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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。
混合碰撞避免方法
摘要：在此手稿中，我们考虑轨迹计划和控制中的避免障碍任务。这些任务的挑战在于难以解决最佳控制问题（OCP）的非convex纯状态约束。强化学习（RL）提供了处理障碍限制的更简单方法，因为只需要建立反馈功能。尽管如此，事实证明，我们经常获得持久的训练阶段，我们需要大量数据来获得适当的解决方案。一个原因是RL通常没有考虑到基本动力学的模型。相反，此技术仅依赖于数据中的信息。为了解决这些缺点，我们在本手稿中建立了一种混合和分层方法。虽然经典的最佳控制技术处理系统动力学，但RL专注于避免碰撞。最终训练的控制器能够实时控制动态系统。即使动态系统的复杂性对于快速计算或需要加速训练阶段的复杂性太高，我们也通过引入替代模型来显示一种补救措施。最后，总体方法应用于在赛车轨道上引导汽车，并通过其他移动的汽车进行动态超车。
认知控制体系结构用于实现无人机碰撞的实际实现
摘要：一个高度智能的系统通常从人类的独特能力中汲取教训。当前的类似人类模型主要集中在生物学行为上，并且经常忽略人类的大脑功能。通过从脑科学中汲取灵感，本文展示了诸如感测，预处理，认知，障碍学习，行为，策略学习，预先行动和行动等大脑处理的各个方面如何与认知控制体系结构融合在一起。这项工作是基于以下概念：反碰撞响应是按顺序激活的，该响应从障碍物传感到动作开始。在避免碰撞的过程中，认知和学习模块不断控制无人机的曲目。此外，模拟和实验结果表明，所提出的结构是有效且可行的。
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。
在避免疼痛和寻求奖励期间加强学习中个体差异的神经相关性
抽象生物学会学会获得奖励并避免通过行动 - 结果关联进行惩罚。强化学习（RL）提供了一个关键的框架，通过评估学习率，行动偏见，Pavlovian因素（即，在刺激值的影响下）以及对成果的主观影响（即寻求奖励和惩罚）的主观影响，来理解这种关联学习中的个体差异。然而，这些个人级别指标在大脑中的代表如何仍然不清楚。当前的研究利用fMRI在健康的人类中和概率学习进行/不执行任务来表征学习涉及寻求奖励和避免疼痛的神经相关性。在行为上，参与者在避免疼痛期间与寻求奖励相比显示出更高的学习率。此外，结果对奖励试验的主观影响更大，并且与较低的响应随机性有关。我们的成像发现表明，在回避学习过程中学习率和表现精度的个体差异与背扣带扣带回皮质，中型皮层和中心后回的活性呈正相关。相比之下，在避免疼痛和寻求疼痛期间，帕夫洛维亚因子分别在上述回中心和上额回（SFG）中表示。通过激活左侧扣带回皮层的激活来积极预测结果的主观影响。最后，动作偏见由补充运动区域（SMA）和SMA代表，而SFG在限制这种行动趋势方面发挥了作用。，这些发现首次突出了RL期间计算过程中个体差异的神经底物。
经验回避过程模型：...
体验式回避是指个人表现出不愿与某些个人经历（包括身体感觉，情感，思想，记忆和行为倾向）的现象。他们采用认知和情感来避免这些经历。广泛的研究将经验避免与各种精神疾病，行为障碍和创伤后应激障碍联系起来。现有文献强调了理解体验式避免作为心理症状发展和维持的中心机制的重要性，但需要进一步研究以充分理解其维度和机制。因此，本文旨在对当前理论和经验避免的经验证据进行全面审查，同时阐明其与心理病理学的联系。我们根据对先前的情绪调节模型进行了广泛的审查和批判性分析，提出了一种经验回避过程的模型，该模型在情绪调节过程中通过经验避免在情绪调节过程中整合了表达性抑制和认知重新评估。这个建议的模型旨在通过为未来的研究提供宝贵的见解来解释体验避免的形成和维护方面。我们还研究了体验避免与各种精神疾病之间的关联，包括焦虑，抑郁，强迫症 - 螺栓障碍和创伤后应激障碍。详细说明这些机制为未来的研究工作和临床干预提供了路线图。
高效路径规划和边缘动态避障，确保 USV 安全航行
摘要 — 无人水面舰艇 (USV) 凭借其自主性优势被广泛应用于各个领域，而路径规划是实现自主性的关键技术。然而，单独使用全局路径规划无法避开移动障碍物，而单独使用局部路径规划可能陷入局部极小值而无法到达目标。因此，本文提出了动态目标人工势场 (DTAPF) 方法，以跟随 A* 算法生成的全局路径的动态点作为人工势场 (APF) 的目标点。此外，为了提高传统集中式路径规划方法的 USV 导航响应时间和安全性，我们提出了用于全局路径规划的边缘计算架构和偏移制导方法以避开移动障碍物并符合碰撞规则 (CORLEG)。实验结果表明，采用本文提出的方法，无人艇在存在移动障碍物的环境中能够以较高的概率（约99.4%）到达目标，与传统APF算法相比，在平均路径长度和平均航行时间几乎没有增加的情况下，碰撞概率降低了71%，且计算时延远低于本地计算，也低于云计算。
通过任务优先级避免自动驾驶的任务优先级的参考跟踪优化
摘要 - 避免障碍物是自动驾驶的基本操作，其配方传统上源自机器人技术和决策控制领域。鉴于计算无障碍轨迹所需的高复杂性，通常需要对较低的频率计划层进行此操作，然后提供轨迹参考，然后是较高的频率控制层。每当需要重新启动时（例如，由于新检测到的障碍物），控制层必须等待生成新的计划轨迹。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，以在控制层中避免障碍物，从而避免了求职者响应。尤其是我们展示了如何可以集成障碍物和参考跟踪，因此，在基于零空间的行为控制方法基于（可能是非线性）模型预测控制方案中实现的基于零空间的行为控制方法，无需在不同的控制器之间进行切换。我们证明了采用两种不同的车辆动态模型以及在四种不同（城市和高速公路）方案中使用的拟议方法论的实际实施。此外，我们提供了灵敏度分析，以了解参数选择如何影响自动化车辆行为。
研究动态避免方法的研究...
摘要 - 回应与全球路径计划和动态机器人避免动态环境相关的迫切挑战，我们引入了一种混合路径计划方法，该方法可以通过优化的动态窗口方法协同结合增强的A*算法。在精制的A*算法中，一种自适应的启发式搜索功能，全面考虑了曼哈顿的距离和欧几里得距离，旨在提高搜索效率；其次，提出了一种冗余的消除方法来删除冗余路径节点并执行路径修剪，然后使用最小快照来平滑和优化修剪的路径。解决与随机障碍和避免动态障碍物相关的挑战，本研究中描述的融合算法结合了通过增强A*算法的全球路径节点，作为本地目标点，同时还采用了优化的局限性窗口方法来进行局限性路径计划。实验结果表明，与常规A*算法相比，平均而言，改进的A*算法可以将路径长度降低17.2％，并将搜索节点的数量减少62.3％。集成和优化动态窗口方法后，它可以实现随机的避免障碍物和动态避免。
Cobra-DDP：EVTOL车辆的轨迹产生和避免碰撞增强
•新型航空航天部门：任务和车辆（例如，自主货物交付）•高水平飞行自主权的商业案例（例如，船上飞行员，一对一对人的人类对自动驾驶汽车）•政府/行业/学术界正在制定新的运输系统•任何人，任何人，任何人，任何人的范围•任何人，范围•任何人的范围•任何人的范围）配置•具有非常具有挑战性的空气推进建模