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确定绿色供应链实践的障碍...
文章信息 摘要 目的：近年来，“绿色供应链管理”（GSCM）一词的地位日益提高。在竞争激烈的市场中，大多数中小企业都在建立自己的生产设施。由于公众意识的增强、经济增长、环境问题或监管变化，对 GSCM 的需求不断增长。本研究试图找出在这种环境下在纳格浦尔运营的中小型企业面临的驱动因素和障碍。 设计/方法/方法：为了确定各种驱动因素和障碍之间的上下文联系，研究人员已经确定了它们。此外，还提出了使用修改策略来确定中小企业实施 GSCM 的驱动因素。 发现：在文献和随后与学术和工业专业人士的咨询中发现了六种相关障碍。三种障碍被认为是驱动结构，三种障碍被认为是链接结构，一种障碍被认为是依赖结构。没有已知的障碍是自主变量。已确定一个底层障碍和三个顶层障碍。已考虑消除这些障碍。研究的局限性/含义：基于专家的想法，建立了这些障碍的推测模型。由此得出的结果可以进一步调整以与现实世界的问题相关。实际意义：清楚了解这些障碍的组织将能够更好地确定优先事项和管理其资源。原创性/价值：通过本报告，研究人员帮助确定了纳格浦尔中小企业实施 GSCM 的障碍的优先次序和识别障碍。已建立的结构化模型将有助于理解障碍之间的相互关系。本文同样建议消除这些障碍。
回顾纸纸实时道路车道检测
Sevagram，Wardha指导者：H.S.Belsare摘要：在这项研究中，一种新型的自动驾驶汽车导航算法，避免了与行人和临时障碍的碰撞。提出的算法通过使用RGB-D深度传感器来预测临时障碍和徘徊的行人的位置。考虑到这些环境不确定性，介绍了唯一的临时视觉流动性规则。提出了一种深入的增强学习（DRL）算法作为决策技术（以引导自动驾驶工具无事发生）。比较了深层Q-NETWORK（DQN），双重Q-Network（DDQN）和Dueling Double Deep Q-Network（D3DQN）算法，并且D3DQN的负率最少。我们使用CARLA模拟环境测试了算法，以检查RGB-D和RGB-LIDAR的输入值。构成综合神经网络D3DQN的一系列算法被选为最佳DRL算法。在减慢城市流量的建模中，RGB-D和RGB-LIDAR产生的结果基本相同。修改了更新的儿童驾驶汽车的自动驾驶版本，以证明拟议算法的实时效率。索引术语：自动驾驶工具，深度加固学习，临时凸进，避免障碍物，车道检测，对象检测。1。引言临时或临时障碍，例如路障，坑洼，速度颠簸和漫游行人，可能会为印度和类似国家的自动驾驶车辆提供挑战。另外，自动驾驶车辆可以使用Vanet（车辆临时网络）与路边单元或另一个移动车辆进行通信，以收集有关事故，道路障碍，交通拥堵和天气状况的最新信息。这种类型的信息对于允许自动驾驶车辆安全行驶并防止道路事故也很重要。研究人员已将传感器安装在车辆上，以识别临时障碍，例如，一些研究人员使用这些传感器来指导自动驾驶车辆，例如，一些研究人员开发了一种基于智能手机的Ad Hoc-Obstacle检测算法。同时，在中央服务器上记录了有关已确定障碍物（类似位置）的信息，并用于提醒其他驾驶员在同一道路上行驶的驾驶员。
学习无碰撞的高速腿部运动
图1。我们提出的框架ABS展示了敏捷和无碰撞的运动能力，其中具有全部计算和感应的机器人可以安全地浏览混乱的环境，并迅速对室内和室外的多样化和动态障碍做出迅速反应。ABS涉及双政策设置：底部的绿线表示敏捷政策的控制，红线表示运行中的恢复策略。敏捷政策使机器人能够在障碍物中快速运行，而恢复政策可以使机器人摆脱敏捷政策可能失败的风险案例。子图：（a）机器人躲避了摇摆的人腿。（b）敏捷政策使机器人能够以3的峰值运行。1 m/s。（c）在高速运动期间，机器人躲避了移动的婴儿车。（d）机器人在白雪皑皑的地形中躲过一个动人的人。（e）机器人安全地在大厅内坐着静态和动态障碍物，平均速度为2。1 m/s，峰速度为2。9 m/s。（f）机器人避免在昏暗的走廊中的障碍和移动人类，平均速度为1。5 m/s，峰值速度为2。5 m/s。 （g）机器人，平均速度为2。 3 m/s，峰值速度为3。 0 m/s，避免移动和静态垃圾箱，并爬上草坡。 视频：请参阅网站。5 m/s。（g）机器人，平均速度为2。3 m/s，峰值速度为3。0 m/s，避免移动和静态垃圾箱，并爬上草坡。视频：请参阅网站。
博士教授安德烈亚斯·诺奇特（AndreasNüchter），尤尔兹堡大学博士教授安德烈亚斯·诺奇特（AndreasNüchter），尤尔兹堡大学
信息之类的信息，例如墙壁和障碍，但有关对象及其
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。
欧洲空中航行安全组织地形和障碍物数据手册
附录 B 要素捕获指南 ................................................................................................ 165 B.1 简介 ...................................................................................................................... 165 B.2 使用案例 ................................................................................................................ 165 B.2.1 带范围的点障碍物 ............................................................................................. 166 B.2.2 障碍物分组 ............................................................................................................. 168 B.2.3 带电缆的障碍物 ............................................................................................. 170 B.2.4 移动障碍物 ............................................................................................................. 172 B.2.5 带复合结构的建筑物 ............................................................................................. 175 B.2.6 植被 ............................................................................................................................. 176 B.3 捕获方法 ............................................................................................................. 177 B.3.1 自动化 ............................................................................................................. 177 B.3.2 检测细小物体 ............................................................................................................. 178 B.3.3 使用现有地籍数据................................................................ 179 B.3.4 成本效益.............................................................................................. 179
学习无碰撞的高速腿部运动
图1。我们提出的框架ABS展示了敏捷和无碰撞的运动能力，其中具有全部计算和感应的机器人可以安全地浏览混乱的环境，并迅速对室内和室外的多样化和动态障碍做出迅速反应。ABS涉及双政策设置：底部的绿线表示敏捷政策的控制，红线表示运行中的恢复策略。敏捷政策使机器人能够在障碍物中快速运行，而恢复政策可以使机器人摆脱敏捷政策可能失败的风险案例。子图：（a）机器人躲避了摇摆的人腿。（b）敏捷政策使机器人能够以3的峰值运行。1 m/s。（c）在高速运动期间，机器人躲避了移动的婴儿车。（d）机器人在白雪皑皑的地形中躲过一个动人的人。（e）机器人安全地在大厅内坐着静态和动态障碍物，平均速度为2。1 m/s，峰速度为2。9 m/s。（f）机器人避免在昏暗的走廊中的障碍和移动人类，平均速度为1。5 m/s，峰值速度为2。5 m/s。 （g）机器人，平均速度为2。 3 m/s，峰值速度为3。 0 m/s，避免移动和静态垃圾箱，并爬上草坡。 视频：请参阅网站。5 m/s。（g）机器人，平均速度为2。3 m/s，峰值速度为3。0 m/s，避免移动和静态垃圾箱，并爬上草坡。视频：请参阅网站。
设计和实施避免障碍...
任何自动驾驶机器人汽车的最关键特征之一就是能够避免沿其路径的障碍。自动移动机器人具有内置系统，可以在沿其路径遇到障碍物时引导它。通过发送声音脉冲，可以测量机器人到障碍物的距离，同时控制转向齿轮以实现避免障碍物的功能。在本文中，提出了可以避免障碍的自动机器人汽车的发展。这是通过使用超声传感器来传感障碍并指导其运动来实现的。ATMEGA328微控制器用于从超声传感器中收集距离信息，根据嵌入式算法比较测得的距离，并使用它来确定是向前移动还是更改其路径。通过硬件和软件系统设计，构建了障碍物避免机器人汽车平台，同时获得了良好的实验效果。传感器可以感知的安全距离为15 cm，其角度覆盖面积为180 0。