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Glympse 通过使用 HERE 和 AWS 增强导航来减少现场安全挑战
当重工业客户向 Glympse 报告这些挑战时，它看到了利用 Glympse 地理定位平台解决行业独特地理位置和可见性用例挑战的机会。作为真正了解和理解时间关键型物流领域的敏捷合作伙伴，Glympse 使用了地图和定位技术领导者 HERE Technologies 的 API。Glympse 开发了一种基于 Web 的解决方案，允许客户向入站司机和访客提供针对他们的逐向导航 - 使用他们浏览器设置的语言。通过短信通知，司机到达现场后会收到提示，点击他们收到的链接。然后，他们会收到基于浏览器的逐向导航，了解现场的去向。Glympse 为客户提供了一个直观的后台仪表板。它提供有用的数据和分析，例如司机在每个院子或区域停留的时间、现场停留时间、车辆速度和司机反馈。
使用机器学习
摘要 - 本文提出了一种新型的地形自适应局部轨迹规划师，旨在在可变形地形上自动操作。最先进的解决方案要么不考虑可变形的地形，要么不提供足够的鲁棒性或计算速度。为了弥合此搜索差距，本文引入了一种新型的模型预测控制（MPC）公式。与仅依赖于避免障碍物的硬性或软限制的普遍的最新方法相反，目前的配方通过纳入两种类型的约束来增强鲁棒性。通过广泛的仿真来评估配方的有效性和鲁棒性，涵盖了广泛的随机场景，并与最新方法进行了比较。随后，通过文献中以最佳控制的地形力学模型来增强该配方，并明确解决了地形变形。此外，采用无知的卡尔曼过滤器的地形估计器可用于在线动态调整下沉指数，从而产生地形自适应配方。在现实世界中，该公式在现实世界的实验中进行了测试，以刚性验证的配方作为基准测试。结果展示了拟议的配方所实现的优越的安全性和绩效，强调了将Terramogenics知识整合到计划过程中的重要意义。具体而言，所提出的地形自适应配方可实现平均绝对侧滑角，平均绝对偏航率降低，目标时间较短以及更高的成功率，这主要归因于其对计划者内部机械学的增强的理解。
srlm：具有大语言模型和深度强化学习
摘要 - 交互式社交机器人助手必须在复杂而拥挤的空间中提供服务，同时根据实时人类语言命令或反馈来调整其行为。在本文中，我们提出了一种新型的混合方法，称为社会机器人计划者（SRLM），该方法集成了大型语言模型（LLM）和深度强化学习（DRL），以浏览人体充满的公共空间并提供多种社会服务。srlm实时从人类中的命令中注入全球计划，并将社会信息编码为基于LLM的大型导航模型（LNM），以进行低级运动执行。此外，基于DRL的计划者旨在维持基准测试性能，该性能由大型反馈模型（LFM）与LNM混合，以解决当前文本和LLM驱动的LNM的不稳定性。最后，SRLM在广泛的实验中表现出了出色的表现。有关此工作的更多详细信息，请访问：https：//sites.google.com/view/navi-srlm。
立法单吊舱 - 学生的系统导航。 ...
▪社区护理发展计划目前正在开发传播的蓝图，该计划将指导各地区建设自己的社区护理系统。▪HIE单位代表ODE在护理系统（SOC）咨询委员会中，确保教育是制定2025年州和地方SOC战略计划的关键合作伙伴。▪Full服务社区学校（FSC）被证明是社会需求支持模型。HIE部门正在努力将其映射到该框架，并支持学区实施FSC。
开放世界GPS目标视频导航方法（草稿）
建筑原则。我们开发了一个模块化系统，解决了任务基础的关键挑战：（i）（ii）开放世界人类环境中使用单眼相机进行视觉导航，并具有（iii）低频，高潜伏期感应和控制。不可靠的传感器流与嘈杂的本体感受相结合，在单眼环境中具有准确的深度和比例估计，具有挑战性。要解决（i），选择了依靠语义图像提示，而不是放弃3D度量几何估计，而是专注于2D图像空间中的遍历性估计。为了概括（ii）的不同场景和外观变化，使用了大规模数据集上预测的视觉特征，并在frodobots-2k数据的精选部分上进行了微调。由于硬件限制和延迟的不可预测性，（iii）很难直接解决。该系统的重点是处理次优路径找到引起的导航故障和较差的Trajectory跟踪，这是由于通信不良引起的。这是通过使用可靠的故障检测和恢复来增加导航管道来实现的。在高水平上，系统（图1）由受到启示，控制和故障检测和恢复模块组成。感知模块估计了从RGB输入的遍历性，并且还向下一个路点发出以自我为中心的方向向量。控制模块选择与Waypoint向量对齐并生成控制命令的基因差异可行的轨迹。感知。故障检测和恢复模块是对原始RGB进行的监督监视器，并预测从感知到检测失败的遍历性，覆盖控制模块以在必要时执行启发式恢复行为。鉴于需要在开放世界的人类环境中进行操作而没有由于单眼设置而没有可靠的深度感应，因此使用了基于场景语义的视觉遍历性预测。感知模块将RGB图像作为输入，并根据输入图像输出遍历性掩码，并在[0，1]中以遍历性得分为单位。在内部，快速的遍历性估计器会产生一个初始面膜，然后通过聚类启发式方法进一步进行后处理，以识别并强烈惩罚可能的障碍。估算器使用验证的恐龙视觉特征，可以对各种环境进行强有力的概括，并允许进行样品有效的训练和填充来适应新场景。在捕获不同地形上的偏好时，要训练轮式Frodobot配置的估计器，这是一种自动从Frodobots-2K
电子技术员、潜艇、导航 - C121 - MyNavyHR
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ai-nevigation开发环境
我们介绍导航开发环境2，这是一种基于上游学习导航研究的低成本模型全堆栈导航系统。系统有两个部分：1）用于几何导航的板载轻量级软件堆栈，包括SLAM，遍历性分析和长马路径计划。2）基于Unity的可自定义仿真环境，具有与现实世界平台相同的传感器和运动模型，照片真实的渲染和自动数据注释。我们的导航算法仅依赖于单个低成本LIDAR-IMU模块和板载计算机。这可以在流行平台上部署，而没有额外的费用或外部校准工作，例如Unitree GO2。在实验中，我们显示了其本地化，避免碰撞和计划在各种环境中的规划。我们还显示了系统在自定义环境中的微调3D对象检测和语言导航中的用法。指南和教程是为系统在流行平台上的设置提供的，并与上游模块集成。
上海华测导航技术有限公司 2024 Q1-Q3 ...
七、综合收益总额 382,141,561.27 270,910,942.01 （一）归属于母公司股东的综合收益总额 387,548,128.58 278,515,189.10