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flinders敏感线大鼠的超声波发声，抑郁>的遗传动物模型
目的：大鼠发出的超声波发声（USV）可能反映了情感状态。具体来说，在少年比赛中发出的50 kHz呼叫与积极影响有关。鉴于抑郁症的特征是该领域的深刻变化，我们提出USV调用可能配置了评估抑郁状态的合适工具。利用Flinders敏感线（FSL），这是一种已建立的抑郁症动物模型，我们评估了大鼠在挠痒痒期间发出的USV调用，这是基于少年大鼠粗糙和摔倒的游戏的程序。方法：少年FSL大鼠及其控制对应物，抗火焰队的耐药线（FRL）和Sprague Dawley，被提交挠痒痒的会议，以模仿大鼠玩耍的行为。从PND21开始，每天将大鼠挠痒痒6周。记录了挠痒痒的会话，以进一步对50 kHz调用的声学分析。结果：在所有应变中挠痒痒增加了50 kHz的呼叫。FSL大鼠发出的呼叫多于控制菌株，并显示出更高数量的扁平组合呼叫。结论：挠痒痒是诱导50 kHz USV调用的强大方法。分析在挠痒痒期间发出的USV调用是一种适合研究与抑郁症相关的情感状态的方法。FSL大鼠没有出现Anhedonia，而是更高的奖励敏感性，这可能是其压力脆弱性的基础。
自主表面容器设计注意事项
本演示文稿将讨论在设计，建造和设置未螺旋的表面容器（USV）期间所学的经验教训。特别是，我们将讨论设计限制，我们在第一和第二版中学习和应用的教训；由于EMAPS自主USV的性质，设计影响的设计影响，例如远离居住空间以及远程和自动操作所需的功率和控制系统。我们还将讨论在海洋环境中实施自主系统所需的系统以及所涉及的挑战。
使用快速行进方法
抽象有效且智能的路径规划算法设计用于在动态海洋环境中进行操作，对于无人体表面车辆（USV）的安全操作至关重要。当前的大多数研究都通过基于解决方案为基于每个USV都有强大的通信渠道以获取基本信息（例如海上车辆的位置和速度）的非执行假设来涉及“动态问题”。在本文中，提出了基于卡尔曼过滤器的预测路径计划算法。该算法旨在预测移动船的轨迹以及实时的USV自身位置，并因此评估碰撞风险。对于计划计划的路径，提出并开发了一种加权快速的正方形方法，以搜索最佳路径。可以通过调整加权参数来针对任务要求（例如最小旅行距离和最安全路径）进行优化路径。已使用包括实际环境方面的许多模拟对所提出的算法进行了验证。结果表明，算法可以充分处理复杂的交通环境，并且生成的实用路径适合于无人驾驶和载人船只。
项目 - 欧洲集群协作平台
得益于 AMOS 项目，一个嵌入创新系统的新型 USV 轻型平台诞生了。基于 SEMANTIC TS eBEEM 单波束声学系统和 GET 提供的空间数据基础设施，该系统针对从几分米深到 50 米深的浅水区。它提供了有关海床的宝贵信息：海底分类、水深测量、温度，以及有关渔业资源的信息。该项目期间建造的原型 USV 专为勘测沿海海水以及河流、湖泊和池塘等内陆水域而设计，现在允许将创新的 eBeem 系统部署在以前无法到达的区域和用例中，从而扩大监测区域并开拓新市场。此外，还开发了通用数据交换流程以简化丰富工作
无人驾驶飞机航线规划器的设计与开发...
和拖曳阵列声纳 (TAS) 或尾随阵列声纳。主要区别在于搜索威胁的方式；使用 DpS 时必须执行机动以前进、在某点停止、浸没声纳、进行搜索并在前进之前再次升起声纳，而使用 TAS 时可以从在定义的深度发射声纳的第一刻开始搜索，这意味着连续搜索，见图 3。在该图的左侧可以看到不同的未填充圆盘，USV 必须将 DpS 浸没在这些圆盘中。每个圆圈代表声纳可以实现的探测范围；填充区域代表执行的扫描。另一方面，该图的右侧显示连续的细线，代表 USV 未扩展的轨迹，而填充区域显示已经使用 TAS 声纳进行连续扫描的区域。仅在轨迹的最后一个探索点才能检测到威胁。
策略解决船只的海洋塑料垃圾
• Flagship projects: Yara Birkeland and Asko seadrones • Commercially active, testing phase • Smaller, automatic passenger transport • MilliAmpere • Several cities are showing interest (Torghatten and Zeabuz paradigm) • Ongoing USV projects • Reach Subsea • Deepocean • Extensive R&D activity in academia and industry clusters (AUTOSHIP, AEGIS, SEAMLESS, SFI Autoship, autoflex）
多...
抽象无人的地表车辆（USV）如今已在各种应用中用于安全，检查和交付等。在动态和复杂的环境中运行有效地需要一个最佳的路径计划，其中应考虑多个因素。在本文中，USV的多目标路径计划问题的旨在最大程度地减少行驶距离，并以轨迹平滑度和能量效率并行最大化。用矛盾的术语解决了这个多目标路径计划问题，流行的蚂蚁菌落优化（ACO）算法通过拟议中的模糊帕累托框架增强了。特别是ACO通过找到优化每个单个目标的帕累托解决方案来解决问题。然后通过Mamdani模糊推理系统评估这些解决方案，以识别最佳的推理。该解决方案的排名基于DefuzzifieD值。基于Saronic Gulf拓扑的模拟区域进行了案例研究。结果表明，取决于操作的需求和操作区域的条件（从初始点到目标点的障碍，电流和距离的数量），每个目标都会以不同的方式影响路径质量。