XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPlanners
Delta IV 有效载荷规划指南
Delta IV 有效载荷规划指南将定期修订，以纳入最新信息。我们鼓励您返回下面的修订服务卡，以确保您被列入 Delta IV 有效载荷规划指南未来修订的邮寄名单中。您的地址变更应在提供的空间中注明。
2025 APA趋势报告
除了APA的PAS快速注释94，“前视觉计划”，它简要描述了如何在具有远见的AP ProACH中使用本报告的多种趋势，我们开发了一门交互式在线课程，以了解如何使未来有意义，训练未来的期货属于您的期货，并在您的工作中使用前景：使用未来来创建动态计划。该课程提供了有关如何与社区成员一起确定社区中趋势和信号的方法，如何优先级和专注于最重要的趋势，如何想象您如何想象未来的外观以及远见的实践可以帮助您创建DY NAMIC计划，从而使您可以在未来临近的情况下沿途探索。
Delta IV 有效载荷规划指南
Delta IV 有效载荷规划指南将定期修订，以纳入最新信息。我们鼓励您返回下面的修订服务卡，以确保您被列入 Delta IV 有效载荷规划指南未来修订的邮寄名单中。您的地址变更应在提供的空间中注明。
迈向自动消防无人机：在线计划者...
抽象无人机技术正在迅速发展，并且在培养操作过程中代表了显着的好处。本文提出了一种新型的方法，用于无人驾驶汽车（无人机）的自主装修任务。提议的无人机框架由一个本地规划师模块组成，该模块发现了无障碍物的路径，可以将车辆引导到目标区域。检测到目标点后，无人机计划采用最佳轨迹，以进行灭火球的精确弹道发射，从而利用其运动学。生成的轨迹最小化了整体遍历时间和最终状态误差，同时尊重无人机动态限制。在模拟和实际测试中都评估了所提出的系统的性能，并具有随机定位的障碍物和目标位置。该拟议框架已在国际无人飞机系统会议（ICUAS）的2022年无人机竞争中采用，在该竞赛中，它在模拟和实际情况下，在越来越多的困难越来越多的困难中成功完成了任务，从而在整体上获得了第三名。本文的视频附件可在网站上https://www.youtube.com/watch?v=_hdxx2xxkvq。
Delta II 有效载荷规划指南 - 联合发射联盟
第 3 节 • 更新了所有整流罩的可用包络信息（图 3-3、3-4、3-5、3-8、3-9、3-10、3-11、3-14、3-15 和 3-16） • 增加了降低高度双有效载荷连接配件的整流罩包络信息（图 3-12） • 增加了有效载荷整流罩检修门信息（第 3.5 节） 第 4 节 • 更新了东部靶场和西部靶场设施和电磁环境 • 增加了 GN 2 吹扫连接器详细信息（第 4.1.1.2 节） • 更新了整流罩压力包络（图 4-7） • 更新了有效载荷环境：热、声、振动和冲击 • 更新了第三级质量特性 第 5 节 • 增加了 3715 和 4717 PAF • 增加了降低高度双有效载荷连接配件（RHDPAF） • 增加了客户提供的 PAF 的信息 • 更新了 PAF 的功能 • 更新了PAF 数据 • 更新了电气设计标准
计划扩散器：具有机器人操纵扩散模型的LLM计划
摘要：体现的AI正在逐步探索大型语言模型（LLMS），以进行机器人技术的有效计划。体现AI的最新进展使LLMS能够将视觉观察和高级目标提示解析为可执行子任务。但是，这些现有方法通常完全基于环境的初始状态执行计划，从而导致生成更长的计划时的基础弱化。通过以语言的形式纳入环境反馈来结合循环的一些最新指示。与这些方法不同，我们介绍了计划扩散器，这是一种新颖的“闭环”方法，用于逐步计划，并在循环的每个步骤中进行视觉反馈伴奏。具体来说，我们的方法自动加入采用LLM来生成单步文本子目标和扩散模型，以将其转化为可视觉子目标，用于后续计划。最后，一个能够实现这些亚目标图像的目标政策将其执行。对Ravens基准套件的全面评估表明，计划扩散器超过了最先进的方法，尤其是在长期任务中。此外，我们的方法在分发场景中证明了强大的概括性 - 可轻松处理看不见的颜色，对象和增加任务复杂性。
Drplanner：使用大语言模型的自动化车辆的运动计划者的诊断和维修
摘要 - 动感计划者对于在各种情况下自动化车辆的安全操作至关重要。但是，没有运动计划算法在文献中实现了完美，并且提高其绩效通常是耗时且劳动力密集的。为了解决上述问题，我们提出了Drplanner，这是第一个旨在使用大型语言模式自动诊断和维修运动计划者的框架。最初，我们从天然和编程语言中生成了计划者及其计划的轨迹的结构化描述。利用大型语言模型的深刻功能，我们的框架返回了修复的计划者，并具有详细的诊断描述。此外，我们的框架在评估修复结果的评估中持续反馈在迭代上进步。使用基于搜索和采样的运动计划者为自动车辆验证我们的方法；实验结果强调了在提示中进行演示的需求，并表明了我们框架有效识别和纠正难以捉摸的问题的能力。