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通过任务优先级避免自动驾驶的任务优先级的参考跟踪优化
摘要 - 避免障碍物是自动驾驶的基本操作，其配方传统上源自机器人技术和决策控制领域。鉴于计算无障碍轨迹所需的高复杂性，通常需要对较低的频率计划层进行此操作，然后提供轨迹参考，然后是较高的频率控制层。每当需要重新启动时（例如，由于新检测到的障碍物），控制层必须等待生成新的计划轨迹。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，以在控制层中避免障碍物，从而避免了求职者响应。尤其是我们展示了如何可以集成障碍物和参考跟踪，因此，在基于零空间的行为控制方法基于（可能是非线性）模型预测控制方案中实现的基于零空间的行为控制方法，无需在不同的控制器之间进行切换。我们证明了采用两种不同的车辆动态模型以及在四种不同（城市和高速公路）方案中使用的拟议方法论的实际实施。此外，我们提供了灵敏度分析，以了解参数选择如何影响自动化车辆行为。
使用仿真来设计以下路径和自主机器人的障碍策略
1简介自主控制算法的设计是一项艰巨的任务，因为它传统上需要大量的现实测试，这既耗时又昂贵。仿真是自治设计的宝贵工具，例如，以时间和成本效益的方式协助参数调整，算法测试。此外，在机器学习范围（ML）的范围内，由于其生成训练数据的能力，模拟具有吸引力。在此，我们证明了模拟引擎[1]和自治研究床（ART）[2]平台来促进自治政策制定过程，以避免ML控制政策。这项工作建立了以前的贡献，这些贡献证明了控制策略的各种多速路径的可传递性[3，4]。这项研究证明了通过机器学习（ML）避免障碍物的额外能力。ML已通过收集的数据进行了培训，而人类驾驶员则在模拟器中驱动。
基于扩展现实和人工智能的沉浸式漫游者控制和障碍物检测
1近几十年来，由于技术和科学的进步以及人类扩展到外太空的目标，对月球的太空任务变得无关紧要。随着太空机构和私人秘书的兴趣日益增长，需要使用流浪者来探索更多敌对和未开发的环境，例如位于月球远侧或南极的环境。然而，在这种不利地形中运营的挑战显着，尤其是在识别可能对任务构成风险的资源和障碍（如岩石或地层）时。一个小错误，例如与未发现的岩石发生碰撞，不仅会损害流动站的完整性，而且会损害整个任务。传统上，流动站的监视和远程操作是基于对地形的2D图像的解释以及各种流动站参数和环境数据的可视化[6]。但是，根据场景，该系统可能无法提供足够的细节或直觉来防止事故或准确识别感兴趣的对象。在这种情况下，建议为流浪者配备先进的技术，以确保未来的任务中的安全性和成功，旨在监视和控制距离更近距离的流浪者，例如，在月球网关或月球基地[1,3]，延迟将比地球较低。
物联网深度学习无人机系统自主障碍物检测和防撞综述
摘要：无人驾驶飞行器 (UAV)（也称为无人机）的进步为推动各种大规模物联网 (IoT) 应用提供了前所未有的机会。然而，无人机平台仍然面临主要与自主性和重量相关的重要限制，这些限制会影响其在捕获和处理开发自主和强大的实时障碍物检测和避障系统所需的数据时的遥感能力。在这方面，深度学习 (DL) 技术已成为一种有前途的替代方案，可改善高度自主的无人机的实时障碍物检测和防撞能力。本文回顾了 DL 无人机系统 (UAS) 的最新发展，并详细解释了主要的 DL 技术。此外，研究了最新的 DL-UAV 通信架构并分析了它们最常见的硬件。此外，本文列举了当前 DL-UAV 解决方案最相关的开放挑战，从而使未来的研究人员能够定义设计新一代经济实惠的自主 DL-UAV IoT 解决方案的路线图。
使用高斯潜在功能的修改后方程式开发避免障碍控制系统
摘要 - 行驶系统是自动驾驶汽车的必要系统，许多论文提出了轨迹跟踪和避免障碍物的技术。高斯潜在功能对于使用2D激光雷达避免障碍物的轨迹跟踪控制系统众所周知。缺点是它依赖于局部最小值，在某些情况下，车辆和目标正在朝着相同的方向移动，由于有吸引力的潜在领域的诱惑太高，因此车辆和目标正在朝着相同的方向移动。然后，已经引入了使用修改后的有吸引力功能避免障碍物的轨迹跟踪控制，该功能的常规吸引力功能被修改以改善导航系统。模拟是通过Carla模拟器进行的，并且使用修改功能的避免障碍物的运动在跟踪过程中的摇摆运动和横向运动过程中的安全性考虑，这是通过车辆的横向加速度来考虑的，其在模拟情况下的值比其他类型的有吸引力的功能少。同时，修改后的功能还保持了车辆和障碍物之间的安全距离差距，以免避免在障碍物范围内避免在非常接近的范围内，这可能会导致碰撞。关键字 - 三射跟踪控制系统，避免障碍物，高斯潜在功能，有吸引力的功能，Carla Simulator
设计自动火星漫游者在动态地形中导航的自适应速度避免系统
文章历史：在过去的十年中，已经开发了各种基于速度障碍的方法，以避免动态环境中的碰撞。但是，这些方法通常仅限于处理几个障碍，连续的相遇或缺乏安全地形的安全保证。本文提出了使用速度障碍法的自适应碰撞避免策略，旨在使自主火星流浪者能够安全地驾驶动态和不确定的地形，同时避免多个障碍。该策略构建了自适应速度锥体，考虑了动态障碍和地形特征，从而确保了连续的安全性，同时将漫游者引导到其航路点。我们在模拟的MARS探索方案中实施了策略，代表了具有挑战性的多OSTACLAS任务。模拟结果表明，我们的方法通过增加安全距离来增强性能，使其非常适合自主行星探索，在这种情况下，避免碰撞对于任务成功至关重要。
使用障碍物避免策略
摘要：导航水下环境提出了控制和本地化技术的严重挑战。未知领土的成功导航需要实现目标的自动操作，同时避免遇到障碍，并提出一个重大问题。使用传感器数据和避免障碍技术的基于检测的控制对于自主水下车辆（AUV）的自主权至关重要。本研究的重点是开发基于滑动模式控制（SMC）的控制方法，并利用成像声纳传感器进行避免障碍物。提出的方法包括用于俯仰和深度控制的控制器，以避免固定物体。采用高斯电位功能来指导AUV的助手并避免障碍物。许多模拟结果评估了AUV在现实模拟条件下的控制性能，从而评估了准确性和稳定性。模拟结果的实验表明，使用海底环境模拟模型，我们在导航各种障碍（例如柔和的上升，陡峭下降和水下壁）方面的表现出色。
巴勒莫13-2024年6月15日
Thanks to the contribution of speakers and speakers of significant scientific and clinical experience, in the first two days of oral presentations, the most relevant aspects of traditional neuroryability will be treated (framing of the serious cerebralsions acquired (GCA), evolution of the disorders of consciousness (DOC), guidelines of unilateral space negligence and the infesia, anosognosia as an obstacle to rehabilitation,支持，支持护理人员和心理治疗。Thanks to the contribution of speakers and speakers of significant scientific and clinical experience, in the first two days of oral presentations, the most relevant aspects of traditional neuroryability will be treated (framing of the serious cerebralsions acquired (GCA), evolution of the disorders of consciousness (DOC), guidelines of unilateral space negligence and the infesia, anosognosia as an obstacle to rehabilitation,支持，支持护理人员和心理治疗。
编队控制无人直升机移动目标跟踪障碍和维护连接F. Ghaderi，A。Toloei *部门 *部门
这项研究涉及无人直升机的控制，强调形成控制，目标跟踪，避免障碍和连续性维护。该研究采用终端滑动模式控制（TSMC）来调节直升机的位置和态度，而通用的预测控制（GPC）策略则用于通过领导者追随者的方法来形成控制。使用人工电位（APF）方法实现避免障碍物。仿真结果表明，在六个不同的任务中，快速收敛时间不到三秒钟，这表明直升机在保持静态障碍和动态障碍的同时保持其形成的能力。最初的三个任务涉及在三角形形成中组织的三架直升机，成功地避免了障碍物并以低于1％的错误率保持连续性。随后的三个任务，涉及五架五角形配置的五架直升机，类似地说明了有效的导航和动态目标跟踪。值得注意的是，领导直升机始终跟踪静态和动态目标，以确保形成的完整性。这项研究通过探索多代理直升机操作和障碍物遍历的复杂性来促进该领域，从而强调了在动态场景中保持连通性和形成的关键重要性。这些发现强调了拟议的控制策略的有效性，为包括军事和民用领域在内的各个部门的未来应用提供了宝贵的见解。
