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moka：通过...
摘要 - 开放的vocabulary泛化要求机器人系统执行涉及复杂和多样化的环境和任务目标的任务。虽然视觉语言模型（VLMS）的最新进展为解决看不见的问题提供了前所未有的机会，但如何利用其新兴能力来控制物理世界中的机器人仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们介绍了标记开放式摄影键关键点（MOKA），该方法采用VLMS来解决由自由形式语言描述所指定的机器人操纵任务。我们方法的核心是基于紧凑的负担能力和运动的表示，它桥接了VLM对RGB图像的预测以及机器人在物理世界中的动作。通过在Internet规模数据上提示VLM预先训练的VLM，我们的方法可以通过利用广泛来源的概念理解和常识性知识来预测能力并产生相应的动作。要以零拍打为vlm的推理，我们提出了一种视觉提示技术，可以注释图像上的标记，将关键点和路点的预测转换为一系列视觉问题，以解决VLM可行的问题。我们在自由形式的语言描述（例如工具使用，可变形的身体操纵和对象重排）指定的各种操纵任务上评估和分析了Moka的性能。
端到端的基于深度学习的路径计划和碰撞检查框架：bin选择应用程序
抽象的实时和效率路径计划对于所有机器人系统至关重要。，对于工业机器人而言，这更为重要，因为总体计划和执行时间直接影响生产线中的周期时间和自动化经济学。尽管在静态环境中问题可能并不复杂，但在计划时间和最佳性方面，经典方法在高维环境中是不可能的。碰撞检查在获得复杂环境中的路径计划的实时解决方案方面提出了另一个挑战。为了解决这些问题，我们提出了一个基于端到端的学习框架，即路径计划和碰撞检查网络（PPCNET）。PPCNET通过使用两个网络顺序计算航路点来生成路径：第一个网络生成了路点，第二个网络确定路径是否在路径的无碰撞段上。端到端培训过程基于模仿学习，该学习使用来自专家规划师的经验的数据聚合来同时培训两个网络。我们利用两种方法来训练一个有效近似确切几何碰撞检查功能的网络。最后，在两个不同的仿真环境中评估了PPCNET，并在用于BIN采摘应用程序的机器人臂上进行了实际实现。与最先进的路径规划方法相比，我们的结果通过以可比的成功率和路径长度大大减少了计划时间，显示出绩效的显着改善。
NAT 操作期间驾驶舱横向偏差的人为因素问题
本研究调查了与北大西洋 (NAT) 使用半度航路点坐标有关的已报告横向飞行路径偏差。此类航路点在驾驶舱显示器上的显示标签可能不明确，这可能会导致机组人员出错。我们探讨了问题的严重程度和潜在的缓解措施。我们还审查了与驾驶舱数据输入相关的文献，以便输入和验证航线。这包括对美国国家参考系统 (NRS) 命名约定的研究的审查，该系统是一种类似于 NAT 使用的网格结构。然后，我们分析了 2017 年至 2019 年 6 月 NAT 中报告的横向偏差。我们仅发现 8 次偏差有与航路点显示标签相关的证据：3 次偏差大于 10 海里，5 次偏差小于 10 海里，空中交通管制进行了干预以防止更大的偏差。NAT 操作的指导文件已经解释了防止横向偏差的有效机组策略。我们没有进一步的驾驶舱程序建议。但是，我们确实探索了与其他潜在缓解措施相关的益处和注意事项。我们还讨论了对美国基于轨迹的运营 (TBO) 的潜在影响，因为 TBO 可能会使用半度航路点。
北大西洋 (NAT) 飞行运行期间横向偏差的驾驶舱人为因素问题
本研究调查了与在北大西洋 (NAT) 使用半度航路点坐标有关的已报告横向飞行路径偏差。此类航路点在驾驶舱显示器上的显示标签可能不明确，这可能会导致机组人员失误。我们探讨了问题的严重程度和潜在的缓解措施。我们还审查了与航线输入和验证相关的驾驶舱数据输入文献。其中包括对美国国家参考系统 (NRS) 命名约定的研究的审查，该系统是一种类似于 NAT 上使用的网格结构。然后，我们分析了 2017 年至 2019 年 6 月 NAT 报告的横向偏差。我们只发现 8 次偏差有与航路点显示标签相关的证据：3 次偏差大于 10 海里，5 次偏差小于 10 海里，空中交通管制进行了干预以防止更大的偏差。NAT 操作的指导文件已经解释了防止横向偏差的有效机组策略。我们没有进一步的驾驶舱程序建议。不过，我们确实探讨了其他潜在缓解措施的好处和注意事项。我们还讨论了对美国基于轨迹的作战 (TBO) 的潜在影响，因为 TBO 可能会使用半度航路点。
人驾驶的无人机赛车：视觉处理和控制
摘要 - 人类赛车的无人机比算法更快，尽管仅限于固定的摄像头角度，身体速率控制和以数百毫秒为单位的响应潜伏期。从高度动态的视觉信息中选择适当的电机命令的人类飞行员的能力可以更好地理解能够为解决基于视觉的自主导航中当前挑战的关键见解。本文调查了无人机赛车任务中人类眼动，控制行为和战斗性能之间的关系。我们使用高度逼真的无人机赛车模拟器从21个经验丰富的无人机飞行员那里收集了一个多模式数据集，该模拟器也用于招募专业的飞行员。我们的结果表明，随着时间的推移，无人机赛车性能的任务提高。特别是，我们发现眼睛凝视跟踪未来的航路点（即大门），平均第一次固定发生1。5秒和16米，然后到达大门。此外，人类飞行员始终看着未来的内部横向路径（即左右转弯）和垂直演习（即上升和下降）。最后，我们发现飞行员的眼球运动与四极管的指挥方向之间存在很强的相关性，平均视觉运动响应潜伏期为220毫秒。这些结果强调了在人驾驶的无人机赛车中协调眼运动的重要性。我们公开提供数据集。
使用自动化增强摇杆机制
摇滚乐机制是机器人移动性的众所周知的设计，对于遍布坚固的地形的流浪者尤其有效。这项研究通过集成超声传感器，GPS模块和机械臂来提高自主性和多功能性，从而改善了传统的摇滚系统。该系统由Arduino Uno控制，并使用L298 2A电动机电路板由六个12V DC电动机提供动力，从而确保在充满挑战的环境中精确而可靠的运动。超声波传感器通过触发对象在50厘米以内时触发转弯来提供有效的障碍物检测。这是基于复杂AI的路径计划的更简单的选择。此外，GPS的集成增强了导航功能。机械臂允许与环境相互作用，从而实现了对象操纵和维修等任务。该项目旨在增强自主导航并改善基于传感器的障碍物，这是由实验方法的促进，包括在具有不同障碍距离的受控环境中使用超声波传感器测试漫游者的障碍物检测能力。在不同的地形上评估了流动站的导航，包括平坦的表面和不均匀的地形，以评估其移动性和稳定性。可选地，通过引导漫游者到达预定义的航位来测试GPS的精度，而在连续操作过程中监视功率效率以测量电池寿命和整体系统性能。结果表明。这项工作改善了在恶劣条件下的机器人自主权，并使用机械零件来减少农业，灾难响应机器人，自动矿业车辆，管道和基础设施检查，火山，深层洞穴和极端地形等领域的误差范围。
正面自主赛车的分层控制
摘要：我们开发了一个用于正面自主赛车的分层控制器。我们首先引入了具有现实安全和公平规则的赛车游戏的表述。高级计划者将原始公式近似为具有简化状态，控制和动态的离散游戏，以轻松编码复杂的安全性和公平性规则并计算一系列目标路点。低级控制器将产生的路点作为参考轨迹，并通过使用简单的目标和约束来求解替代近似公式来计算高分辨率控制输入。我们考虑了低级计划者的两种方法，它们构建了两个分层控制器。一种方法使用多代理增强学习（MARL），另一种方法求解线性季度NASH游戏（LQNG）来产生控制输入。将控制器与三个基线进行比较：端到端MARL控制器，跟踪固定赛车线的MARL控制器以及跟踪固定赛车线的LQNG控制器。定量结果表明，所提出的层次结构方法优于其各自的基线方法，而在头部竞赛中获胜和遵守规则。使用MARL进行低级控制的分层控制器通过赢得超过90％的头对头种族并更始终如一地遵守复杂的赛车规则，从而超过了所有其他方法。定性地，我们观察到的拟议的控制器模仿了专家驾驶员所采取的措施，例如屏蔽/阻塞，超车和长期计划，以延迟优势。我们表明，即使受到复杂的规则和约束挑战，游戏理论推理的层次结构计划也会产生竞争行为。
rttuzyuw rhoiaaa0002 0272039-uuuu--rhsssuu。 - 海军预备队
RTTUZYUW RHOIAAA0002 0272039-UUUU--RHSSSUU。 ZNR UUUUU R 272038Z 1 月 21 日 MID600050178339U FM COMNAVRESFOR NORFOLK VA TO NAVRESFOR INFO ASSTSECNAV MRA 华盛顿特区 CNO 华盛顿特区 COMNAVRESFORCOM NORFOLK VA COMNAVPERSCOM MILLINGTON TN COMNAVAIRFORES 圣地亚哥 CA COMNAVIFORES 沃斯堡 TX COMNAVRESFOR NORFOLK VA BT UNCLAS ALNAVRESFOR 002/21 // MSGID/GENADMIN/COMNAVRESFOR NORFOLK VA/N1/JAN// SUBJ/2020 财年预备役人员计划卓越奖// REF/A/DOC/OPNAV/22FEB12// REF/B/DOC/DONTRACKER TASKER/2020// NARR/REF A 是 OPNAVINST 1040.11D，海军士兵保留和职业发展计划。REF B 是 ALNAVRESFOR 005/20，FY 20 预备役人员计划卓越奖 (RPPEA) 奖励基准。// POC/CEDAR/NCCM/COMNAVRESFORCOM N15/电话：(757) 322-5774/DSN 322-5774/电子邮件：KIMBERLY.CEDAR(AT)NAVY.MIL// RMKS/1。祝贺以下第 3、4 和 5 级司令部获得预备役人员计划卓越奖 (RPPEA)。以下司令部达到或超过了参考 (b) 中确定的有效性衡量标准：a. 年度职业信息计划审查得分为 85 分。b. A 区至 C 区总重新入伍率为 77%。c. 过渡目标、计划、成功 2958 VOW 合规率为 85%。d. 隶属于司令部或直属预备役部队的选定预备役人员职业航点资格为 95%。e. 获奖者：COMFLELOGSUPPWING COMMARSUPWING COMNAVAIRFORES COMNAVAIRFORES PAC REP COMNAVAIRFORES SEA COMP COMNAVIFORES FORT WORTH TX COMNAVRESFOR NORFOLK VA COMTACSUPWING
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战略计划常见问题
战略计划常见问题解答计划所有权和角色1）是谁的计划？任务和事工委员会对战略计划负责。董事会批准了该计划，既是我们工作的愿景，又是我们的工作目标是实现。2）任务和事工委员会在实现战略计划中的作用是什么？董事会负责监督并评估与计划中所述的每个计划和愿景有关的工作。战略规划委员会收到了员工和工作组的报告，以确定是否已经达到目标，确定下一步并阐明新计划。3）员工在实现战略计划中的作用是什么？弟兄教堂的教堂被控实施该计划以实现计划的目标。换句话说，董事会已经确定了组织要做的“什么”，并且员工确定了“如何”完成工作。作为该计划的这一责任的一部分，员工报告了努力并向董事会报告，并就下一步或新计划提出建议。计划开发4）谁是Auxano？Auxano是支持引人注目的愿景发展的咨询小组。为了与引人注目的愿景保持一致并建立在产生它的能量和智慧的基础上，董事会与艾萨诺（Auxano）签约以促进制定战略计划。5）什么是1：4：1：4？auxano称其为视野故事情节的有远见计划称为框架。它由四个要素组成，每个要素都指导组织在5年或更长时间内想要成为其位置。它有四个部分，就像一张图片一样，具有地平线，背景，中间和前景。1。超越地平线的视觉 - 组织希望在5 - 10年2年的地方。背景象征策略 - 四个方向并将组织转向地平线。3。中间视觉重点 - 确保组织朝着正确方向发展的一年重点。4。前景视觉计划 - 在60-90天内实现四个即时目标，从而为中间和背景幻象带来了能量和运动。这些旨在在每个季度进行评估和修订。6）为什么引人入胜的愿景是战略计划的一部分？制定该计划的战略计划组团队感到“邻居中的耶稣”愿景封装了教会最准确，最新的情感。