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伊斯兰堡联邦税务监察员投诉......
我于 2023 年 2 月 2 日向总统秘书处（公共）Aiwan-F-Sadar 提交了编号为 5313/ISB/ST/2022 的投诉，总统秘书处（公共）Aiwan-F-Sadar 于 2024 年 3 月 4 日通过编号为 70/FTO/2023 的裁决，维持了尊敬的 FTC 的决定。联邦税务监察员的建议如下：“因此，充分证明已对所提及的车辆缴纳了销售税，因此，根据联邦税务委员会 (FBR) 于 2021 年 4 月 13 日通过信函第 3(18)/ST-L&P (Pr50594-R 号发出的澄清，投诉人于 2022 年 10 月从 PINSTECH (PAE C) 伊斯兰堡通过公开拍卖获得的这些车辆无需缴纳销售税。因此，根据联邦税务委员会 (FBR) 于 2021 年 4 月 13 日通过信函第 3(18) ST-L&P (Pt.50594-R 号发出的澄清，指示 FBR 和 PINSTECH (PAEC) 伊斯兰堡不要对拍卖车辆征收销售税，因为这些车辆已经缴纳了销售税。”该命令副本载于报告第 70/FTO/2023 号，日期为2024年4月3日。
仓库应用程序同时本地化和映射（SLAM）
COVID-19大流行对全球供应链的破坏性影响及其对本研究论文脆弱性的暴露，描述了为仓库应用实用的SLAM模型的开发和实施。SLAM技术允许自主系统在估计自己的位置的同时绘制未知环境。该模型将硬件（移动机器人平台与传感器）和软件（SLAM算法和实时数据处理）组合结合在一起。该项目涉及审查SLAM算法，组装硬件，开发软件模块并测试模型的性能。实验表明该模型成功映射了未知环境，并准确地估算了其实时位置。该项目对机器人技术，自动驾驶汽车和增强现实具有实际影响。总体而言，这项研究有助于大满贯技术的发展，并为该领域的进一步探索提供了见解。
机器人导航和基于SLAM的地图构造...
*通讯作者zihanli1997@gmail.com摘要：SLAM（同时本地化和映射）技术在机器人技术领域起着至关重要的作用，该领域通过实时定位，映射和路径计划实现了在不知名环境中机器人在不知名环境中的自主导航。本文首先介绍了SLAM技术的基本原理和工作流程，包括传感器数据融合，状态估计和地图构建。然后，通过比较和分析传统的栅格地图和视觉大满贯技术的地图构造方法，显示了不同地图表示的优点和缺点。最后，讨论了SLAM技术在物流，智能制造和其他领域的广泛应用，并将其未来的开发方向进行了研究。关键字：SLAM技术；地图构造；视觉大满贯；应用程序方案1。在迅速发展的机器人技术景观中，对自治的追求是至高无上的愿望。这项工作的核心是同时定位和映射（SLAM）技术，这是一个基石，旨在支撑即将来临的“机器人时代”的基础设施。本质上，SLAM体现了典型的过程，机器人在该过程中浏览了未知的领土，在实时实现了本地化，映射和路径计划。作为自动迁移率的症结，[1-4] SLAM解决了从点A点到B点引导机器人的复杂挑战，该任务是看似简单而又充满复杂性的任务。改善移动处理机器人应用的宽度和深度。2。在未知室内环境的范围内，SLAM成为创新的灯塔，使机器人能够构建周围环境的细致地图并自动导航。随着数十年来无情的研发，该行业为实现机器人的自主权奠定了一条途径，猛烈的技术处于最前沿，预示着自主移动机器人导航的新领域。目前，由SLAM Navigation技术支持的自动移动应用程序非常广泛，涵盖了许多领域，例如航空航天，军事，特殊运营，工业生产，智能运输，消费者娱乐等。[5]典型应用程序包括将SLAM自主导航技术应用于物流机器人，这可以确保机器人具有高度智能和强大的环境适应性，从而有效地提高了企业的物流效率并降低生产成本。SLAM导航具有强大的适应性，周围环境的变化对导航没有影响，[6]完全证明了车辆的灵活性和可扩展性，并且可以根据工作条件的要求来定制各种连接方案。SLAM技术完全依靠环境中的丰富自然特征来进行自主定位和导航。物流和仓储环境相对复杂，机器人需要完成更多工作，因此其位置信息将不断变化[7]。相关工作2.1 SLAM技术早期大满贯研究几乎全部使用LiDAR作为传感器，它具有高精度和相对成熟的解决方案的优势。SLAM技术可以完成机器人的自主定位，有效地跟踪和操作目标，实现自主路径计划和导航，自动避免障碍和其他操作，从而大大改善仓库系统的智能和自主权。[8]但是，缺点也很明显，例如昂贵，大容量，更少的信息
使用LIDAR和单眼摄像头数据用于移动机器人的Orbslam扩展，用于猛击无探测器
摘要：移动自主机器人需要准确的地图来实时导航和做出明智的决定。猛击（同时定位和映射）技术允许机器人在移动时构建地图。但是，在复杂或动态的环境中，SLAM可能具有挑战性。本研究提出了一个名为Scramble的移动自主机器人，该机器人根据两个传感器的数据融合使用SLAM：Rplidar A1M8 LIDAR和RGB摄像机。如何使用数据融合来提高映射，轨迹计划和移动自动机器人障碍物检测的准确性？在本文中，我们表明，视觉和深度数据的融合显着提高了映射，轨迹计划和移动自主机器人的障碍物检测的准确性。这项研究通过引入基于数据融合的SLAM方法来帮助自主机器人导航的发展。移动自主机器人用于各种应用程序，包括包装交付，清洁和检查。开发更健壮，更准确的SLAM算法对于在具有挑战性的环境中使用这些机器人至关重要。
lvi融合：强大的激光射击惯性大满贯方案
摘要：随着在自动驾驶领域的同时定位和映射技术的发展，当前的同时定位和映射方案不再是单个传感器，并且正在朝着多传感器融合的方向发展，以增强ro骨和准确性和准确性。在这项研究中，提出了一种基于相机，LIDAR和IMU的多传感器融合的定位和映射方案，称为LVI融合。不同的传感器具有不同的数据采集频率。为了解决异质传感器数据紧密耦合中时间不一致的问题，时间对齐模块用于对齐激光雷达，相机和IMU之间的时间戳。图像分割算法用于分割图像的动态目标并提取静态关键点。同时，进行了基于静态关键点的光流跟踪，并提出了强大的特征点深度恢复模型，以实现对特征点深度的强大估计。最后，LIDAR约束因子，IMU前综合约束因子和视觉约束因子共同构造使用基于滑动窗口的优化模块处理的误差方程。实验结果表明，所提出的算法具有竞争力和鲁棒性。
从伊斯兰绿色经济角度进行预算
摘要：全球气候变化和环境问题严重威胁着地球满足人类需求和福祉的能力。经济发展活动日益严重地依赖对自然资源的开发，这加剧了这场危机。印度尼西亚面临着类似的挑战，需要实施可持续且环保的经济模式。本研究在地方政府预算文件和区域发展报告中考察了预算编制，重点是将绿色经济原则融入印度尼西亚东爪哇省马塔拉曼地区。该研究采用定性方法研究了玛迪恩市和波诺罗戈县的地方政府预算和经济发展报告。它涉及对与地方发展和预算编制相关的主要和次要来源的全面分析。研究结果旨在促进和加速该地区的绿色经济发展，从而影响资源分配，促进包容和繁荣的社区。
自动化车道变更行为的行为预测和基于SLAM技术的环境感知
除了环境感知传感器（例如摄像机，雷达等）。在自动驾驶系统中，人们可以感知车辆的外部环境，实际上，也有一个感知传感器在系统中默默地专用，即定位模块。本文探讨了自动驾驶汽车的自动巷改变行为预测和环境感知的猛烈（同时定位和映射）技术的应用。它讨论了传统定位方法的局限性，引入了大满贯技术，并将激光雷达的大满贯与视觉大满贯进行了比较。来自特斯拉，Waymo和Mobileye等公司的现实世界实例展示了AI驱动技术，传感器融合和在自动驾驶系统中的集成。随后，纸张研究了SLAM算法，传感器技术的细节，以及自动车道变化在驾驶安全性和效率方面的重要性。它突出显示了特斯拉对其自动驾驶系统的最新更新，该系统结合了使用SLAM技术的自动车道更改功能。本文结论是强调SLAM在实现自动驾驶汽车的准确环境感知，定位和决策中的关键作用，最终增强了安全性和驾驶经验。
优化方法在动态环境中改善视觉猛击
是针对一个问题，即经典视觉大满贯系统的鲁棒性受到环境中动态目标特征点的极大影响，提出了一种使用目标检测算法来识别和消除动态目标特征点的方法。首先，使用目标检测算法yolov5识别收集的环境图像，然后选择周围环境。对象被识别为环境中的动态目标，然后将目标检测结果集成到视觉猛击前端的特征提取中，删除了提取图像特征点的动态目标部分的特征点，其余的静态特征点用于映射构造和定位，并在TUM DATA集合上进行测试。结果表明，在使用目标检测算法来消除动态特征点后，在高度动态的场景中，视觉SLAM系统的绝对轨迹误差的根平方误差将减少97.89％，从而有效提高了系统的定位准确性和鲁棒性。
seg-slam：动态室内RGB-D视觉大满贯整合几何和基于Yolov5的语义信息
摘要：同时定位和映射（SLAM）对于移动机器人技术至关重要。大多数vi-sual SLAM系统都假定环境是静态的。但是，在现实生活中，有许多动态对象，会影响这些系统的准确性和鲁棒性。为了改善视觉大满贯系统的表现，这项研究提出了基于定向的快速和旋转简短（ORB）-Slam3框架的动态视觉大满贯（SEG-SLAM）系统，您只能看一次（YOLO）V5深学习方法。首先，基于ORB-SLAM3框架，Yolov5深学习方法用于构建用于目标检测和语义分割的融合模块。此模块可以有效地识别并提取明显和潜在动态对象的先验信息。第二，使用先前的信息，深度信息和表现几何方法为不同的动态对象开发了差异化的动态特征拒绝策略。因此，提高了SEG-SLAM系统的定位和映射准确性。最后，拒绝结果与深度信息融合在一起，并使用点云库构建了无动态对象的静态密集映射。使用公共TUM数据集和现实世界情景评估SEG-SLAM系统。所提出的方法比当前动态视觉大满贯算法更准确，更健壮。
ru-slam：稳健的深度学习视觉同时定位和映射（SLAM）系统，用于弱质地的水下环境
摘要：准确且健壮的同时定位和映射（SLAM）系统对于自动水下车辆（AUV）至关重要，可以在未知环境中执行任务。然而，直接将基于深度学习的SLAM方法应用于水下环境会带来挑战，这是由于纹理较弱，图像退化以及无法准确注释关键点的挑战。在本文中，提出了强大的深入学习视觉大满贯系统。首先，一个名为UWNET的功能生成器旨在解决弱纹理和图像降解问题，并提取更准确的关键点功能及其描述符。此外，基于改进的水下成像物理模型以自我监督的方式训练网络的知识蒸馏概念。最后，将UWNET集成到ORB-SLAM3中以替换传统的特征提取器。提取的本地和全局特征分别用于特征跟踪和闭环检测模块。公共数据集和自收集的池数据集的实验结果验证了所提出的系统在复杂方案中保持高精度和鲁棒性。