XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemnavigation
一种新型的Lidar-Gnss-Ins两相紧密耦合的集成方案，用于精确导航
摘要在精确导航方面的最新进展已广泛利用全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的集成，尤其是在智能车辆的领域。然而，这种导航系统的功效被非光（NLOS）信号的反射和多径中断所损害。基于积极的感知传感器以其精确的3D测量而闻名的基于主动感知的传感器的光检测和范围（LIDAR）的探测器在增强导航系统方面已经变得越来越普遍。尽管如此，与GNSS/INS系统的激光雷达进气量同化列出了重大挑战。应对这些挑战，这项研究引入了两相传感器融合（TPSF）方法，该方法通过双阶段传感器融合过程协同结合了GNSS定位，激光镜和IMU预融合。初始阶段采用扩展的Kalman滤波器（EKF）与IMU机械化合并GNSS解决方案，从而促进了IMU偏见和系统初始化的估计。随后，第二阶段将扫描到映射激光雷达的进程与IMU机械化相结合，以支持连续的LiDAR因子估计。然后将因子图优化（FGO）用于liDar因子，IMU预融合和GNSS解决方案的全面融合。通过对城市化开源数据集的苛刻轨迹进行严格的测试来证实所提出的方法的功效，与最先进的算法相比，该系统表明性能的增强，可实现1.269米的翻译标准偏差（STD）。
使用UR3E操纵器
近年来，随着机器人技术的发展，医疗保健行业一直在取得显着进步[1]，[2]。由于Covid-19引起的大流行，使用机器人技术的医疗程序的自动化变得至关重要[3]，[4]。机器人正在逐步用于包括手术[5]，康复[6]，诊断[7]和药物输送[8]在内的广泛任务[8]，提供精度，效率和远程操作能力[9]。现代机器人技术具有使用机器人操纵器[10]进行医学检查程序的巨大潜力[10]，这些机器人使用各种末端效应子在特定任务中提供其他功能。如今，机器人臂成为医学研究小组的主要重点[11]。 机器人操纵器具有轻巧的重新配置手臂设计，高精度执行器和运动控制系统。 这些机器人用于需要高度精确和质量的任务性能的医学场景，例如组织缝合[12]，微创手术[13]，[14]和超声检查[15]。如今，机器人臂成为医学研究小组的主要重点[11]。机器人操纵器具有轻巧的重新配置手臂设计，高精度执行器和运动控制系统。这些机器人用于需要高度精确和质量的任务性能的医学场景，例如组织缝合[12]，微创手术[13]，[14]和超声检查[15]。
讨论用于导航机器人导航的不同控制器
摘要 - 可以独立理解和独立浏览周围环境的机器人被认为是智能的移动机器人（MR）。使用一组复杂的控制器，人工智能（AI），深度学习（DL），机器学习（ML），传感器和导航的计算，MR可以理解和导航在其环境周围，甚至连连接到有线能力来源。移动性和情报是旨在用于其计划运营的自动机器人的基本驱动力。他们在各个领域都变得越来越流行，包括商业，工业，医疗保健，教育，政府，农业，军事行动甚至国内环境，以优化日常活动。我们描述了不同的控制器，包括比例积分衍生物（PID）控制器，模型预测控制器（MPC），模糊逻辑控制器（FLCS）和用于机器人科学中使用的增强学习控制器。本文的主要目的是展示移动机器人（MR）进行导航的控制器的全面思想和基本工作原理。这项工作彻底研究了几本可用的书籍和文献，以更好地了解MR采取的导航策略。还讨论了未来的研究趋势和优化MR导航系统的可能挑战。
下托和海马中导航信息的独特流形编码
下托 (SUB) 在空间导航中起着至关重要的作用，其对导航信息的编码方式与海马 CA1 区不同。然而，下托群体活动的表征仍然未知。在这里，我们研究了在执行 T 迷宫和旷场任务的大鼠的 CA1 和 SUB 中细胞外记录的神经元群体活动。这两个区域中的群体活动轨迹都局限于与外部空间同态的低维神经流形。SUB 中的流形比 CA1 中的流形传达位置、速度和未来路径信息的解码精度更高。在大鼠和 CA1 和 SUB 的区域之间以及 SUB 中的任务之间，流形表现出共同的几何形状。在慢波睡眠中的任务后波动期间，群体活动在 SUB 中比在 CA1 中更频繁地表示奖励位置/事件。因此，CA1 和 SUB 将信息明显地编码到神经流形中，这些流形是清醒和睡眠期间导航信息处理的基础。
仿真Turtlebot机器人系统的自主导航
复杂的系统科学最近将重点转移到包括建模，模拟和行为控制。在机器人操作系统（ROS）上构建的有效仿真软件用于机器人开发，以促进模拟环境与控制行为的硬件测试之间的平稳过渡。在本文中，我们演示了如何使用同时定位和映射（SLAM）算法来允许机器人自动导航。凉亭用于模拟机器人，RVIZ用于可视化模拟数据。G映射软件包用于使用来自各种传感器（包括激光和探光度）收集的数据来创建地图。为了测试和实施自主导航，在凉亭生成的模拟环境中使用了海龟机器人。我们认为，使用这些重要工具对ROS进行的其他研究可能会导致对执行机器人技术测试的更多采用，进一步的评估自动化和有效的机器人系统。
自适应联合过滤器组合基于导航算法...
摘要集成导航系统确保海上自主地表船（质量）安全，有效，并在不同的复杂导航环境中自主完成各种操作。研究集成导航的可靠算法对于增强系统的容错和确保船舶运动状态的稳定和连续输出至关重要。但是，现有的研究主要集中于优化特定的过滤算法或检查预定的集成导航结构中信息分配的基础。因此，在导航传感器故障的情况下，增强质量集成导航系统鲁棒性的策略和联合过滤器的子系统的设计尚未进行复杂的海上导航方案的充分研究。因此，这项研究介绍了使用非线性采样过滤的集成导航系统中系统特征和状态估计性能的可观察性共享因子。随后，开发了具有分布式联邦过滤器的可靠集成导航框架。在此框架内，根据可观察性共享因子提出了自适应联合过滤算法，以分配联合过滤中的信息。最后，通过仿真和实地实验验证了算法的理论性和有效性，以帮助开发准确和耐断层的海上导航系统。
实时计算脑电场以实现增强经颅磁刺激神经导航和优化
经颅磁刺激 (TMS) 线圈位置和脉冲波形电流通常用于在目标大脑区域实现指定的电场剂量。通过包括皮质上电场剂量的实时精确分布，可以改进 TMS 神经导航。我们介绍了一种方法并开发了软件来实时计算大脑电场分布，使其易于集成到神经导航中，并具有与一阶有限元法 (FEM) 求解器相同的精度。首先，将头部和允许的线圈位置之间的表面上的白噪声磁流产生的电场的跨度基组 (< 400) 正交化以生成模式。随后，利用互易和惠更斯原理通过 FEM 计算头部和线圈之间的表面上的模式引起的场，这些场与分离表面上的在线（实时）计算的一次场结合使用以评估模式扩展。我们对 8 名受试者的 FEM 和实时计算的 E 场进行了比较分析，使用了两种头部模型类型（SimNIBS 的“headreco”和“mri2mesh”管道）、三种线圈类型（圆形、双锥和 8 字形）和 1000 个线圈位置（48,000 次模拟）。任何线圈位置的实时计算都在 4 毫秒 (ms) 以内，适用于 400 种模式，并且需要 GPU 上不到 4 GB 的内存。我们的解算器能够在 4 毫秒内计算 E 场，使其成为将 E 场信息集成到神经导航系统中的实用方法，而不会对帧生成造成重大开销（分别在 50 毫秒和 20 毫秒内每秒 20 帧和 50 帧）。
在深空应用程序的视线导航上
视线（LOS）导航是一种光学导航技术，可利用从车载成像系统获得的可见天体的方向，以估算航天器的位置和速度。将方向馈送到估计过滤器中，其中它们与观察到的物体的实际位置匹配，该位置是从船上存储的胚层检索的。作为LOS导航代表了下一代深空航天器的一个真正有希望的选择，这项工作的目的是提供有关效果的新见解。首先，分析信息矩阵以显示航天器和观察到的行星之间的几何形状的影响。然后，使用Monte Carlo方法来研究测量误差的影响（范围从0.1到100 ARCSEC）和跟踪频率（从每天的四个观测值到每两天的观察范围）。通过两个指标对导航性能的影响进行了影响。首先是3D位置和速度均方根排出，一旦估计被认为是稳态的。第二个是收敛时间，它量化了估算到达稳态行为所需的时间。模拟基于一组四个行星，这些行星不遵循共同的以heliepentric动力学的速度，而是绕太阳旋转，并以相同的（无距离）角速度的角速度旋转。这种方法允许将方案依赖性行为与导航固有属性分开，因为在整个模拟过程中观察者和观察到的对象之间的相同几何形状是相同的相对几何形状。结果为下一代自主导航系统提供了有用的指南，既可以定义硬件要求和设计适当的导航策略。然后将注意事项应用于近地球小行星的任务方案，以定义导航策略和硬件要求。显示了航天器和行星之间相对角度的重要性。在单个球衣观察方案中，当航天器和行星的位置向量之间的角度接近无效的值时，估计误差会降低。在双行星观察方案中，当两个LOS方向之间的分离角接近90时，估计误差会降低。对性能的主要影响是由测量误差驱动的，当前技术被证明能够以几百公里的顺序提供位置误差，而较低的测量误差（0.1 ARCSEC）可能在100 km以下的位置误差。最后，可以证明跟踪频率在性能中起次要作用，并且只有在收敛时间明显地影响。2022 cospar。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
确保PNT弹性：全球导航审查...
4.1.1 澳大利亚 ................................................................................................................................................ 13 4.1.2 加拿大 ................................................................................................................................................ 14 4.1.3 中国 ................................................................................................................................................ 15 4.1.4 欧盟 ................................................................................................................................................ 17 4.1.5 印度 ................................................................................................................................................ 18 4.1.6 日本 ................................................................................................................................................ 18 4.1.7 韩国 ................................................................................................................................................ 19 4.1.8 俄罗斯/独立国家联合体 (CIS) ............................................................................................. 20 4.1.9 土耳其 ................................................................................................................................................ 21 4.1.10 英国 ................................................................................................................................................ 21 4.1.11 美国 ................................................................................................................................................ 23