XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEuRoC
年度报告2021/2022
在前身项目上构建，我们的指导恢复系统也被推到了一个新的水平。将这种系统首先集成到功能齐全的发声火箭中，旨在将这项技术从令人印象深刻的演示器推向飞行验证的硬件。在葡萄牙的Euroc的Euroc版本中实现了这个目标，该系统首次启动到3000m，偏离不到2％，这要归功于先前开发的空气中断系统 - 然后在10分钟长的自动引导下降中进行了测试。
视觉和视觉惯性 SLAM：最新技术、分类和实验基准测试
同步定位与地图构建现在已被许多应用广泛采用，研究人员已就此主题撰写了大量文献。随着智能设备的出现，嵌入式摄像头、惯性测量单元、视觉 SLAM (vSLAM) 和视觉惯性 SLAM (viSLAM) 正在实现新颖的一般公共应用。在此背景下，本文对流行的 SLAM 方法进行了回顾，重点关注 vSLAM/viSLAM，包括基础和实验层面。它首先对现有的 vSLAM 和 viSLAM 设计进行结构化概述，然后对十几种主要的最先进方法进行新的分类。对 viSLAM 发展的历史回顾突出了历史里程碑，并将较新的方法归类。最后，针对城市环境中使用手持设备进行行人姿势估计的用例，通过实验评估了 vSLAM 的性能。使用 EuRoC MAV 数据集和对应于城市行人导航的新视觉惯性数据集比较了五种开源方法 Vins-Mono、ROVIO、ORB-SLAM2、DSO 和 LSD-SLAM 的性能。对计算结果的详细分析确定了每种方法的优缺点。从全球来看，ORB-SLAM2 似乎是解决城市行人导航挑战最有希望的算法，使用两个数据集进行了测试。
SLAM视觉感知的挑战评估模块
摘要尽管有望在视觉和机器人社区中进行大满贯研究，这些研究从根本上维持了智能无人系统的自主权，但视觉挑战仍然严重威胁其强大的操作。现有的大满贯方法通常集中在特定的挑战上，并通过复杂的增强或多模式融合来解决问题。然而，它们基本上仅限于特定场景，并具有非量化的理解和对挑战的认识，从而导致性能下降，并且具有较差的概括，并且（或）具有冗余机制的冗余计算。为了推动Visual Slam的边界，我们提出了一个完全计算可靠的评估模块，称为CEMS（SLAM的挑战评估模块），以基于明确的定义和系统分析，以进行一般视觉感知。它将各种挑战分解为几个共同方面，并使用相应的指标评估退化。广泛的实验证明了我们的可行性和表现不佳。与注释地面真相相比，所提出的模块的一致性为88.298％，与SLAM跟踪性能相比，强大的相关性为0.879。此外，我们根据CEMS显示了具有更好性能的CEM的原型大满贯，并且第一个全面的CET（挑战评估表）（EUROC，KITTI等）对各种挑战的客观和公平评估。我们使其在线提供，从而在我们的网站上受益。
如何引用本文：Oller，E。，De Diego，A。，Torres，L。，＆Madera，P。（2023）用纤维增强的现有混凝土结构增强现有的混凝土结构
本文旨在介绍Eurocode 2 [1]的附件J的内容：“使用CFRP的现有混凝土结构的加固”。 div>这是第一次通过信息丰富的附件引入CFRP附加的增援尺寸。 div>附件J考虑了两种不同的粘附加固技术：外部粘附的加固（EBR），包括将层压板或CFRP组织粘贴到要加固的混凝土元素的表面，以及在滚动或CFRP中插入涂层中的钢筋组成的钢筋组成。 div>作为附件J本身是一种新颖性，本文介绍了其内容及其与所有必要方面相关的历史，以设计CFRP增强系统的混凝土结构。 div>
基于晶格的密码学的研讨会
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