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2024 年鸟类碰撞监测报告
鸟类与固定物体（如塔）相撞是北美鸟类死亡的重要原因（Longcore 等人，2012 年）。塔的特征（包括高度、照明和拉线的存在）可能会对飞鸟造成的风险产生一定影响（Gehring 等人，2011 年）。作为该项目的一部分，在发电站上建造了一座自支撑（未用拉线）钢格构通信塔。该塔高 53.6 米（215 米），是项目现场的最高点。由于塔的高度和泄洪道下游区域群居筑巢海鸥的距离，在 2020 年（塔部分建成时）和 2022 年（项目运营的第一年）进行了鸟类碰撞调查，未发现鸟类碰撞的证据（WRCS 2021、WRCS 2023）。 2023 年进行了调查，以监测该塔对该地区鸟类造成的碰撞风险并确定是否需要采取任何缓解措施。
机器人加速器的碰撞预测
摘要 - 动态环境中的动作计划是自动机器人技术的重要任务。新兴方法采用可以通过观察（例如人类）专家来学习的神经网络。此类运动计划者通过不断提出候选路径以实现目标来对环境做出反应。这些候选路径中的一些可能是不安全的，即导致碰撞。因此，必须使用碰撞检测检查提议的路径以确保安全。我们观察到，如果我们可以预期哪些查询将返回不安全的结果，则可以消除25％ - 41％的碰撞检测查询。我们利用这一观察结果提出了一种机制坐标，以预测沿拟议路径的给定机器人位置（姿势）是否会导致碰撞。通过优先考虑对预测碰撞的详细评估，坐标可以快速消除神经网络和其他基于采样的运动计划者提出的无效路径。坐标通过利用不同机器人姿势的物理空间位置并使用简单的哈希和饱和计数器来实现这一目标。我们证明了在包括CPU，GPU和ASIC在内的不同计算平台上碰撞预测的潜力。我们进一步提出了一个硬件碰撞预测单元（COPU），并将其与现有的碰撞检测加速器集成在一起。这平均17。2％ - 32。跨不同运动计划算法和机器人的碰撞检测查询数量减少了1％。当应用于最先进的神经运动计划者[41]时，坐标会提高性能/瓦特1。平均而言，针对不同难度水平的运动计划查询。此外，我们发现碰撞预测的好处随着运动计划查询的计算复杂性增加并提供1。30×在狭窄的段落和混乱的环境中进行性能/瓦特的迹象。索引术语 - 机器人，硬件加速度，运动计划，碰撞检测，碰撞预测
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。
具有执行器故障和时间延迟的多UAV系统的分布式无碰撞轴承协调
摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）系统的协调受到了机器人和控制社区的极大关注。在本文中，我们通过轴承测量研究了异质非线性多UAV网络中的分布式形成跟踪问题。首先，一种新颖的仅轴承协议是为追随者代理而设计的，以实现所需的形成。，我们基于轴承测量值建立补偿功能，以处理代理动力学中的非线性和执行器断层。在存在特定时间延迟的情况下，Lyapunov方法可以确保提出的策略的稳定性。此外，为了确保在实际情况下进行安全操作，我们扩展了协议，并提出了足够的条件，以避免代理之间的潜在碰撞。在协议设计中还考虑了无碰撞控制器的鲁棒性。最后，提出了模拟案例研究以验证理论结果的可行性。
碰撞查找的 NISQ 复杂性∗
抗碰撞散列是现代密码学的基本原语，它确保没有有效的方法来找到产生相同哈希值的不同输入。此属性支撑着各种加密应用程序的安全性，因此了解其复杂性至关重要。在经典环境中，这个问题的复杂性是众所周知的，需要 Θ( N 1 / 2 ) 次查询才能找到碰撞。然而，量子计算的出现带来了新的挑战，因为量子对手——具备量子查询的能力——可以更有效地找到碰撞。Brassard、Høyer 和 Tapp [ BHT98 ] 以及 Aaronson 和 Shi [ AS04 ] 确定，全尺寸量子对手需要 Θ( N 1 / 3 ) 次查询才能找到碰撞，这促使需要更长的哈希输出，这会影响安全所需密钥长度的效率。本文探讨了噪声中尺度量子 (NISQ) 时代的量子攻击的影响。在这项工作中，我们研究了三种不同的 NISQ 算法模型，并为所有算法实现了严格的界限：
碰撞调查 – 高级这个 80 小时的课程……
即将开设的课程如下。要注册，请填写课程申请表并将其通过电子邮件发送给华盛顿州巡逻训练学院的 Zachary Bloomfield 下士。申请应在课程开始前四周提交，并不保证一定能被录取。在与 WSP 讲师协商后，在课程开始前四周内提交的申请仍可能被考虑。申请将按先到先得的原则处理。被录取的学生将在课程开始前四周收到电子邮件通知。宿舍可能提供给处于旅行状态的学生。如果要求在 WSP 校园内住宿，请在申请表上注明。
区块链中的默克尔树：碰撞概率和
摘要：在区块链技术的快速发展的景观中，确保数据的完整性和安全性至关重要。这项研究深入研究了默克尔树的安全方面，这是区块链体系结构（例如以太坊）中的基本组成部分。我们认真研究了默克尔树对哈希碰撞的敏感性，这是一个潜在的漏洞，对区块链系统内的数据安全构成了重大风险。尽管使用了广泛的应用，但尚未对默克尔树木的碰撞抵抗及其对预先攻击的稳健性进行彻底研究，从而在对区块链安全机制的全面了解方面存在明显的差距。我们的研究努力通过理论分析和经验验证的细致融合来弥合这一差距。我们考虑了诸如树木内的哈希长度和路径长度等各种因素，仔细检查了默克尔树中根碰撞的可能性。我们的发现揭示了路径长度的增加与根部碰撞的概率增加之间的直接相关性，从而强调了潜在的安全漏洞。相反，我们观察到哈希长度的增加大大降低了碰撞的可能性，突出了其在强化安全性中的关键作用。我们的研究中获得的见解为区块链开发人员和研究人员提供了宝贵的指导，旨在增强基于区块链的系统的安全性和运营功效。关键字：区块链安全，默克尔树，哈希碰撞，数据完整性，区块链数据验证，碰撞电阻。