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使用混合深钢筋学习
摘要 - 在越野环境中旋转的未拧紧地面车辆（UGV）的准确路径跟踪面临着源于操作条件的多样性引起的挑战。用于Ackermann转导车辆的传统基于模型的控制器具有良好的（无防滑）路径跟踪的穿孔，但性能会以越来越不平坦的地形和更快的遍历速度下降。本文介绍了一种新颖的方法，一种混合深化增强学习（HDRL）控制器，利用了线性二次调节器（LQR）的优势和深钢筋学习（DRL）控制器，以增强Ackermann steceered ugvs的增强路径跟踪。DRL控制器主要弥补地形条件和未知车辆参数的不确定性，但训练在计算上可能很昂贵。LQR控制器在初始训练阶段指导DRL控制器，从而确保更稳定的性能并在早期迭代中获得更高的回报。这样做，这种混合方法提供了有望克服基于模型的控制器的局限性以及常规DRL方法的样本信息的局限性。在手稿中显示的初步结果显示了HDRL控制器的希望，表现出比无模型的DRL和常规反馈控制器更好的性能。
视觉引导的跟踪和无人机的紧急登陆
摘要：本文提出了一种基于视觉的自适应跟踪和降落方法，用于多轨无人机（UAV），该方法旨在在推进系统故障的情况下进行安全恢复，从而降低了可操作性和响应能力。该方法解决了外部干扰（例如风力和敏捷目标运动）所带来的挑战，特别是考虑了由推进系统故障引起的可操作性和控制限制。在我们先前在执行器故障检测和耐受性方面的研究中，我们的方法采用了修改的自适应纯追求指导技术，并具有额外的适应性参数来说明可操作性的降低，从而确保对移动物体的安全跟踪。此外，我们提出了一种自适应着陆策略，该策略适应跟踪偏差并最大程度地减少偏离靶向降落，这是由于横向跟踪误差和延迟响应引起的，并使用侧向偏置依赖依赖于偏置的垂直速度控制。我们的系统采用基于视觉的标签检测来确定与无人机相关的无人接地车辆（UGV）的位置。我们在中期紧急着陆情况下实施了该系统，其中包括对紧急降落的执行者健康监测。广泛的测试和模拟证明了我们方法的有效性，大大推动了由于执行器故障而导致具有受损控制权的无人机的安全跟踪和紧急登陆方法的发展。
自动移动机器人的信息模型
摘要自动移动机器人（AMR）之间的合作，包括无人驾驶汽车（UAV），无人接地车辆（UGV）和/或无人的地表车辆（USV），可以显着增强其功能，使它们能够解决超出个人机器人的更复杂的任务。但是，为了充分利用这种合作，对所交换信息的综合理解（以语义互操作性为止）至关重要。实现这些机器人之间的语义互操作性需要深入了解相关信息及其基本结构。为了应对这一挑战，本文介绍了专门为AMR开发的平台和与技术无关的信息模型。该模型旨在通过确保语义互操作能力的方式构建信息来促进协作。本文概述了模型的开发过程，从相关科学文献的信息结构化结构化开始，从而产生了代表AMR域内知识和语义的基础框架。通过涉及多个AMR的用例证明了信息模型的实际应用。此外，本文还提供了有关所采用方法论的见解，强调了系统文献评论的重要性，并与从业人员合作以完善和验证模型。它还讨论了理论和实际含义，解决了研究过程中遇到的潜在局限性。
计算机安全原理和练习第三版解决方案手册
修订版的车辆动力学基础知识提供了一种平衡的方法来教学和参考车辆动力学科学，涵盖了全球工程师的大学级介绍和实用应用。本书在合并现代化的图形和改进的修订版中，保持了易于阅读的易语。该领域的专家托马斯·吉莱斯皮（Thomas Gillespie）博士的目的是在提供详细的概念解释和通过方程式和示例问题应用工程原理之间取得平衡。著名的车辆动力学专家托马斯·吉莱斯皮（Thomas Gillespie）博士曾担任布什总统的顾问，领导了高级超导研究机构间任务组。在政府任职后，他返回学术界，领导大湖区卡车和过境研究中心十年。他的教学组合包括汽车工程，车辆动力和设计，可满足学生和行业专业人员的需求。他于2006年从学术界退休，后来从2021年从机械模拟公司退休。吉莱斯皮博士因其关于车辆动力学的全面教科书《车辆动力学基础》而受到庆祝，该教学本已在全球范围内成为工程师的主食，持续了三十多年，从而提供了从入门概念到实际应用的见解。本文比较了凉亭和Anvel模拟器，重点是设计无人接地车辆（UGV）控制系统至关重要。与此同时，托马斯·吉莱斯皮（Thomas Gillespie）博士的《车辆动力学基础》（Thomas Gillespie）的书已成为工程师的信任资源，已有三十年的历史，对该主题提供了全面的介绍，并提供了详细的解释，方程式和示例问题。修订版旨在维持原始版本的可接近性，并提供现代化的图形和提高的可读性，使其适合于车辆动力学和经验丰富的专业人员。
2009-2034 财年无人系统综合路线图
D.8 战场撤离 – 辅助机器人 (BEAR) ......................................................................................................152 D.9 生物质反应堆动力...................................................................................................................154 D.10 仿生人体检测......................................................................................................................154 D.11 生物机器人.........................................................................................................................................154 D.12 猎犬/战士助手.........................................................................................................................154 D.13 CENTAUR 地面机动系统.............................................................................................................155 D.14 化学机器人 (ChemBots)....................................................................................................................155 D.15 协作式联网自主车辆 (CNAV).................................................................................................156 D.16 通信/导航网络节点 (CN3)..............................................................................................................156 D.17 复杂地形机动性.............................................................................................................................156 D.18 受限射频 (RF).....................................................................................................................156 D.19 合作多车辆 R