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优化协作型自主小型...
摘要：随着战区日益复杂和对手不断推进，开发大量具有成本效益的无人机系统可能会为美国军队提供令人信服的能力。因此，研究问题涉及现有小型无人机系统的最佳组合，这些系统在给定预算和集群规模的情况下，提供最佳性能指标，即检测时间的平均/标准差和任务成功率。对这些小型无人机的要求是它们属于美国空军第 1-3 组无人机。研究小组使用 Python 模拟在 5 海里半径范围内的随机目标位置内收集不同小型无人机的单独性能数据。然后将这些指标输入优化程序，该程序在给定某些硬约束的情况下选择最佳组合。结果表明，6 个 ALADiN 和 24 个 Parallel Firefly 的组合是所有三种测试场景中的最佳组合。总成本为 160 万美元。利用模拟结果，该团队还能够推荐哪些属性对于成功完成任务最为重要，从而节省开发过程中的时间和金钱。
自主驾驶中的运动疾病
通过汽车行业和研究人员的广泛努力，自动驾驶汽车的发展正在迅速发展。采用自主驾驶技术的关键因素之一是运动舒适性和从事诸如阅读，社交和放松之类的非驾驶任务的能力，而不会在旅行时经历运动疾病。因此，为了全部成功，有必要学习如何设计和控制车辆以减轻乘客的运动疾病。本论文旨在调查预测自动车辆运动疾病的方法，以及如何使用基于车辆的解决方案来减轻它，重点是轨迹计划。作为第一步，对现有的运动疾病预测方法进行了审查和评估。评论强调了在自动驾驶汽车设计的早期阶段中精确运动评估的重要性。评估了两种选择的方法（基于ISO 2631的基于ISO 2631的方法），以使用测量的数据和现场测试的主观评估评分来估计疾病的个人运动感受。可以得出结论，可以将这些方法调整为前疾病的感觉，如与体验数据的比较所示。为了继续工作，对自动驾驶汽车的基于车辆动力的缓解方法进行了审查。几种发光中的底盘控制策略，例如主动悬架，后轮转向和扭矩分布，已经揭示了潜在的帮助，以减少疾病的运动。在自动驾驶汽车中疾病的另一种有效方法是使用轨迹计划来调节车速和路径，该计划被选为进一步研究。轨迹规划是作为优化问题构建的，在运动和机动时间之间进行了权衡。通过模拟特定的测试手术中的两个不同的车辆模型来分析轨迹计划算法对减少运动疾病的影响。结果表明，应仔细设计驾驶风格对运动疾病和轨迹计划算法有重大影响，以在旅途时间和运动疾病之间找到良好的平衡。本文中提出的研究有助于发展和减轻自动驾驶汽车运动疾病的方法论，从而实现了确保其整体成功的目标。关键字：运动疾病模型，晕车缓解方法，车辆动力学，trajectory计划，车辆控制，自主驾驶
自主驾驶的特刊
自主驾驶代表了创新的前沿，具有深刻地重塑运输和流动性的潜力。具有彻底改变运输系统，增强安全性和重新构想城市景观的能力，其重要性不能被夸大。同时，随着全球人口增长和城市化的加速，对高效，可持续和聪明的流动解决方案的需求变得越来越紧迫。自主驾驶为这些挑战提供了令人信服的解决方案，利用了诸如人工智能，传感器融合和连接性等尖端技术，使车辆能够自主行驶，智能地进行沟通并与环境无缝互动。在自动驾驶上的物联网上的ACM交易的本期特刊是一个信标，阐明了该领域的跨学科本质和意义，同时对其广泛的含义提供了深入的见解。涵盖了从计算平台和模拟器的体系结构到感知算法和基础设施集成的多学科主题，该问题采用了面向应用程序的方法，可满足各种各样的研究人员，工程师，策略制造商和行业专业人员。
自主机器人 /简介。到机器人技术
每个任务（最终项目除外）可以在不罚款的情况下延迟两天。我要求您尽最大努力按时上交作业，如果您被卡住或“生活发生”（如今似乎有很多事情），请额外使用三天。任何额外的近期几天将导致所有任务的10％/天罚款，最多最多1周后，在原始截止日期之后最多1周，此后将不接受任务（以便我可以分发解决方案）。如果您觉得除了两个免费的深夜还需要扩展名，请尝试在原始截止日期之前向我询问，因为我想避免在较晚的罚款开始积累之前仅需几个小时的电子邮件询问扩展。如果您按时上交作业，则该分配的成绩将获得2％的奖金（最高最高）。您无需要求使用这些末日的许可；它们是自动应用的。
自主流动性的新时代
在竞争的领导中，从9月30日至10月3日在浦那Kothrud的Arai进行了事件前准备检查。其中包括彻底的技术检查，对电气，机械和自主系统进行严格评估的车辆以确保符合竞争标准。此外，进行了安全简报和团队准备评估。动态事件的试验轨道 - 对象检测，分类和跟踪（ODCT）和远程驾驶系统（RDS） - 为团队设置了测试和调整其自动驾驶汽车的设置，以进一步确保他们达到了竞争的高标准。诸如业务介绍和设计评估之类的静态事件在第一天成为中心舞台。这些事件使团队能够介绍其创新策略和详细的设计，从而强调了开发自主系统所涉及的复杂性和前瞻性。晚上举行的大仪式，看到了来自行业和学术界的受人尊敬的贵宾。Ujjwala Karle女士，联合召集人，Abaja Saeindia 2024年阶段，Arai技术集团副总监，代表Arai发表了欢迎地址。她强调了在汽车研究的全球领导者Arai举办该活动的重要性。“ Arai主持Abaja Saeindia 2024的第3阶段是一种荣幸。此事件强调了我们对桥接学术界和行业的承诺。见证学生表现出应对汽车景观复杂性所必需的激情和大胆。”Baja Saeindia是至关重要的“行业简介”（I2i），为现实世界中的挑战提供动手经验。此外，诸如Intellimobility Ideathon之类的计划使参与者能够通过创新的解决方案来解决紧迫的移动性问题。我们在阿莱（Arai）感到自豪地支持Baja Saeindia，并祝所有参与者在今年的活动中取得巨大的成功。
自动移动机器人（AMR）
将我们的重点转移到AMR，这些系统优雅地结合了模拟性和适应性。他们直接的编程和固有的安全功能使它们与众不同。他们轻松，巧妙地处理障碍物，工人和错综复杂的空间，例如门口和升降机。以及运营的复杂性，这些机器人提供了令人信服的业务案例。舰队软件的集成确保了最佳后勤效率，无论是管理一个单元还是车队。