摘要 - 在本文中,开发了一种自适应轨迹同步控制器,该控制器是在机器人模型参数(包括非线性参数摩擦术语)中的通信时间延迟和不确定性的情况下将机器人关节轨迹同步到人类关节轨迹的。通过解释人类机器人协作任务中出现的时间延迟,例如,使用图像处理估算人类轨迹或传感器融合以进行轨迹意图估计或计算限制,将控制器同步到人类轨迹。开发的自适应时间延迟同步控制器采用了新的积分并发学习(ICL)基于基于神经网络参数估计的参数更新定律。使用Lyapunov-Krasovskii函数分析证明了同步和参数估计误差的最终有界稳定性。使用人类机器人同步示例提出了蒙特卡洛模拟的结果,以验证所提出的同步控制器的性能。使用人类机器人同步示例提出了蒙特卡洛模拟的结果,以验证所提出的同步控制器的性能。
绝对和相对轨迹测量系统 (ARTMS) 是一种软件有效载荷,它使配备低成本光学传感器的大量合作观察员能够仅使用方位角测量同时估算自己的轨道和附近非合作驻留空间物体的轨道。ARTMS 通过克服以前飞行演示中的关键限制,在仅角度导航方面取得了进步,这些限制包括:1) 依赖地面提供的精确先验相对轨道信息,2) 无法容纳多个观察员或目标,3) 依赖机动来提高可观测性,以及 4) 依赖 GPS 等外部计量来估算观察员的绝对轨道。相比之下,ARTMS 在多智能体框架内应用创新算法来实时自主估算机载多个观察员和目标的轨道。 ARTMS 通过使用低成本小型卫星硬件并尽量减少对机动和地面交互的依赖,提供自主、稳健且可扩展的绝对和相对导航,满足未来深空任务的关键需求。
机舱内部组件可以利用石墨烯的热性能,因为众所周知,当石墨烯注入聚合物基质时,它可以有效地改变热解途径以及吸热和导热性 [4]。可以通过许多关键方面来中断燃烧过程,例如限制点火的热量和燃料源 [5]。这是通过石墨烯分解引起的协同效应实现的,在表面形成有效的炭层,在燃烧时形成致密的物理屏障 [6]。烧焦的屏障形成了一条“曲折的路径”,有效阻止热量通过聚合物传播,防止进一步燃烧。此外,炭化屏障还可以防止和延迟分解过程中产生的聚合物中有毒气体副产品的逸出。
准确的人类轨迹预测对于诸如Au sostos evers,机器人技术和监视系统等应用至关重要。然而,现有模型通常无法完全利用非语言社会提示在浏览空间时潜意识的人类信息。为了解决这个问题,我们介绍了社会转变,这是一个基于通用变压器的模型,利用多样化和众多的视觉提示来预测人类行为。我们将提示的想法从自然语言处理(NLP)转化为人类轨迹预测的任务,其中提示可以是地面上的X-y坐标序列,图像平面中的边界框或2d或3d中的身体姿势关键点。这又增加了轨迹数据,从而导致人类轨迹预测增强。使用掩蔽技术,我们的模型通过基于可用的视觉提示捕获代理之间的空间相互作用来表现灵活性和适应性。我们深入研究了使用2D与3D姿势的优点,以及一组有限的姿势。另外,我们研究了空间和时间注意图,以确定序列中哪些关键点和时间步骤对于优化人类轨迹预测至关重要。我们的方法在多个数据集上得到了验证,包括JTA,JRDB,行人和骑自行车的人在道路交通和Eth-Cucy中进行验证。该代码公开可用:https://github.com/vita-epfl/social-transmotion。
IT项目的越来越多的失败导致有关这些项目当前管理方式的辩论,并搜索了有关项目管理的新概念和理论,以降低失败率。我们认为,重要的是要知道如何观察一个正在进行的IT项目,以便更好地理解危及的问题。因此,在没有拒绝以前的研究的情况下,我们的目的是提出一种可以提高我们对IT项目失败的理解的方法。我们通过证明将IT项目视为项目网络的价值来做到这一点。我们表明,在正在进行的项目中,可以将其项目成功或失败理解为沿融合和差异之间的连续体沿着连续性。我们提出了描述收敛或发散轨迹的四个特征。我们的分析是基于纵向案例研究,即法国教育区国家的IT项目的Pupitre Virtuel项目。沿连续性/发散的项目网络实体相互作用的动态观察强调很难隔离一个或几个失败因子。相反,我们的观察结果可以通过考虑随着时间的推移的相互作用的动态以及通过争议的实体重新定义来理解项目的演变。从这个角度来看,可以实时纠正项目轨迹,以避免其崩溃。
空中系统系统的抽象合作轨迹计划是一个基本且具有挑战性的问题,旨在利用航空信息来协助地面任务。现有方法通常遭受次优轨迹或计算负担。在本文中,我们讨论了空中系统的合作轨迹计划,在该系统中,无人接地车辆(UGV)在无人驾驶汽车(UAV)的协助下实时计划其当地轨迹。首先,UAV使用非线性模型预测控制(NMPC)生成指导轨迹,该模型将障碍物分布密度视为反映多个障碍对UGV的耦合效果的因素,从而避免了局部最小值问题并改善了计划轨迹的可行性。其次,采用基于空空间的行为控制(NSBC)框架将指导轨迹合并到UGV自己计划的任务中。最后,为UGV开发了一个事件触发任务主管,以决定所有任务的优先级,这降低了传统基于规则的任务主管带来的任务优先级的切换频率。模拟和实验结果都表明,就轨迹误差,在线计算时间和任务执行的成功率而言,所提出的方法具有出色的轨迹计划性能。
图3:随着年龄的增长:(a)脑图通过左运动皮层显示切片,并在标准大脑上覆盖了β调制(蓝色/绿色)的伪-T统计图。为每个亚组指示峰值MNI坐标。时间频谱图显示了神经振荡振幅的调节(光谱幅度的分数变化相对于2.5-3 s窗口中测得的基线)。垂直线表示第一个盲文刺激的时间。在所有情况下,从峰值beta denngonisation(在左感觉运动皮层)的位置中提取结果。请注意刺激过程中明显的β幅度降低。插图线图显示了4-40 Hz试验平均的相锁诱发响应,预期的突出偏转在20和50 ms左右。 (b)绘制的beta波段振幅(0.3-0.8 s窗口与1-1.5 s窗口)的最大差异绘制为年龄的函数(即,每个数据点显示了一个不同的参与者;三角形代表孩子,圈子代表成人)。注意显着相关(𝑅2= 0.29,𝑝= 0.00004 *)。(c)绘制的诱发响应的P50分量的幅度绘制为年龄。没有显着相关性(𝑅2= 0.04,𝑝= 0.14)。这里的所有数据都与食指刺激有关;相似的结果可用于补充信息第1节中的小指刺激。
这场战争将如何收场?这个问题越来越成为华盛顿和其他西方国家首都关于俄乌战争的讨论的焦点。尽管 2022 年秋季乌克兰在哈尔科夫和赫尔松的成功反攻重新燃起了人们对基辅战场前景的乐观情绪,但俄罗斯总统弗拉基米尔·普京 9 月 21 日宣布部分动员并吞并乌克兰四个省,这清楚地提醒人们,这场战争还远未结束。战斗仍在近 1,000 公里的战线上肆虐。结束冲突的谈判自 5 月以来一直处于中止状态。当然,战争的轨迹和最终结果将在很大程度上取决于乌克兰和俄罗斯的政策。但基辅和莫斯科并不是唯一与战争结果息息相关的首都。这场战争是几十年来最重要的国家间冲突,其演变将对美国产生重大影响。有必要评估这场冲突可能如何演变、其他发展轨迹对美国利益意味着什么、以及华盛顿可以采取哪些措施来推动一条最符合美国利益的发展轨迹。
如何自主规划出协同运动轨迹并及时准确地控制舰载机的运动是提升整体甲板作业效率的关键。本文主要讨论的问题是多舰载机协调轨迹规划策略及牵引机与舰载机的协同控制。首先,建立无拖杆牵引系统运动学模型和三自由度动力学模型;其次,提出一种飞机系统协同进化机制以确保多飞机协调轨迹规划并基于混合RRT∗算法生成适应于牵引机系统的轨迹;其次,在不完全约束和各种物理条件约束下,设计双层闭环控制器实现甲板上牵引机系统的轨迹跟踪。外层模型预测控制器有效控制载机与牵引车的协同运动,内层基于自适应模糊PID控制的力矩控制策略严格保证系统的稳定性。仿真结果表明,与反步控制和LQR算法相比,该控制器具有更快、更精确的控制速度,对有初始偏差的直线轨迹、大曲率正弦曲线、甲板上的复杂轨迹具有更强的鲁棒性。