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空气移动和无人机
除了推进器AXS-S1和AXS-M1（我们的旗舰产品）外，该公司目前在架子上有2种产品。AXS-M1产品是一种集成技术不可知的飞行平台型系统，无需14公斤有效载荷的尺寸少于1m*1m。一些规格： - 220 km/h最高速度 - 最大64公斤。推力 - 以每秒1个旋转而无需旋转限制的操作 - 由于推进方向（以阵风至70kph测试），超过100 km/h层状的风电阻 - 至少5G加速了正常的飞行条件，而不会停滞不前。- 能够在任何方向（VTOL ++）以空投，降落和降落/降落。- 尺寸为35分钟的自主权，适用于70km/h的速度（或45min/50min空的45分钟/50分钟） - 非退休伸长率超过30 km，在70 km/h和20 km/h时为200 km/h，以200 km/h的速度（保守的基础）（保守的基础） - 准确的端口至最接近的港口（与10 cm的电动型号） - 与10 cm（热量巡回赛）相互交流，4级别，4级式，4级式，4级式（4级式），32，32，32，32，32，32模块的主体（可以在任何方向上安装） - 可自定义的前后（optronics，弹头，天线等）- 自主（通过航路点和预编程的终端攻击计划）或FPV控制（易于飞行） - 能够室内和室外飞行
EU安全法规和自动移动机械标准EU安全法规和自动移动机械标准
摘要对自动移动机器机器有很高的希望，以提高大型系统的生产率，在大型系统中，移动机器携带负载并在没有连续的人类控制的情况下运行。使用自动移动机器的一种驱动力是安全。如果所有危险任务都是由自动驾驶机器完成的，并且任何人都在附近，则在理想情况下，系统可以安全。但是有例外，当人们需要去自主区域时，手动移动机和人员可能会有任务。那么，实现足够的安全性可能是具有挑战性的任务。自动驾驶机器在2023/1230年2023年首次在机械法规中描述。它提供了基本要求和指南，应如何设计保护措施。但是，需要更详细的指南来设计许多自动移动机系统的保护措施。另一方面，由于有多种自主机制，因此技术的开发迅速，并且可以找到与新应用相关的新风险，因此需求不能太具体。已经有一些与旧机械指令相关的标准，但是它们将被更新。根据机器法规，需要根据风险评估来最大程度地减少风险，但也有更具体的要求。自主移动机械系统必须具有外围护罩或板上安全系统，可以避免检测物体和碰撞。实际上，外围警卫意味着孤立的自主区域，如果有人进入该区域，则至少部分关闭了自主模式。机上安全系统实际上意味着自动驾驶机器能够停止以避免碰撞。机器法规仅描述了两个保护系统的选项，但是可以将这些保护措施组合在一起，并且还可以采用其他方法来确保安全。可以假定，在不久的将来开发了新的安全措施，并且设备在许多方面也得到了改进。这意味着需要使用新的安全措施的示例和准则，这也与风险评估的基准有关。1简介对自动移动机器机器有很多期望。他们可以提供创新的方法来提高生产率。安全既是主要问题之一，也是一个重要的机会。如果危险区域没有人，则该系统在理想情况下是安全的。但是，有例外，当人们需要去危险区域而在许多系统中，同一自治区都有自动驾驶机器和手动机器和人员。确保在系统中安全的安全性，该系统在环境中具有自动驾驶和手动操作，在这种环境中，传感器与生产需求相比具有有限的功能，但是现在有安全的选择，并且将来还有更多。本文的重点是混合舰队案例，该案件在同一区域具有自动驾驶机器和手动机器。本文旨在展示要求和准则的概述，这些要求和准则介绍给自动移动机器，并给出一些想法，并给出了一些想法。重点是在困难环境中运行的机器，其中传感器的对象检测能力受到限制。法规和标准均给出了强制性和自愿指南，以制造安全的自动移动机器系统。在所有情况下，系统都必须充分安全，并应用风险评估来判断安全水平。有多种自动移动系统，很难以与所有这些相似的方式符合规则。有新的要求，它们会影响许多自动移动机器。
生产物流的自动移动机器人
塔林技术大学机械与工业工程系，Ehitajate Tee 5，19086 Tallinn，Estonia，Estonia于2024年2月7日获得，于2024年3月8日接受，在线获得，2024年4月2日在线获得©2024年作者。这是根据创意共享归因的条款和条件分发的一份开放访问文章4.0国际许可CC（http://creativecommons.org/licenses/4.0）。摘要。数字解决方案对于制造公司在全球市场上提高其生产率，有效性和竞争力而变得越来越重要，这需要低价，高质量和快速交付时间。为了提高生产效率，还必须通过数字化和自动化这些过程来优化生产层中的运输活动。许多公司已经使用或计划使用自动移动机器人（AMR）更有效地管理生产物流。物联网（IoT）的快速开发以及AMR的高级硬件和软件使它们可以在动态环境中执行自主任务，在该环境中，它们可以与其他资源（例如机器和系统）进行交流并独立协调，从而分散了制造过程的决策步骤。分散的决策使制造系统能够动态适应系统状态和环境的变化。这种发展影响了传统的计划和控制方法以及决策过程，但它们还要求软件和嵌入式人工智能（AI）算法更有能力执行这些决策。在这项研究中，我们描述了如何使用3D虚拟工厂概念将具有AI功能的AMR系统整合到食品行业的生产后勤中。本文提出了一种方法，可以根据3D布局的创建和模拟，关键绩效指标（KPI）的监视以及AI在生产计划中主动决策中使用AMR在制造工厂地面运输中的性能。对食品行业的案例研究证明了拟议方法的相关性和可行性。关键字：自动移动机器人，生产物流，物联网，虚拟工厂，人工智能。
使用移动脑电图研究走扁带过程中的认知运动效应
保持平衡是一项非常重要的技能，支持许多日常生活活动。认知运动干扰 (CMI) 双任务范式已经建立，用于识别复杂的自然运动任务（如跑步和骑自行车）的认知负荷。在这里，我们使用无线、智能手机记录的脑电图 (EEG) 和运动传感器，参与者要么站在坚实的地面上，要么站在走扁带上，要么执行听觉异常任务（双任务条件），要么同时不执行任何任务（单任务条件）。与站在地面上相比，我们预计复杂平衡的 P3 事件相关电位 (ERP) 成分对目标声音的幅度会降低，延迟会延长，与单任务平衡条件相比，双任务的幅度会进一步降低。此外，我们预计在执行并发听觉注意任务时，走扁带时的姿势会更大。二十名年轻、经验丰富的走扁带者执行了听觉异常任务，默数一系列经常出现的标准音调中出现的罕见目标音调。结果显示，在两种运动条件下，P3 拓扑和形态相似。与我们的预测相反，我们既没有观察到 P3 振幅显著降低，也没有观察到在走扁带期间延迟显著增加。出乎意料的是，我们发现与双任务相比，在没有额外任务的情况下，走扁带时的姿势摇摆更大。此外，我们发现参与者的技能水平与 P3 延迟之间存在显著相关性，但技能水平与 P3 振幅或姿势摇摆之间没有相关性。这种结果模式表明，对于技能较低的个体，干扰效应存在，而技能水平较高的个体可能表现出促进效应。我们的研究增加了一个不断发展的研究领域，表明在不受控制的日常生活情况下获得的 ERP 可以提供有意义的结果。我们认为，个人 CMI 对 P3 ERP 的影响反映了平衡任务对未经训练的个体的难度，这会利用原本可用于听觉注意力处理的有限资源。在未来的工作中，对同时记录的运动传感器信号的分析将有助于确定在自然、不受控制的环境中执行运动任务的认知需求。
改进复杂果园环境中移动机器人的路径规划：连续双向快速RRT*算法
有效的避免障碍路径计划对于具有众多不规则障碍的果园至关重要。本文提出了基于双向RRT（BI-RRT）和Quick-RRT*算法*算法的连续双向快速RRT*（CBQ-RRT*）算法，并提出了扩展成本函数，并提出了一种评估路径平滑度和长度的扩展成本函数，以克服速度rrrt* algorth的限制，以供速度* algorith for hoboRith for hoboRith for hoboRith for hobortion for hobor for。为了改善由BIRT算法的双树扩展引起的双树之间的曲折，CBQ-RRT*提出了createConnectNode优化方法，该方法有效地解决了双树连接处的路径平滑度问题。在ROS平台上进行的仿真表明，CBQ-RRT*就各种果园布局和地形条件的效率优于单向快速RRT*。与BI-RRT*相比，CBQ-RRT*分别将平均路径长度和最大趋势角度降低了8.5％和21.7％。此外，领域测试确认了CBQ-RRT*的出色性能，这是通过平均最大路径横向误差为0.334 m的表现，比BI-RRT*和Quick-Rrt*显着改善。这些改进证明了CBQ-RRT*在复杂的果园环境中的有效性。
移动技术在推动尼日利亚数字经济中的作用
2 ICT 是指信息通信技术，是过去 20 年来的一个常用术语。现在，它也越来越多地被称为数字技术。 3 有关此估算的更详细解释，请参见第 3A 节。 4 MTN Nigeria 宣布，截至 2023 年 12 月 31 日的期间亏损 1370 亿奈拉，低于 2022 年的 3480 亿奈拉利润，并进一步报告了 2024 年第一季度的外汇损失 (https://nairametrics.com/2024/04/30/mtn-nigerias-net-forex-losses-rises-to-staggering-n1-39-trillion/)。尽管 Airtel 的用户数量有所增加且 ARPU 持平，但其营业利润在 2022 年至 2023 年间下降了 7% (Airtel Africa plc 截至 2023 年 3 月 31 日至 2023 年 5 月 11 日的年度业绩；第 14 页)。 5 Techcabal 文章 2024 年 4 月 19 日：“去年，由于光纤损坏和修复，MTN 和 Airtel 损失了 270 亿奈拉”。尼日利亚将在造成 270 亿奈拉损失后将光纤损坏定为犯罪行为 (techcabal.com)
移动健康应用程序的可用性评估
抽象健康应用与其他应用相比具有独特的特征。需要此应用程序来支持根据其功能和目标提供各种设施的用户/家庭的健康。可用性测量以评估使用各种可用性标准成功使用该应用程序。本研究旨在识别，分析和综合移动健康应用程序的可用性评估。对2013年至2023年的799篇可用性论文的65篇论文进行了审查。使用的系统文献综述方法是用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）的首选报告项目。根据审查结果，可以确定对移动健康应用程序的可用性衡量旨在验证系统设计，比较可用性方法，提高应用程序性能并评估可用性。同时，MHealth应用程序主要用于治疗和自我保健/自我管理。大多数审查的论文以公众为受访者。这些研究的受访者或参与者多样化，可以分为五组：患者，医疗保健专业人员，老年人，专家和公众。大多数研究旨在使用最广泛使用的系统可用性量表来评估可用性，该方法配备了其他支持方法。
在具有速度障碍的大型动作空间中为移动机器人计划移动机器人的蒙特卡洛
动态环境中的抽象运动计划是一项具有挑战性的机器人任务，需要避免碰撞和实时计算。最新的在线方法作为速度障碍（VO）保证安全的本地计划，而基于强化学习或图形离散化的全球计划方法在计算上效率低下或不可证明是碰撞的安全性。在本文中，我们将蒙特卡洛树搜索（MCT）与VO结合起来，以修剪不安全的动作（即相撞速度）。以这种方式，即使在非常大的动作空间（60个动作）中，我们可以进行极少的MCT模拟计划，比使用许多模拟的纯MCT获得更高的累积奖励和更低的计算时间。此外，由于与VO的动作修剪，我们的方法可以保证避免碰撞，而纯MCT则没有。在本文中铺平了在实际机器人和多代理分散运动计划上计划MCT计划的道路。
在汽车中管理操作和供应链...
Cutthroat汽车行业的抽象盈利能力，客户满意度和创新取决于管理良好的运营和供应网络。管理汽车行业的运营和供应链很复杂，本文为此奠定了一个全面的框架。汽车行业有效运营管理不可或缺的一部分是需求预测和计划。使用协作预测方法，市场趋势分析和高级分析，汽车制造商可以改善生产计划，最大程度地减少库存成本，并预见需求的变化。通过使用精益制造技术（例如Just-Ind-Inter（JIT）生产）和总生产性维护（TPM）来实现浪费，提高过程效率和管理低库存水平。与供应商合作，不间断的材料流和供应链创新都可以通过供应商关系管理（SRM）来实现。汽车制造商可以通过公开沟通，共同努力改善流程以及制定有益于所有相关方的协议来提高产品质量，削减成本并降低供应链风险。汽车公司无法承受任何损害其声誉或客户忠诚度的产品缺陷，这就是为什么质量管理在该行业如此重要的原因。统计过程控制（SPC），故障模式和效果分析（FMEA）和六个Sigma是制造商用来及早发现和纠正缺陷的严格质量控制方法。这有助于他们维持高质量标准并满足客户需求。库存管理极大地帮助了汽车供应链中的运营效率和降低成本。通过平衡库存载有成本和服务水平，汽车制造商可以通过使用先进的库存优化技术，例如ABC分析，安全库存优化和需求驱动的补给策略来提高供应链敏捷性和响应能力。车辆制造商可以通过拥抱行业4.0技术（例如机器人技术，预测分析和物联网（IoT））来实现前所未有的操作透明度，灵活性和功效。利用实时数据见解，自动重复操作以及简化生产过程可以帮助汽车制造商在整个供应链中实现持续的改进和创新。具有整体方法的汽车制造商可以进行有效的供应链和运营管理，该方法结合了需求预测，精益制造，质量控制，库存优化，技术集成和持续改进的元素。因此，他们能够实现长期的增长，并因此在这一动态业务中保持领先地位。