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自主太阳能无人机中的光伏发电和电化学存储建模
开发了一种简单、高效的模拟器，用于预测光伏能的产生及其在锂离子电池中的存储，该模拟器适用于四翼自主无人机，机翼上覆盖有基于薄膜砷化镓光伏电池（III-V）的太阳能电池板。该模拟器可以预测太阳能电池板产生的有效光伏功率以及无人机飞行时的电池组电压。辐照度、太阳倾斜角和无人机欧拉角等飞行参数被视为输入参数。测得的光伏功率和电池组电压与模拟值高度一致，这使得 XSun 公司可以实际使用。这项参数研究显示了气候和地理条件对无人机自主性的影响。在晴天最佳天气条件下，无人机飞行时间可持续 12 小时。
一种可扩展的集成太阳能设备，用于自主生产绿色甲烷
CO 2转换为具有高热量价值的分子是减少工业化国家的碳足迹的主要挑战。提出了许多概念，但是到目前为止，已经采取了有限的行动来设计，整合和规模在商业上可行的技术。在这里，我们报告了一种自主太阳能驱动设备的长期性能，该设备在轻度条件下连续将CO 2转换为CH 4。它将生物甲基化反应器耦合到一组将硅 /钙钛矿串联太阳能电池与质子交换膜电解剂结合的集成光化学细胞，以从水中生产太阳能氢。在2022年7月在意大利JRC ISPRA的72小时的室外运营中，基准设备实现了燃油产量（由全球水平辐照度计算得出），这表明，重新设计和密切的实验室规模概念可以克服技术障碍，可以克服该技术范围的工业图片，以使人工的工业人工部署的工具部署。在2022年7月在意大利JRC ISPRA的72小时的室外运营中，基准设备实现了燃油产量（由全球水平辐照度计算得出），这表明，重新设计和密切的实验室规模概念可以克服技术障碍，可以克服该技术范围的工业图片，以使人工的工业人工部署的工具部署。
用于软机器人应用的大面积和低成本力/触觉电容传感器
抽象的外观变化是在室外环境中自动驾驶汽车可视定位的最具挑战性问题之一。当前图像与地图中的地标之间的数据关联可能很困难，如果地图是在不同的环境条件下构建的。本文提出了一种解决方案，以构建和使用多条件地图，其中包含在不同条件下记录的序列（白天，夜晚，雾，雪，雨，雨，季节的变化等）。在视觉定位期间，我们利用排名函数从地图中提取最相关的信息。此排名功能旨在考虑车辆的姿势和当前环境状况。在映射阶段，通过不断向地图添加数据来涵盖所有条件，从而导致地图大小的持续增长，进而导致定位速度和性能。我们的地图管理策略是一种增量方法，旨在限制地图的大小，同时使其尽可能多样化。我们的实验是对使用我们的自主班车以及广泛使用的公共数据集收集的真实数据进行的。结果表明，我们的方法在不同的挑战性条件下显着改善了本地化性能。
Limsim系列：一个自主驾驶模拟平台...
闭环模拟环境在自主驾驶系统（AD）的验证和增强中起着至关重要的作用。然而，某些挑战值得关注，包括平衡模拟准确性与持续时间平衡，将功能与实用性调和，并建立全面的评估机制。本文通过引入Limsim系列来解决这些挑战，这是一个综合模拟平台，旨在支持AD的快速部署和有效迭代。Limsim系列集成了来自道路网络的多类信息，采用了人类的决策和计划算法的背景车辆，并介绍了感兴趣领域（AOI）的概念（AOI）来优化计算资源。该平台提供了各种基线算法和用户友好的接口，从而促进了多个技术管道的灵活验证。此外，Limsim系列还包含了多维评估指标，对系统性能提供了彻底的见解，从而使研究人员能够迅速识别出进一步改进的问题。实验表明，LIMSIM系列与模块化，端到端和基于VLM的知识驱动系统兼容。它可以通过评估各种方案的性能来帮助迭代和更新广告。Limsim系列的代码发布于：https：//github.com/pjlab-adg/limsim。
越来越多自主系统的人类系统集成
观察阶段，并将允许人为因素专家和人类操作员对观察的评论。录音可用于进行自我对照。观察和访谈使得可以详细描述所执行的任务，所涉及的参与者，工具以及时间和地理方面以及可能的干扰。
LIPKA-BARTOSIK，Patryk Jan，PERARNAU LLOBET，Marti，BRUNNER，Nicolas。通过自主量子热机进行热力学计算。在：科学进步
我们开发了一种基于自主量子热机的经典计算物理模型。这些机器由连接到不同温度的几个环境的少数相互作用的量子比特 (qubit) 组成。这里利用流经机器的热流进行计算。该过程首先根据逻辑输入设置环境的温度。机器不断发展，最终达到非平衡稳定状态，从中可以通过辅助有限尺寸储层的温度确定计算的输出。这种机器，我们称之为“热力学神经元”，可以实现任何线性可分函数，我们明确讨论了 NOT、3-MAJORITY 和 NOR 门的情况。反过来，我们表明热力学神经元网络可以执行任何所需的功能。我们讨论了我们的模型与人工神经元（感知器）之间的密切联系，并认为我们的模型提供了一种基于物理的替代神经网络模拟实现，更广泛地说，是一种热力学计算平台。
革命性流动性：VERNE自主电动汽车生产设施的建设在VGP Park Zagreb
“ Verne大规模生产工厂的建设对我们公司来说是一项重要的一步，也是克罗地亚面向未来的汽车行业的重要贡献。这是该地区同类工厂的第一家工厂，将克罗地亚定位为现代汽车行业的关键参与者。Verne车辆的所有市场都将在克罗地亚生产，并在全球出口。我们很高兴与行业领导者VGP合作，其内部技术专长确保了从开发到物业管理的成功实施该复杂项目。重要的是要提及的是，Verne工厂的建设，其维护成本以及其他资源将全部通过私人投资提供资金，并且与欧盟资助无关。
自动工业车队的多代理模拟
摘要。智能工厂导致工业流程的强大数字化以及集成到生产，存储和供应链中的系统之间的持续通信。行业4.0的研究领域之一是使用自动驾驶和/或智能工业车辆的可能性。以适应性行为分配给这些车辆的任务的管理以及各种通信的增加（V2X）使得为这些车辆开发集体和适应性智能成为可能，通常将这些智能分组为舰队。任务分配和调度通常是由集中管理的。灵活性，鲁棒性和可伸缩性的要求导致考虑分散机制，以应对意外情况。但是，在确定采用之前，必须首先对权力进行模拟然后模拟。因此，我们使用多代理模拟来测试提出的动态任务（RE）分配过程。一组有问题的情况，用于在智能仓库（障碍，崩溃等）等地区发行自动工业车辆。已确定。这些有问题的情况可能会破坏或损害任务的动态（重新）分配过程的成功完成。因此，我们已经定义了涉及它们的方案，以通过模拟证明该过程仍然可靠。新有问题情况的模拟还使我们能够扩展此过程的潜力，我们在本文结尾处进行了讨论。
定义自治系统的操作设计域
摘要 - 将人工智能（AI）的整合到具有高水平自动化的工业系统中，引入了严重的不确定性和复杂性。尤其是汽车行业对自动驾驶汽车的工作，导致了运营设计领域（ODD）概念的出现，该概念描绘了此类车辆的预期操作领域，与常规的汽车基于汽车的用途方法不同。但是，这种奇数以汽车为中心的方法阻碍了其更广泛的应用，缺乏对其定义所需的系统工程方法的全面指导。本文介绍了基于既定的系统框架的奇数的域形不足的偏见，并强调了基于风险的工程，以使其适用于多个领域。来自海事领域的案例研究说明了拟议方法的益处和适用性。通过提供系统的框架，这项研究促进了超越汽车部门以外的奇数，从而促进了跨不同工业领域的基于AI的产品和服务的开发。奇数代表了自治系统系统工程的关键方面，集成了技术，环境，调节和用户期望的考虑。索引术语 - 手术设计领域，自动级系统，系统工程，AI系统
模糊的驾驶员辅助系统设计具有纵向运动的自动驾驶汽车的主动干扰拒绝
在本文中，解决了一个具有两个控制器级别的实用自适应巡航控制系统（ACC）。上层控制方案由距离和速度控制器组成。该控制器生成所需的加速度轮廓，低级控制器必须尽可能紧密地遵循。具有很高精度的模糊自适应输出反馈控制器会产生这种所需的加速度。此外，自适应观察者估计无法测量的状态。较低级别的控制器调整节气门和制动执行器。在较低级别上，主动干扰排斥控制器（ADRC）消除了应用于汽车的所有内部和外部干扰。ADRC参数是通过粒子群遗传优化算法调整的。证明了所有信号的闭环稳定性和半全球均匀的界限。此外，还保险了ADRC控制器估计误差的渐近收敛性。为了显示所提出方法的有效性，将提出的算法与预测控制器进行了比较，并证明了该方法的性能优越性。