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自主拖拉机的虚拟设计和模拟
摘要： - 此项目介绍了可以使用机器人操作系统（ROS）和凉亭在农业领域导航的自主拖拉机的设计和模拟。使用Fusion 360构建拖拉机模型并将其导入ROS。拖拉机使用LIDAR传感器使用Gmapping算法执行同时定位和映射（SLAM）。拖拉机还将Dijkstra算法和动态窗口方法（DWA）分别用于全局和局部路径计划。使用PID控制器控制拖拉机的运动。模拟结果证明了拖拉机在遵循预定义路径时绘制环境，定位并避免障碍物的能力。该项目还讨论了拟议方法论的挑战和局限性，以及未来工作的范围。
计算机视觉，机器学习和人工智能的研发工程师 - 生物医学项目OP计算机视觉，机器学习和人工智能的研发工程师 - 生物医学项目OP
计算机科学，电气工程，物理或相关技术领域或同等实践经验的硕士或博士学位。在以下一项或多项中的3年以上编程经验：Python，C/C ++。具有库和工具包的经验丰富的能力经验，例如CUDA，MATPLOTLIB，SCIKIT，OPENCV，TENSORFLOW，PYTORCH…熟悉Linux操作系统。在计算机视觉，机器学习，优化算法基础，数据挖掘或机器智能（人工智能）方面具有3年的经验。内窥镜图像处理，SLAM技术和CT-SCAN分割的经验是一个重要的优势。能够在研究议程上设计和执行。强大的分析和沟通技巧。学习和获取新知识的能力。
使用2D激光雷达环境的自适应学习粒子群体优化的移动机器人路径计划
摘要智能逻辑应用程序机器人的加载和卸载操作在很大程度上取决于其感知系统。但是，关于LIDAR图及其在复杂环境导航系统中的评估算法的研究很少。在拟议的工作中，使用二进制占用网格方法对LIDAR信息进行了限制，并实施了改进的自适应学习粒子群群优化（ISALPSO）算法，以进行路径预测。该方法利用2D激光雷达映射来确定后勤应用程序中移动机器人最有效的路线。在机器人操作系统（ROS）平台中使用Hector SLAM方法来实现移动机器人实时位置和地图构建，随后将其转换为二进制占用网格。为了显示所提出方法的路径导航发现，使用2D LIDAR映射点数据在MATLAB 2D虚拟环境中创建了导航模型。根据生成的路径的性能，ISALPSO算法适应其参数惯性重量，加速度系数，学习系数，突变因子和群的大小。与其他五个PSO变体相比，ISALPSO算法具有相当短的路径，快速收敛速率，并且基于使用2D Lidar环境的验证，需要更少的时间来计算运输和卸载环境之间的距离。使用与2D激光雷达连接的Quanser硬件验证了Logistic应用程序中移动机器人的路径规划的效率和效率，并使用拟议的算法在环境3中进行操作，以生产最佳路径。
RAS-SES 598- 空间机器人和人工智能
本课程全面介绍机器人探索和人工智能驱动的测绘和采样技术，专为太空探索和地球观测而设计。学生将获得计算机视觉、同步定位和测绘 (SLAM)、多机器人协调以及使用先进人工智能工具在极端环境中操作等关键领域的专业知识。课程强调现实世界的实施，将讲座与使用移动自主系统的动手项目相结合，包括可作为数字孪生和物理存在于 DREAMS 实验室中的自主地面、空中和水上机器人。课程以小组为基础的期末项目结束，学生将设计和演示用于未来太空探索、行星科学和地球观测的端到端机器人系统。
RAS-SES 598-空间机器人和AI
本课程为机器人探索以及AI驱动的映射和采样技术提供了全面的介绍，该技术量身定制，用于太空探索和地球观察。学生将在计算机视觉，同时本地化和映射（SLAM），多机器人协调以及使用高级AI工具在极端环境中运营等关键领域获得专业知识。课程强调现实世界的实施，将讲座与动手项目结合使用移动性自主系统，包括自主地面，空中和水生机器人作为数字双胞胎可用的以及在梦境实验室中的物理。该课程最终达到了一个基于小组的最终项目，学生在该项目中设计并展示了端到端的机器人系统，用于未来的空间探索，行星科学和地球观察。
3D狭窄空间映射技术的实验评估
关键词：大满贯，激光雷达，基于图像的映射，点云，狭窄空间，传感器评估摘要：狭窄的空间测量和映射对于许多应用而言非常重要，对数字3D模型的需求低 - 成本低成本，相对快速的方式增长。本文研究了用于室内映射的基于SLAM和基于图像的映射系统，并重点介绍了从两个商业映射系统Leica BLK2GO和MatterPort Pro2 Pro2 3D（MC250）获得的3D点云的比较。问题的问题包括映射轨迹对产生的映射结果的影响，以及狭窄空间测量中的映射传播误差的量。在实验上将两个系统与理想的几何目标设施和狭窄走廊的示例环境进行了比较。最后，通过派生指标给出结果，可以扩展到几个实际应用程序。
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。
俄勒冈州经济和收入预测
传统上，通货膨胀导致的经济繁荣通常都不会有好结果，也就是说，经济衰退不会不来。因此，人们很容易对经济前景感到悲观。去年的商品衰退和今年早些时候的银行业动荡等经济发展形势使人们更加担心经济前景。然而，短期内经济衰退还远未成定局。原因包括一些新迹象表明通货膨胀正在降温，美联储正考虑暂停加息，这限制了过度紧缩的可能性。此外，随着住房和制造业趋于稳定，收入增长再次超过通胀，经济正显示出一些重新走强的迹象。所有这些都表明，短期内经济不太可能突然停滞。预测的一部分不仅是确定动态，还包括确定时机。
MCD：机器人感知的多种大型多校区数据集
感知在各种机器人应用中起着至关重要的作用。但是，现有的良好的数据集偏向自动驾驶场景，而未标记的SLAM数据集则很快过于拟合，并且通常缺乏环境和域变化。为了扩大这些领域的边界，我们介绍了一个名为MCD（Multi-campus数据集）的全面数据集，其中包含各种感应方式，高准确的地面真相以及在三个欧亚大学的欧亚大学校园内的挑战性环境。MCD包括CCS（经典的圆柱旋转）和NRE（非重复性环球）LIDAR，高质量的IMU（惯性测量单元），相机和UWB（URWB（Ultra-Wideband））传感器。更重要的是，在开创性的努力中，我们引入了29堂课的语义注释，超过59k稀疏的nre lidar扫描