本文描述并回顾了解决人机界面挑战的研究和潜在解决方案,使单个操作员能够通过一个界面控制多架无人机 (UAV)。作为一个系统,这也被称为多机器人系统 (MRS)。MRS 应用于多个领域,如环境监测 [1]、搜索和救援 [2, 3]、安全 [4]、机器人配送的监督控制以及探索性医疗保健中的微型和纳米机器人群 [5]。单个操作员同时控制多个机器人的优势(称为一对多关系)是改善资源分配、时间成本、稳健性和现实世界任务的其他方面 [6]。然而,由于单个操作员的认知工作量增加,增加机器人数量并不一定会提高系统性能 [7]。早期模型描述了单个操作员使用基于忽视容忍度的扇出控制的机器人数量、当操作员忽视机器人时机器人的效率如何随时间下降,以及交互时间、任务切换、建立上下文、计划和将计划传达给机器人所需的时间 [8]。该模型已扩展到包括等待时间和性能指标,以模拟给定任务约束的扇出水平 [9]。
b'对于任何一对纯状态| \ xcf \ x88 \ xe2 \ x9f \ xa9,| \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。但是,如果| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 0或| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 1导致矛盾,因为纯净的状态都不满足。请注意,此论点实际上意味着更强有力的陈述:没有统一的u \ xe2 \ x88 \ x88 u(h)可以满足(1)对独特的,非正交的纯态| \ xcf \ x88 1 \ xe2 \ x9f \ xa9,| \ xcf \ x88 2 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。非正交性的假设在这里至关重要,例如,对某些正交纯状状态满意(1)。以前的参数似乎并不完全笼统,因为可能存在更多的一般方案来复制量子信息。最通用的操作将是一些量子通道T:B(H)\ Xe2 \ X86 \ X92 B(H \ Xe2 \ X8A \ X97H)满足Tr \ Xe2 \ X8A \ X8A \ X97 ID B(H) \ xe2 \ x97 \ xa6 t = id B(h)。(2)'
b'for \ xce \ xb2,\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说,如果\ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xb5, \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93,其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93(a \ xce \ x93)表示一组移位不变的概率度量。如果V是\ XEF \ XAC \ X81NITE集,我们可以考虑来自\ XCE \ X93的同构的SET HOM(\ XCE \ X93,SYM(V))到V的排列组。此集合有可能为空。Given \xcf\x83 \xe2\x88\x88 Hom(\xce\x93 , Sym( V )), we write the permutation which is the image of \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \xce\x93 by \xcf\x83 \xce\xb3 .我们可以将导向图与\ xcf \ x83与Vertex Set V和I -LabeLed Edge(V,\ XCF \ X83 S I(V))相关联,每个I \ Xe2 \ X88 \ X88 \ X88 [R]和V \ XE2 \ X88 \ X88 \ X88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以被认为是一个局部看起来像\ xce \ x93的\ xef \ xac \ x81nite系统,就像局部的大矩形网格看起来像Integer lattice Z r一样。\ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图可以具有自然的图形距离:一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81,是它们之间的最小边数,忽略边缘方向。Let B \xcf\x83 ( v, R ) denote the closed radius- R ball centered at v \xe2\x88\x88 V , and similarly de\xef\xac\x81ne B \xce\x93 ( \xce\xb3, R ) for \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \ xce \ x93。let \ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom(\ xce \ x93,sym(v))和x \ xe2 \ x88 \ x88 a v。\ xef \ xac \ x81nite与\ xef \ xac \ x81nite系统之间的对应关系是使用em-pirical Distributions建立的,我们现在是我们现在de \ xef \ xaC \ xac \ x81ne。对于任何V \ Xe2 \ x88 \ x88 V,有一种自然的方法可以将X提升到标签\ XCE \ XA0 \ XCF \ XCF \ X83 V X \ XE2 \ X88 \ X88 A \ XCE \ XCE \ X93,从将X V提起到根e。更准确地说,\ xce \ xa0 \ xcf \ x83 v x(\ xce \ xb3)= x \ xcf \ x83 \ xce \ xce \ xb3(v)。
在本节中,我们提出了一种能够改进在第 1 阶段发现的具有 3D 负载约束的一对一 PDP 解决方案的方法。该方法基于循环转移理论和循环置换概念。根据文献 [32] 和 [47],我们概述了将用于进一步介绍循环转移理论的基本结果。在组合优化方法中使用循环转移时,求解过程分为两个阶段。在第一阶段,找到问题数据集到集群的初始划分(参见 [41]、[48]、[49])以搜索组合优化问题的初始解。初始划分可以根据问题的约束来确定,例如,根据路线问题 VRP 或 PDP 中的车辆数量来确定。使用组合优化问题的目标函数来估计初始解决方案的有效性。在循环转移理论的框架中,最小化的解决方案的成本被视为效率因素。第二阶段旨在利用循环转移的概念来改进初始解决方案。循环转移是对集群中某些选定元素的循环排列。从适当的集群中选择元素进行循环排列(形成循环转移)是一个不平凡的问题。
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