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必须先精确地预测和控制空间中的物体(例如航天器,卫星和太空站),以确保安全性和有效性。运动学是一个在3D空间中对这些身体运动的描述和预测的领域。运动学课程涵盖了四个主要主题领域:粒子运动学介绍,深入研究了两个部分的刚性身体运动学(从使用定向余弦矩阵和欧拉角的经典动作描述开始,并以现代描述仪的综述,例如Quaternions和quaternions and Classical and Classical and Modified Rodrigues参数)。课程以查看静态态度的确定结束,使用现代算法来预测和执行太空中身体的相对取向。
组合数学,核科学研究委员会,1988 年 12 月 19 日 - 1989 年 1 月 6 日,孟买大学。xiii) 四元数和四面体的共轭系统(演讲),拉马努金百年(国际)会议,1987 年 12 月 15-18 日,安纳马莱大学,TN。专业协会成员:
CPSC 487/587 3D空间建模和计算。耶鲁大学。(课程我设计)计算机科学和相关领域的几个领域必须建模并计算对象如何随着时间的推移位于三维空间中,例如机器人技术,计算机视觉,计算机图形,计算机物理学,计算生物学,航空工程等。本课程将教学学生如何在对象之间的空间配置和空间关系随时间进行计算。所涵盖的主题将包括代表空间配置和转换的各种方法(例如变换矩阵,欧拉角,单位四季度,双重四基础等等。),空间变换的层次链,空间表示的衍生物相对于时间,计算空间对象之间的相交和渗透深度,在空间表示(例如使用花朵)上插值,信号处理,超过空间变换,优化空间代表,超过空间表示。
我们研究有向图中的多智能体编队控制问题。相对配置用单位对偶四元数 (UDQ) 表示。我们将这种加权有向图称为单位对偶四元数有向图 (UDQDG)。我们证明,当且仅当对偶四元数拉普拉斯算子与底层有向图的无加权拉普拉斯算子相似时,所需的相对配置方案在 UDQDG 中是合理的或平衡的。提出了直接法和单位增益图法来解决一般单位加权有向图的平衡问题。然后,我们研究了一般非单位加权有向图的平衡问题。报告了 UDQDG 的数值实验。
摘要 - 登陆阶段是澳大利亚航空登陆的关键阶段,尤其是当航空站降落在移动平台上的时,作为地面车辆。在本文中,将无人机板上摄像头的信息与观察者组合在一起的解决方案用于估计和预测着陆平台的未来位置。此着陆估计用于基于四局的控制算法,用于产生和跟踪着陆轨迹。然后在实时实验(两种情况)中验证所提出的解决方案,以证明闭环系统的良好性能和效率。本文报告了这些实验的主要图。此外,由于这项工作旨在为将来的发展奠定基础,因此在上一节中讨论了这项工作的现有限制。
1。简介compution countientation在包括机器人技术和航空设备在内的许多领域中,刚体的方向是一项重要任务。特定于机器人技术,定向在许多工业,医疗和手术应用中起着基本作用。各种方法通常用于建模和表示刚体的方向,例如球形坐标和欧拉角,或偏航,俯仰和滚动(YPR)角度。这些方法使用3 3个矩阵来保存三个单元向量的投影坐标,从而使它们成为内存和资源密集型。相比之下,还开发了紧凑的方法,例如四季度和双重四季度。此代表仅使用四个组件:一个真实和三个虚构部分。上述所有方法已成功用于多个应用程序;
收到日期:2024 年 7 月 24 日。修改后收到日期:2024 年 11 月 12 日。接受日期:2024 年 11 月 18 日。摘要该研究的目的是设计和模拟用于低地球轨道 CubeSat 纳米卫星姿态控制的稳定系统。电子系统位于机械系统内部,在 Proteus 中设计。机械系统在 SolidWorks 中设计,然后下载 CubeSat 3U CAD 进行仿真,最后组装所有 CAD 设计。这些数据用于分析气动阻力、梯度、重力和磁场的空间环境扰动。通过分析欧拉、泊松和四元数方程来完成姿态表示。然后,创建了一个模糊逻辑控制,并给出了两种自动控制案例。分析和虚拟现实模拟表明,CubeSat 3U 纳米卫星的姿态控制正确,考虑到空间环境的扰动和每个轴的新 25° 方向。关键词:模糊控制;模拟;虚拟现实;机电稳定系统;低地球轨道。
量子位可以隔离以执行有用的信息理论任务,即使物理系统从根本上是由非常高维操作员代数来描述的。这是因为可以将Qubits始终嵌入更高维的Hilbert空间中。将经典概率分布的类似嵌入到量子理论中,可以通过变质出现经典物理。在这里,我们询问哪些其他概率模型可以类似地嵌入到有限的维量子理论中。我们表明,可嵌入的模型正是与欧几里得特殊的约旦代数相对应的模型:对真实,复数或四元素的量子理论以及“自旋因子”(具有三个以上自由度的量子),及其直接总和。在这些情况下,只有具有超级条例规则的经典和标准量子理论才能由物理腐蚀图产生。我们的结果通过阐明如何(或不能)伪造量子理论的某些实验测试对量子理论的某些实验测试产生了重大影响。此外,它们暗示所有不受限制的非古典模型都必须是上下文。
我们介绍了CGAPOSENET+GCAN,它通过使用几何Clifford代数网络(GCAN)增强了CGAPOSENET,这是相机姿势回归的架构。添加GCAN,我们仅从RGB图像中获得了相机姿势回归的几何感知管道。cgaposenet使用Clifford几何代数将四元组和翻译向量统一为单个数学对象,即电动机,可用于独特地描述相机姿势。cgaposenet可以在其他方法中获得综合结果,而无需调查损失功能或有关场景的其他信息,例如3D点云,这可能并不总是可用。cgaposenet就像文献中的几种方法一样,只学会了预测运动系数,并且没有意识到预测位于其几何含义的数学空间。通过利用几何深度学习的最新进展,我们从GCAN上修改了CGAPOSENET:从InceptionV3背骨中获得与摄像机框架相关的可能的运动系数的建议,然后通过在G 4,0中使用的一组层来,将它们通过单个电动机为单个电动机。网络的工作是几何意识,具有多活性价值in-