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避免废物和资源恢复策略2030
根据《 2007年废物避免和资源恢复法》，废物管理局负责促进西澳大利亚州更好的废物管理实践。该法案中当局的职能之一是为环境部长的批准部长起草，这是整个国家的长期废物战略，用于持续改善废物服务，浪费和资源恢复，基于对最佳浪费，资源恢复的最佳实践和目标的基准标记，并将废物转移到垃圾填料中。必须至少每五年对该策略进行审查。此咨询策略草案是废物策略审查过程的一部分。
系统产品的超线性成本避免效应...
开发技术。但是，现在可以证明，配置多个共享资产的成本避免是超线性的 - 即总成本避免超过了单独使用每个共享资产所带来的成本总和。也就是说，配置（例如）需求和代码的产品线将避免比基于代码和基于需求的成本避免的总和更多的成本。此外，我们还观察到产品组合中产品数量的超线性效应。本文探讨了这些影响发生的原因，并从文献中最大和最成功的产品线之一 AEGIS 武器系统提供了这些影响存在的分析和实证证据。结果可能会为系统工程领域的产品线工程经济学带来新的见解。
F-16 地面防撞验证挑战...
基准测试提案：F-16 战鹰是一种机动性极强的飞机，自 20 世纪 70 年代开始生产。从那时起，已有多项研究和书籍对飞机的性能进行了调查，并创建了仿真模型。在本文中，我们将其中一些模型作为验证挑战，提供 MATLAB 和 Python 代码来模拟 F-16 执行地面防撞以及其他自主机动。飞机模型和内环控制器具有 16 个连续变量和分段非线性微分方程。自主机动由外环控制器使用有限状态机执行，其中保护涉及连续变量。根据飞机飞行限制和模型边界提供通过/失败规范。该模型旨在成为分析航空航天系统详细行为的起点。
使用...
对话作者： - Soumya Mazumdar 1摘要： - 越来越多地将汽车残骸视为一个主要的安全问题；这些碰撞的损害和死亡报告经常出现。还有更多的行人在城市和高速公路上被汽车事故杀害。此外，自动驾驶汽车经常杀死野生生物，这些野生生物进入大自然储备。一个人不能将数字放在生活成本上，但自动事故损害了资产。这项研究着眼于创建和使用完整的避免碰撞系统，目的是通过使用尖端技术来提高车辆安全性。建议的系统包括一个酒精探测器，以停止由醉酒驾驶引起的事故，眨眼传感器以识别驾驶员的疲倦以及一个超声波距离传感器，以实现自动制动和避免碰撞。这些传感器是无缝集成的，以确定可能的交通危险并启动必要的反应，而无需依赖驾驶员的参与，这要归功于使用Arduino MicroControllers。在研究中讨论了系统的设计，方法论和实验发现，这也显示了这种综合方法在减少道路事故时的成功程度。这项研究通过使以前仅在昂贵的汽车中可用的尖端安全功能民主化来提高道路安全性的全球目标。关键字： - 酒精检测器，Arduino微控制器，避免碰撞系统，驾驶员疲劳检测，眼睛眨眼传感器，道路安全，超声波距离传感器，车辆安全。
清洁发展机制各部门减排方法
《公约》第 3 条第 2 款规定：“缔约方应采取预防措施，预测、防止或尽量减少气候变化的原因并减轻其不利影响。当存在严重或不可逆转的损害威胁时，缺乏充分的科学确定性不应成为推迟采取此类措施的理由，因为应对气候变化的政策和措施应具有成本效益，以确保以尽可能低的成本实现全球利益。
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
移动机器人障碍物检测和避免NAV ...
摘要 - 智能机器人技术在维护，维修和大修（MRO）机库操作方面具有重要意义，其中移动机器人可以在其中导航复杂而动态的环境，以进行飞机视觉检查。飞机机库通常忙碌而变化，形状和尺寸各不相同，呈现出严格的障碍物和条件，可能导致潜在的碰撞和安全危害。这使得障碍物检测和避免对安全有效的机器人导航任务至关重要。常规方法已在计算问题上应用，而基于学习的方法的检测准确性受到限制。本文提出了一个基于视觉的导航模型，该模型将预训练的Yolov5对象检测模型集成到机器人操作系统（ROS）导航堆栈中，以优化复杂环境中的障碍物检测和避免。该实验在ROS-Gazebo模拟和Turtlebot3 Waffle-Pi机器人平台中进行了验证和评估。结果表明，机器人可以越来越多地检测并避免障碍物，而无需碰撞，同时通过不同的检查点导航到目标位置。关键字 - 自主导航，对象检测，避免障碍物，移动机器人，深度学习
ADS-B 综合监视与防撞系统
徐亚军 民航飞行学院 航空工程学院 四川广汉 genius98@126.com 摘要——空中防撞系统是保证飞行安全的重要措施，而防撞的难点之一就是监视的精确性和可靠性，因此，有必要发展一套独立可靠的空对空监视系统。本文提出了一种TCAS/ADS-B综合监视防撞系统。该系统在TCAS原有的防撞功能基础上，融入了ADS-B广播信息，利用现有的统计模型和数据融合算法，得到最优的融合航迹估计。仿真结果表明，该综合系统可以提高TCAS跟踪精度，提高监视精度和防撞可靠性。
一种新颖的路径计划和避免障碍的方法...
移动机器人在行业和各种服务领域的广泛应用中拥有巨大的潜力。因此，广泛的研究工作致力于解决缺陷并提高其绩效。在机器人技术中的关键挑战中是避免障碍物，这使机器人能够沿着计划的路径遇到的意外物体导航。已经提出了许多方法和算法，以防止机器人和检测到的障碍之间的碰撞。这些方法通常依赖于在每个步骤都具有精确了解机器人位置的关键假设。本文在室内环境中介绍了一种新颖的方法，用于避免障碍物，利用部分已知空间和A*算法的占用网格图。所提出的方法通过有关机器人状态的不精确信息解决了方案。最初，使用人工神经网络将初步的占用网格图改进并转化为增强的图。随后，将A*算法应用于修改的地图。此外，开发了一种算法来指导机器人从起点到目标端点。遇到新出现的障碍时，机器人在避免障碍的同时，动态地适应了达到目标的道路。在三种不同的情况下，通过对两轮机器人的模拟来验证所提出的方法的功效。结果证明了该方法在室内环境中有效浏览机器人的能力，即使具有不精确的状态信息。该算法确保机器人与障碍物保持安全距离，从而展示其实用应用的潜力。
避免碰撞的可变形物体的多动物传输
摘要 - 在自动运输可塑造对象的问题中，我们提出了一种多机器人方法，将大对象转向目标配置（对象维度，方向和位置）。首先，我们基于对象边界框的尺寸和旋转时间的演化提出了一个变形模型。我们认为该对象是由一组带有双积体动力学的移动机器人抓住的。然后，我们提出了一组名义控制器，允许达到建模可变形对象的边界框的所需配置。为了防止对象与静态或动态障碍物的碰撞，我们制定了利用我们变形模型的控制屏障函数（CBF）。最后，我们将标称控制器和CBF集成到二次编程控制器中，其中包括过度拉伸的回避和速度约束。我们报告模拟结果，以显示在不同的测试方案中这种方法的性能。