰撞：分类和审查
自主移动机器人（AMR）在各个部门中变得越来越重要。他们协助人类完成复杂，危险或重复的任务。最初是为了提高工业环境中的生产率和安全性，其范围已大大扩大。最初关注工业操纵器的路径计划[1]，AMRS现在使用高级算法在没有碰撞的情况下导航。这种扩展使他们能够在工业环境以外的多样化和动态环境中运作[2]，[3]。尽管有很大的进步，但现有的自动移动机器人（AMR）的导航策略通常仍集中在特定领域：陆地，空中和水生。这些策略通常采用从感知到控制的分层方法，每种方法都针对不同的操作环境，例如工业环境[4]，不均匀的地形[5]，[6]和水下探索[7]，[8]。所有这些应用都表明缺乏可以在所有域中无缝集成的统一框架，本文旨在解决问题。通过采用模块化包，提出的分类可以增强组件的可重复性和互操作性，从而促进自主导航所有域的更轻松地集成[9]，[10]。本文介绍了一种新的全面分类系统，旨在简化澳大利亚导航的各个方面。该系统充当基本框架，组织了阶段，模块和层之间的复杂关系。它提高了自主导航策略的理解和执行，提供了清晰的
设计和实施避免障碍...
任何自动驾驶机器人汽车的最关键特征之一就是能够避免沿其路径的障碍。自动移动机器人具有内置系统，可以在沿其路径遇到障碍物时引导它。通过发送声音脉冲，可以测量机器人到障碍物的距离，同时控制转向齿轮以实现避免障碍物的功能。在本文中，提出了可以避免障碍的自动机器人汽车的发展。这是通过使用超声传感器来传感障碍并指导其运动来实现的。ATMEGA328微控制器用于从超声传感器中收集距离信息，根据嵌入式算法比较测得的距离，并使用它来确定是向前移动还是更改其路径。通过硬件和软件系统设计，构建了障碍物避免机器人汽车平台，同时获得了良好的实验效果。传感器可以感知的安全距离为15 cm，其角度覆盖面积为180 0。
有效载荷意识到的轨迹优化针对非独立移动多机器人操纵，并带有提示避免
摘要 - 合作移动操作是机器人技术中越来越重要的主题：就像人类需要在许多任务上进行协作一样，机器人需要能够一起工作，例如，在非结构化环境中运输重型或笨拙的物体。但是，移动多机器人系统提出了独特的挑战，例如运动计划的更大配置空间，稳定性问题，尤其是对于轮式移动机器人，非全面约束。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于用于轮式移动操作的直接转录公式的多机器人双级优化系统。我们的配方使用静态力，计算出较低级别的稳定性目标，以告知较高级别的车轮轨迹计划。这允许有效的计划，同时确保安全执行并改善实际机器人的开环绩效。我们证明了我们的模型能够解决具有挑战性的运动规划任务，并评估其在ClearPath Husky Mobile平台上改进的现实世界的能力。最后，我们将系统与先前呈现的混合真实接口集成在一起。索引术语 - 多种移动机器人或代理商的多数机器人系统，合作机器人，机器人技术和施工中的自动化的路径规划，车轮机器人
基于Arduino的智能汽车避免系统
自动驾驶汽车导航目前正在吸引大量的研究兴趣。设计基于Arduino的智能汽车避免系统的设计包括使用超声波传感器来检测障碍物并控制汽车的运动。该系统的设计和开发用于在自动遥控器中运行，以避免障碍和减少碰撞。本文使用Arduino微控制器和超声传感器介绍了智能汽车避免系统的原型开发。研究方法通过使用超声传感器来检测障碍物，发出声波并测量波动所花费的时间来运行。arduino微控制器充当系统的控制单元，可实时分析传感器数据并控制汽车的运动。arduino微控制器处理数据并计算障碍物的距离。根据计算的距离调整汽车的方向和速度，以避免碰撞。拟议的系统旨在提供一种具有成本效益，高效且可靠的避免障碍系统，该系统可用于各种应用，例如机器人技术和自动化车辆。系统的成功取决于传感器数据的准确性以及用于驱动汽车穿过环境的控制算法的有效性。总体而言，基于Arduino的智能汽车避免避免系统的设计是机器人技术的有趣且创新的应用。关键字：Arduino微控制器，超声传感器，伺服电机，机器人，避免障碍1.0简介
使用高斯潜在功能的修改后方程式开发避免障碍控制系统
摘要 - 行驶系统是自动驾驶汽车的必要系统，许多论文提出了轨迹跟踪和避免障碍物的技术。高斯潜在功能对于使用2D激光雷达避免障碍物的轨迹跟踪控制系统众所周知。缺点是它依赖于局部最小值，在某些情况下，车辆和目标正在朝着相同的方向移动，由于有吸引力的潜在领域的诱惑太高，因此车辆和目标正在朝着相同的方向移动。然后，已经引入了使用修改后的有吸引力功能避免障碍物的轨迹跟踪控制，该功能的常规吸引力功能被修改以改善导航系统。模拟是通过Carla模拟器进行的，并且使用修改功能的避免障碍物的运动在跟踪过程中的摇摆运动和横向运动过程中的安全性考虑，这是通过车辆的横向加速度来考虑的，其在模拟情况下的值比其他类型的有吸引力的功能少。同时，修改后的功能还保持了车辆和障碍物之间的安全距离差距，以免避免在障碍物范围内避免在非常接近的范围内，这可能会导致碰撞。关键字 - 三射跟踪控制系统，避免障碍物，高斯潜在功能，有吸引力的功能，Carla Simulator
植物核酸提取物中多糖的检测与避免 NanoDrop 分光光度计
4. Arif, IA；Bakir, MA；Khan, HA；Ahamed, A.；Al Farhan, AH；Al Homaidan, AA；Al Sadoon, M.；Bahkali, AH 和 Shobrak, M. (2010) 一种从成熟椰枣树叶中提取 DNA 的简单方法：砂磨和裂解缓冲液成分的影响。《国际分子科学杂志》。11(9): 3149–3157。
LuZip：月球滑索、缆车和缆绳运输，用于阿尔特弥斯月球任务的移动和防尘
根据阿尔特弥斯计划，NASA 计划重返月球表面，这次是长期停留。阿波罗任务认为尘埃是月球表面作业面临的主要挑战。这包括从一点到另一点的旅行。人们一直在努力开发防止尘埃进入设备、使设备更耐尘和改善除尘效果的技术。然而，长时间在尘埃环境中有效运行仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们探讨了使用缆车、缆车和高空滑索在尘埃之上进行设备和材料转移以及人员远足。讨论了优缺点、潜在架构、推进和材料。还介绍了融入正在进行的阿尔特弥斯计划的步骤。