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移动操纵器的视觉预测控制-LAA -HAL
对自动移动操纵器的需求是多种应用程序中的几种应用程序的核心，例如精密农业[1]，工业安装[2]，搜索和救援[3]或人类援助[4]。一般而言，移动操纵器必须同时执行移动基础的导航任务，并为机器人臂进行操纵。必须考虑几个挑战以执行这两个任务。从感知的角度来看，机器人系统必须配备可以检测不同地标并分析周围环境的传感器。此外，有必要确保用于执行任务的地标保留在传感器的视野中。从控制的角度来看，控制方案必须同时处理移动基础和机器人组，以使两个子系统之间的协作并避免惩罚完成另一个任务的动作。最后，有必要将机器人臂的控制与移动基础的位移进行协调，以避免机器人系统通过延伸的臂导航的情况，从而在末端效果下导致显着振动，并增加与外部元素奇异构型和碰撞的风险。与任何机器人系统一样，有许多控制移动操纵器的方法。广泛使用的解决方案包括在欧几里得空间中表达任务。在这种情况下，机器人使用板载传感器来估计系统配置。LIDAR型传感器提供几何数据，从而可以准确估计，但不能提供对环境的先进感知。基于视觉的传感器提供丰富的环境信息，但姿势估计对错误高度敏感。使用摄像机时，另一种广泛使用的解决方案
深度学习驱动的数据处理，建模... -LAAS
近年来，从机器学习中使用方法来解决光子系统设计和模式的问题的增长显着增长。最近的许多评论已广泛涵盖了（Nano）光子学[1-7]中深度学习的领域。在这里，我们提供了一个介绍，涵盖了深度学习神经网络的一些相关背景，然后提供了许多更深入的应用程序，这些应用程序涉及纳米光子学研究的各个方面，其中神经网络可以在其中发现应用。我们描述了纳米结构内部电磁场的广义预测网络的开发，该网络允许在向前迭代设计中替换数值模拟，一旦网络得到了全面训练，可以通过数量级加速设计过程。接下来，我们将说明使用串联神经网络来预测多子集成电路中的复杂散射模式，作为神经网络启用逆设计的示例。最后，我们讨论了在高级和实时数据处理中的神经网络的使用，以及在光学数据存储和高光谱成像中的最新应用。
CEMOS：CLAA的心脏结合效率
•CEMOS Cruise Pilot一个主动的吞吐量控制系统，该系统使用高级传感器来通过适应作物流量的变化来维持最佳的收获速度，从而最大程度地提高生产率。•谷物质量相机提供实时的，可视的谷物质量反馈，使操作员可以监视谷物（MOG）和作物损害以外的其他材料，从而改善了质量控制和更好的利润。
Brian Klaas-教学 @ jhu
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变化 - CLAAS 2022 年年度报告
由于粮食短缺主要影响最贫困的人群，我们认为通过高效的农业设备帮助确保全球粮食安全是我们的责任。我们必须坚定不移地继续发展并提高竞争力，以便在我们周围的世界发生变化时保持稳定。正是在不确定的时期，我们真正的优势才得以发挥：我们代表着创新精神、对农业的热情和可靠性。我们将一起坚定不移地继续这条旅程。我们要感谢我们所有的员工、销售合作伙伴、供应商和客户，感谢他们的信任以及他们在这些充满挑战的时期所取得的一切成就。
变化 - CLAAS 2022 年年度报告
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变化 - CLAAS 2022 年年度报告
由于粮食短缺主要影响最贫困的人群，我们认为通过高效的农业设备帮助确保全球粮食安全是我们的责任。我们必须坚定不移地继续发展并提高竞争力，以便在我们周围的世界发生变化时保持稳定。正是在不确定的时期，我们真正的优势才得以发挥：我们代表着创新精神、对农业的热情和可靠性。我们将一起坚定不移地继续这条旅程。我们要感谢我们所有的员工、销售合作伙伴、供应商和客户，感谢他们的信任以及他们在这些充满挑战的时期所取得的一切成就。
变化 - CLAAS 2022 年年度报告
由于粮食短缺主要影响最贫困的人群，我们认为通过高效的农业设备帮助确保全球粮食安全是我们的责任。我们必须坚定不移地继续发展并提高竞争力，以便在我们周围的世界发生变化时保持稳定。正是在不确定的时期，我们真正的优势才得以发挥：我们代表着创新精神、对农业的热情和可靠性。我们将一起坚定不移地继续这条旅程。我们要感谢我们所有的员工、销售合作伙伴、供应商和客户，感谢他们的信任以及他们在这些充满挑战的时期所取得的一切成就。
变更 - CLAAS 2022 年年度报告
由于粮食短缺主要影响最贫困的人群，我们认为通过高效的农业设备帮助确保全球粮食安全是我们的责任。我们必须坚定不移地继续发展并提高竞争力，以便在我们周围的世界发生变化时保持稳定。正是在不确定的时期，我们的真正优势才会显现出来：我们代表着创新精神、对农业的热情和可靠性。我们将一起坚定不移地继续这段旅程。我们要感谢我们所有的员工、销售合作伙伴、供应商和客户，感谢他们的信任以及他们在这个充满挑战的时期所取得的一切成就。
