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具有漫游地形的漫游车导航的经验
引言月球的诱惑很强 - 人类再次应对挑战。一个有前途的近期场景是将一对流浪者降落在月球上，并参与多年1000公里的历史景点，包括阿波罗11号，测量师5，游侠8，阿波罗17和Lunokhod 2 [6]。在这种情况下，流浪者将以自主或保护的监督控制模式进行操作，并将其周围环境的连续实时视频传输到地球上的操作员。虽然这种任务的硬件方面令人生畏 - 电源，热，通信，机械和电气可靠性等。- 软件控制方面同样具有挑战性。特别是，流动站需要能够在各种地形上行驶并维护其操作的能力。以前的行星机器人（尤其是Lunokhod 2和Viking的手臂）的经验说明了远程操作员的费力和不可预测的时间延迟的漫画。更好的操作模式是监督远程运行，甚至是自动操作，其中流动站本身负责做出许多维持进度和安全所需的决定。我们已经开始了一项计划，以开发和演示技术，以在月球般的环境中启用远程，保护的远程操作和自动驾驶。特别是，我们正在研究立体声的技术
国防部 PNT 战略 - 弹性导航和授时基础
rntfnd.org › wp-content › uploads › Do... PDF 美国军方继续在定位、导航和授时 (PNT) 能力的开发和使用方面处于世界领先地位，... 50 页
为中小企业寻找欧盟融资机会
• 框架伙伴关系 框架伙伴关系是欧盟与特定组织（如非政府组织 (NGO)、研究机构或行业协会）之间的长期合作。框架伙伴关系提供数年稳定的资金和支持，使合作伙伴能够更有效地规划和实施战略举措。有关赠款标准规则和赠款管理模式的更多信息，请点击此处。欧盟赠款资助各种活动，包括：
导航，机器人技术和抓斗
On-On-On-On-Orbit服务（OO）包括一系列服务类型，以增加卫星的寿命及其性能，并确保它不会助长太空碎片的日益增长的问题。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。 在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。 这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。
导航具有免疫力错误的患者的护理过渡：单中心的描述性经验
从小儿护理到成人护理的过渡是管理儿童的关键里程碑，尤其是在患有复杂慢性病的孩子中。它涉及确保患者和家庭正确适应新阶段，保持正在进行的治疗的连续性，并与专家建立适当的后续计划。先天免疫误差（IEI）的患者（以前称为原发性免疫疾病（PID））是一组疾病的一部分，其特征是免疫系统适当功能的改变；随着这些实体的诊断和治疗工具的进展，预期寿命的增加以及新需求出现。这些孩子在过渡期间有特殊需求。在患有PID和综合征特征的儿童组中尤为重要，他们经常出现多种慢性病。在这些情况下，过渡计划是一个重要的挑战，不仅涉及患者及其家人，而且还涉及广泛的专家。为了实现这一目标，应在小儿专家和成人顾问之间建立一个多学科的过渡团队，设计一个必不可少的巡回赛。As few transition care guidelines in the fi eld of PID are available, and to our knowledge, there is no speci fi c information available regarding patients with PID associated with syndromic features, we share our experience in this issue as a Primary Immunode fi ciencies Unit that is a National Reference Center for PID, and propose a guide to achieve an adequate and successful transition to adulthood in these patients, especially in those with associated syndromic features.
BCAM 引领英国医疗美容市场最新趋势
来源：Rare：英国 16 岁以上的咨询成年人（N=3,519）数据收集于 2022 年 9 月 16 日至 11 月 1 日。问题 17 - 您是否考虑在未来 12 个月内进行以下任何医学美容治疗？正在考虑任何医学美容治疗的人（N=710）。
学习在实际环境中有效，精确地导航
在陆地机器人自主导航的背景下，创建用于代理动力学和感官的现实模型是机器人文献和商业应用中的广泛习惯，在该习惯中，它们用于基于模型的控制和/或用于本地化和映射。另一方面，较新的AI文献是在模拟器或Ai-thor的模拟器或端到端代理上进行训练的，在这种模拟器中，重点放在照相现实渲染和场景多样性上，但是高效率机器人动作具有较少的特权角色。所得的SIM2REAL差距显着影响训练有素的模型转移到真正的机器人平台。在这项工作中，我们探讨了在设置中对代理的端到端培训，从而最大程度地减少了Sim2real Gap，在感应和驱动中。我们的代理直接预测（离散的）速度命令，这些命令是通过真实机器人中的闭环控制维护的。在修改的栖息地模拟器中鉴定并模拟了真实机器人的行为（包括底盘的低级控制器）。探视和定位的噪声模型进一步促进了降低SIM2REAL间隙。我们在实际导航方案上评估，探索不同的本地化和点目标计算方法，并报告与先前的工作相比的性能和鲁棒性的显着增长。