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RPAS 防撞系统评估的快速时间模拟简介
摘要 — 防撞系统对于 RPAS 集成至关重要，但比较它们的性能仍然很困难。我们认为使用快速时间模拟和标准评估指标将有助于比较它们，同时提供对它们的好处的洞察。然而，快速时间模拟通常被认为难以设置并且仅限于大规模演示。我们相信即使是小型实验也可以利用它们获得巨大的好处。这项工作的目的是通过提供对以前作品和免费软件的解释、示例和引用来简化对快速时间模拟的访问。我们还列出了用于防撞系统性能排名的常用评估指标。通过简化快速时间模拟实验的设置，我们相信未来的工作将能够以更详细和可比较的形式提供其结果。
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。
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
文章 基于空间人工智能的小麦检测和防撞农业机器人平台
摘要：为了在小麦生长季节获得更一致的测量结果，我们构思并设计了一个自主机器人平台，该平台使用空间人工智能 (AI) 在作物行中导航时执行防撞。农学家的主要限制是在驾驶时不要碾过小麦。因此，我们训练了一个空间深度学习模型，该模型可帮助机器人在田间自主导航，同时避免与小麦发生碰撞。为了训练这个模型，我们使用了公开的预标记小麦图像数据库，以及我们在田间收集的小麦图像。我们使用 MobileNet 单次检测器 (SSD) 作为我们的深度学习模型来检测田间的小麦。为了提高机器人实时响应田间环境的帧速率，我们在小麦图像上训练了 MobileNet SSD，并使用了新的立体相机 Luxonis Depth AI 相机。新训练的模型和相机可以实现每秒 18-23 帧 (fps) 的帧速率 - 足够快，让机器人每行驶 2-3 英寸就能处理一次周围环境。一旦我们知道机器人准确地检测到周围环境，我们就会解决机器人的自主导航问题。新的立体摄像头使机器人能够确定与训练物体的距离。在这项工作中，我们还开发了一种导航和防撞算法，该算法利用这些距离信息帮助机器人观察周围环境并在田间机动，从而精确避免与小麦作物发生碰撞。我们进行了大量实验来评估我们提出的方法的性能。我们还将我们提出的 MobileNet SSD 模型获得的定量结果与其他最先进的物体检测模型（例如 YOLO V5 和 Faster 区域的卷积神经网络 (R-CNN) 模型）的定量结果进行了比较。详细的比较分析揭示了我们的方法在模型精度和推理速度方面的有效性。
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。
社论：系统生物学和合成生物学与植物抗旱或避旱的关系
干旱胁迫长期以来一直是农作物生产的制约因素，而气候变化和随之而来的农业用蓝色水资源减少则加剧了这一问题。大多数现有的粮食和经济作物都易受干旱胁迫的影响，干旱胁迫会造成农作物产量的大幅下降。因此，在不久的将来，我们开发出更能适应气候、更耐热、更耐旱的作物的能力将变得越来越重要。自然界中，植物进化出了两种重要的机制来克服干旱胁迫的影响：（1）避旱，通过最大限度地减少水分流失和优化水分吸收，使植物在缺水的环境中保持相对较高的组织含水量；（2）耐旱，通过维持细胞膨压（由渗透调节和细胞弹性引起）和提高原生质抗性，使植物能够忍受低组织含水量（ Basu et al.，2016 ）。随着可用于研究不同植物谱系的基因组资源越来越多，这些植物在抗旱或避旱方面表现出不同的策略和差异 ( Yin et al., 2014; Abraham et al., 2016; Yang et al., 2017; Chen et al., 2018 )，系统生物学以基因组规模的分子及其相互作用分析 ( Westerhoffiand Palsson, 2004 ) 为特征，正成为将基因与抗旱或避旱性状联系起来的一种流行方法。系统生物学研究产生的与干旱胁迫反应相关的基因的知识可以为构建合成生物学的生物部件文库提供信息，合成生物学旨在设计或重新设计生物过程 ( Cook et al., 2014 )。合成生物学在创造具有增强的抗旱或抗旱能力的转基因植物方面具有巨大潜力（Borland 等人，2014 年；De Paoli 等人，2014 年；Llorente 等人，2018 年）。本研究主题包括三篇以景天酸代谢 (CAM) 系统生物学为主题的文章，作为植物适应缺水条件的模型策略，以及四篇与使用合成生物学和基因工程方法对植物抗旱或抗旱进行遗传改良有关的文章。
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。
更新ESA的太空安全计划及其基石避免碰撞
•清除碎片的使命，以应对碎屑风险，同时支持建立一个轨道内服务的市场（ADRIOS - 积极的碎片清除和轨道内服务），从瑞士启动Clearspace和•自动碰撞系统（自动碰撞碰撞系统）（Cream-Collision-collision-collision-collision-collision-collision-firmision-firmision-sectication）（奶油碰撞风险估计和自动估算）。Cream认为，避免碰撞的人烟是今天的昂贵但必要的常规[3]。由于数据中的不确定性，由于系统体系结构和操作概念设定的决策截止线而引起的限制以及操作员在运营商之间难以协调引起的风险造成的限制通常被认为是迫切需要改进的驱动因素，尤其是鉴于LEO迅速增加的LEO迅速增加。1.2空间安全核心元素中的焦点区域用于空间碎片和清洁空间，空间安全计划的核心要素建立在SSA计划的结果[1]基于。所有三个主题中的活动都涉及威胁意识，以及对威胁的反应。对于空间碎片和清洁区域，这些尤其是：
使用仿真来设计以下路径和自主机器人的障碍策略
1简介自主控制算法的设计是一项艰巨的任务，因为它传统上需要大量的现实测试，这既耗时又昂贵。仿真是自治设计的宝贵工具，例如，以时间和成本效益的方式协助参数调整，算法测试。此外，在机器学习范围（ML）的范围内，由于其生成训练数据的能力，模拟具有吸引力。在此，我们证明了模拟引擎[1]和自治研究床（ART）[2]平台来促进自治政策制定过程，以避免ML控制政策。这项工作建立了以前的贡献，这些贡献证明了控制策略的各种多速路径的可传递性[3，4]。这项研究证明了通过机器学习（ML）避免障碍物的额外能力。ML已通过收集的数据进行了培训，而人类驾驶员则在模拟器中驱动。
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。