XiaoMi-AI文件搜索系统
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利用群体能力来协助其他系统
大多数群体机器人学的研究都将群体视为一种孤立的感兴趣系统。对异质群的研究[1]，[2]检查了各种类型的机器人，但这些机器人也被视为一个单一实体。尽管在某些情况下，外部系统支持群体[3]，但群体为另一个系统提供服务仍然很少。我们认为，群体作为自我足够的独立系统的普遍观点限制了群体机器人技术的潜在应用范围。具体来说，某些方案 - 诸如搜索和救援操作之类的iOS可能不会从部署机器人群作为自主解决方案来获得可观的优势。但是，群体提供的援助对人类救援人员来说是无价的。机器人群是独特的，以有效地采集。他们的分布式性质使他们能够快速收集环境数据，并通过点对点共享不断地向这些信息持续。我们将这种集体数据收集能力称为“群体的群体”。在群体机器人技术中，已经对集体行为进行了广泛的研究[4]，[5]和集体决策[6]，[7]，通常强调了群体感知的重要性。例如，Valentini等人的作品。[8]和Zakir等。[9]，使用群体感知作为评估集体决策的研究中的工具。群体感知使群可以动态地进行周围环境，检测和报告变化，即使在结构最初未知的环境中也是如此。通常在内部使用收集的信息来完善群体的集体行为，但它也可以看作是一个庞大的，不断发展的共享数据库，其中包含特定于任务的环境数据。通过授予外部系统访问此数据库（例如，通过群体机器人和外部机器人之间的通信）群可以提供有助于外部系统任务的关键信息。但是，有明显的研究重点是利用群体感知来使外部系统受益。群体支持的潜在受益者扩展了 -
类别、量子计算和群体机器人
摘要：机器人群体是人工集体智能的例子，具有简单的个体自主行为和新兴的群体效应，可以完成甚至复杂的任务。机器人群体开发的建模方法是该研究领域的主要挑战之一。在这里，我们提出了一个机器人实例化的理论框架和一个定量的算例。为了建立一个通用模型，我们首先在范畴论的启发下，勾勒出群体的图解分类，将理想群体与现有实现联系起来。然后，我们提出了一个矩阵表示来关联群体中的局部和全局行为，对角子矩阵描述单个特征，非对角子矩阵作为成对的交互项。因此，我们尝试塑造这种交互项的结构，使用量子计算语言和工具对玩具模型进行定量模拟。我们选择量子计算是因为它的计算效率。该案例研究可以阐明量子计算在群体机器人领域的潜力，为逐步丰富和完善留下空间。
宾夕法尼亚州立大学
关键基础设施 ................................................................................................................ 3 走私 ...................................................................................................................... 8 无人机自主性 .............................................................................................................. 9 群体 .............................................................................................................................. 10 当前的 C-sUAS 策略和局限性 ................................................................................ 10 摘要 ............................................................................................................................. 11 目标 ............................................................................................................................. 12
宾夕法尼亚州立大学
关键基础设施 ................................................................................................ 3 走私 ................................................................................................................ 8 无人机自主性 .......................................................................................................... 9 群体 ........................................................................................................................ 10 当前的 C-sUAS 策略和局限性 ........................................................................ 10 摘要 ........................................................................................................................ 11
无线网络的分布式协议：来自EHealth Systems
摘要无线网络的快速发展正在通过启用无缝，低延迟的通信来改变各种域，从eHealth系统转变为无人机群和自动驾驶汽车。在医疗保健中，无线传感器和5G网络正在通过连续的数据收集，远程诊断和个性化治疗方法彻底改变患者监控，从而确保高可靠性传播。同时，无人机（无人机）群越来越多地部署在诸如灾难响应，环境监测和交付服务等平民应用中，需要可扩展的通信协议以实现有效的数据交换和与地面站的协调。随着这些技术收敛，人工智能（AI）正在成为下一代无线网络的关键推动因素，从而通过网络节点级别的预测分析来增强系统性能。通过预测网络条件，AI赋予了自动驾驶汽车和无人机，以增强互操作性，优化路由，动态调整通信策略并改善跨应用程序的资源管理。本演讲将探讨分布式数据传输协议中的挑战，当前的进步和未来的研究方向，重点关注它们在整合EHealth系统，无人机群，自动驾驶汽车和AI-Driendiven网络中的作用，以开发更适应性和智能的通信基础设施。
基于区块链的空间领域感知
摘要 — 随着太空活动的迅速扩展和太空垃圾的不断积累，空间领域感知 (SDA) 已成为维持安全太空行动的关键。本文提出了一种使用卫星群和区块链的去中心化解决方案，其中卫星（节点）充当验证者和批准者的角色，以安全地验证和存储碎片跟踪数据。我们的模拟表明，网络在约 30 个节点的情况下实现最佳性能，平衡吞吐量和响应时间稳定在 4.37 秒。这些结果表明，可以通过将大型网络分离为较小的自主群来有效地管理它们，每个群都针对特定任务进行了优化。此外，我们将去中心化群架构的性能与完全共享角色模型的性能进行了比较，并表明当角色分离时，可扩展性和响应时间显着改善。索引术语 — 空间领域感知、区块链、分布式账本、安全
离岸任务创新。 ...
•部署在10个群体中的平台•最终检查码头，自动锚定和重新定位选项的自我部署•离岸弹性计算和通信•固定，锚定或海上跟踪功能•网格连接可行（在Quay-side或更大的平台上）
无人机系统智能群体技术
过去 25 年来，无人驾驶航空系统 (UAS) 或无人机技术（包括单个系统和 UAS 集群）得到了广泛应用。因此，随着该技术的不断成熟，这项技术以及使用这些 UAS 功能的能力既代表着当前的威胁，也代表着日益严重的威胁。在本次评估中，我们将无人机集群技术分为三类：(1) 由多个操作员协调的单个无人机群；(2) 已以协调方式编程为单独飞行、以领导者-跟随者配置飞行或以多无人机编队飞行（由人类操作员控制多架无人机）的无人机；(3) 可以在单个无人机之间进行通信并对外部刺激做出反应的智能无人机群。前两类代表了我们在本评估中所说的替代集群技术，而第三类被称为智能集群技术。1