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RoboSub 2024技术设计报告
由于这是Bur的介绍季节，因此我们的AUV优先考虑该课程的更简单任务：输入太平洋（门）和映射（鱼雷）。门任务是最高优先级，因为类似的任务用于预先合格。使用我们的车载视觉系统来识别门，然后Amibition将接近门并通过。利用PID控制器，我们的AUV可以锁定其偏航位置，以确保其在同一标题上通过。优先任务是鱼雷任务。利用我们的传感器系统，我们将能够使用我们的向下和面向前置摄像机导航到鱼雷任务。使用我们的立体声摄像机，我们将能够感知目标的深度，从而使我们能够使用板载气动系统将弹丸与目标对齐并向其射击。
研究汽车稳态转弯平衡和漂移
本文提出了对汽车的稳态转弯平衡的彻底研究。除了对正常驾驶行为做出反应的平衡 - 以下称为稳定的正常转弯外，漂流还吸引了增加的注意力。讨论漂流时，通常假定偏航率和转向角度相反，即驾驶员是反向行驶的，后桥被安装。有趣的是，另一个不稳定的平衡是可观的，此处称为不稳定的正常转弯。在这项工作中，尝试对漂移进行全面定义。提出了一个逆模型来计算以给定半径和侧滑角度执行稳态转弯所需的驱动器输入。通过线性化系统并分析所得状态矩阵的特征值和特征向量来探索所有平衡的数学含义。
最大Correntropy扩展了用于车辆状态观察的Kalman滤波器
（2022年3月23日收到； 2022年6月25日修订； 2022年8月6日接受）摘要 - 对于车辆状态估算，传统的卡尔曼过滤器在高斯假设下表现良好，但在实际的非高斯局势（尤其是当噪声是非高斯的重型尾巴）中，它表现出较差的准确性和鲁棒性。在本文中，提出了基于最大相关标准（MCC）的扩展卡尔曼过滤器（EKF）算法（MCCEKF），并建立了横向纵向耦合的车辆模型，同时使用YAW速率，longipudinal peppare的状态观察者，使用了longitialinal peppare，该速度使用了易于使用的速度。在分析了所提出算法的复杂性后，通过双车道变化和正弦扫描转向扭矩输入操作在Simulink/CARSIM仿真实验平台上验证了新算法。实验结果表明，与传统的EKF算法相比，基于MCC的EKF算法在非高斯噪声的情况下具有更强的鲁棒性和更好的估计精度，而MCCEKF在实际情况下更适合于车辆状态估计。关键词：车辆状态估计，最大Correntropy标准，非高斯噪声，车辆动力学1。简介
MIL-STD-1908 通知 1 1993 年 7 月 30 日军事...
电子姿态指示器 (EADI) gen。EADI 是标准 ADI 的替代品，但除了控件和开关外没有其他移动部件。EADI 使用 CRT 或直接查看平板技术在显示器上显示符号。基本符号系统包括飞机符号、航向和水平指示器索引（适用时包括航向信息）；以及用于地平线参考的线、天地颜色或阴影分离。如果需要，可以通过模式选择生成和显示其他符号，例如仪表着陆系统 (B) 窗口、总距、周期和偏航指令、空速偏差、高度、飞行路径、预测飞行路径、航程或其他飞行数据。可以为给定的操作模式选择特殊符号和格式。模式可能包括起飞、着陆、悬停、巡航、武器投放和关闭。
cellx |激光发动机
注意：1。在最佳垂直焦点的位置测量。系统与交付的下限对齐。水平梁大小可以调整为上限。SYS TEM以减少或扩展水平焦点宽度。请参阅操作员的手册。2。从物镜组件的机械表面（输出端）测量。3。从标称梁轴测量。使用倾斜/偏航调整调整细胞内部，同时满足所有光学规格。4。假设距CellX输出面不到200 mm（光路径长度）内的物镜组件。5。使用望远镜调整CellX内部调整，同时满足所有光学规格。
是自我状态，端到...
碰撞率。虽然当前的方法倾向于评估计划轨迹的碰撞率[1-5，7]，但在现有方法中的定义和实施中都存在问题。首先，在开环的最终自动驾驶中，其他代理不会引起自我汽车的反应。相反，他们严格遵守预定的轨迹。因此，这导致碰撞率的计算偏差。第二个问题源于以下事实：当前方法产生的计划预测仅由一系列轨迹点组成。因此，在最终碰撞计算中，不考虑自我汽车的偏航角。替代，假定它保持不变。此假设导致错误的结果，特别是在转弯场景中，如图1。当前实施中也存在问题。每个样本的碰撞率的当前定义是：
定量研究实践的分类学
MerjaKytö，Uppsala University Kate Yaw，南佛罗里达大学玛格丽特·伍德大学，北亚利桑那大学摘要，越来越多的研究已经开始解决应用语言学的伦理问题（例如，de Costa，2016年； Isbell等，2022年）。 这一探究线固有的信息之一是，从研究概念化到实现，传播，应用和更远的整个研究周期中，道德问题是嵌入的（请参阅Bernstein等人，本卷）。 考虑到了这一问题，本研究试图对通常称为“可疑研究实践”的分类法进行分类和开发分类法（QRP； Steneck，2006年），并在进行定量应用语言学研究中发挥作用。 这些习惯包括选择性报告和掩盖方法学细节以限制批评的做法。 使用在邻近学科中开发的现有分类法作为起点（例如，塔格尼安等人，2019年），我们采用了Delphi方法来以专家小组以及同伴学者的迭代方式以迭代方式引起对潜在QRP的反应。 这些数据的分析导致了特定领域的分类法，该分类学为大规模调查奠定了基础，该调查评估了伦理问题的流行和感知的严重程度和QRP，在定量应用语言学研究中特别发现（Larsson等，2023）。 结果也用于为应用语言学和相关学科研究伦理学方法学培训提供材料（参见De Costa等，2021； Wood等，2024，印刷中）。MerjaKytö，Uppsala University Kate Yaw，南佛罗里达大学玛格丽特·伍德大学，北亚利桑那大学摘要，越来越多的研究已经开始解决应用语言学的伦理问题（例如，de Costa，2016年； Isbell等，2022年）。这一探究线固有的信息之一是，从研究概念化到实现，传播，应用和更远的整个研究周期中，道德问题是嵌入的（请参阅Bernstein等人，本卷）。考虑到了这一问题，本研究试图对通常称为“可疑研究实践”的分类法进行分类和开发分类法（QRP； Steneck，2006年），并在进行定量应用语言学研究中发挥作用。这些习惯包括选择性报告和掩盖方法学细节以限制批评的做法。使用在邻近学科中开发的现有分类法作为起点（例如，塔格尼安等人，2019年），我们采用了Delphi方法来以专家小组以及同伴学者的迭代方式以迭代方式引起对潜在QRP的反应。这些数据的分析导致了特定领域的分类法，该分类学为大规模调查奠定了基础，该调查评估了伦理问题的流行和感知的严重程度和QRP，在定量应用语言学研究中特别发现（Larsson等，2023）。结果也用于为应用语言学和相关学科研究伦理学方法学培训提供材料（参见De Costa等，2021； Wood等，2024，印刷中）。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间
摘要 - 对于自动地面车辆，带有3D激光雷达的全球定位是导航等任务中必不可少的一部分。通常，使用LIDAR的全球定位细分为两个子问题，即位置识别和全球注册。为了获得位置识别，基于深度学习的最新新兴方案要么依赖于具有高复杂性的3D卷积，要么需要从各种前瞻性角度学习特征。为此，我们提出了一个具有滚动式yaw不变性的模型，该模型代表点云为概率的体素，并从鸟眼的视图中产生占用网格，从而通过从固定的角度学习聚集的嵌入来实现稳健的位置识别。对于低重叠的全球注册，基于传统的手工艺特征的方法主要限于密集的对象级别云，而基于最新的学习方法通常依赖于复杂的3D卷积和其他功能关联学习。为了在一定程度上填补这一空白，我们建议通过拟合和对齐点云的接地平面来估计相对滚动角度和垂直翻译，并通过匹配其预计的占用率网格来确定水平翻译和偏航角。广泛的实验证实了我们位置识别模型的出色召回和概括能力，以及我们3D注册方法的高级成功率和准确性。尤其是在认识和注册硬样品时，我们的结果远远超过了我们的结果。为了确保完整的可重复性，相关代码和数据可在https://cslinzhang.github.io/gloc/gloc/gloc.html上在线提供。
操作说明 - Rapid Electronics
专业术语解释： 电机速度（“油门”）：控制模型的爬升和下降。偏航：模型绕垂直轴的运动；直升机向右或向左旋转。俯仰轴：模型绕横轴的运动，向前或向后飞行 滚转：模型绕纵轴的运动，向右或向左横向运动 模式 1：相对于操纵杆的控制运动功能分配。在这种情况下，电机速度（油门）和滚转由右侧操纵杆控制；俯仰轴和尾桨由左侧操纵杆控制。模式 2：相对于操纵杆的控制运动功能分配。在这种情况下，电机速度（油门）和尾桨由左侧操纵杆控制；俯仰轴和滚转由右侧操纵杆控制。双速率：可切换行程减少以控制运动。绑定：在发射器和接收器之间创建无线电链路。
操作说明，SOLO PRO 319 RTF 2.4... - RC Today
爬升和下降（“油门/俯仰”）：控制模型的爬升和下降。 偏航：模型绕垂直轴的运动；直升机向右或向左旋转。 升降舵：模型绕横轴的运动，向前或向后飞行 滚转：模型绕纵轴的运动，向右或向左横向运动 模式 1：相对于操纵杆运动的控制运动功能分配。在这种情况下，总距/电机速度（油门）和滚转由右侧操纵杆控制；俯仰轴和尾桨由左侧操纵杆控制。 模式 2：相对于操纵杆运动的控制运动功能分配。在这种情况下，总距/电机速度（油门）和尾桨由左侧操纵杆控制；俯仰轴和滚转由右侧操纵杆控制。 双速率：可切换控制运动的行程减少。 绑定：在发射器和接收器之间建立无线电链路。