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World File Search System估计位置
18传感器融合
几乎每个机器人都将依靠多个传感器（包括多种类型的传感器）进行感知和本地化任务。这使机器人可以利用每个传感器的不同强度，以获得更全面的传感能力。例如，自动驾驶汽车可以同时使用激光范围和雷达来测量距离，因为在某些情况下，一种传感器可能比另一个传感器更好。作为另一个例子，轮式机器人可以使用GNSS剂量以及车轮编码器来估计位置。但是，虽然每个传感器都可以向类似目标提供数据（例如估计位置或方向）它们的感应方式可能大不相同。本章介绍了传感器融合1、2的主题，并提供了有关有效1 F. Gustafsson的算法的讨论。统计传感器融合。Studentlitteratur，2013年，第1页。 554
使用ROS 4支持机器人自主运动的系统建设技术...
图1在上述过程中，MAP构造的概述，机器人需要在环境中移动以获取要构建地图的环境的数据。在这种情况下，人类经常驾驶机器人。可以说上述过程是将新的传感器数据添加到上一个地图中的过程。在这种情况下，如果传感器数据或机器人的估计位置发生错误，则会累积效果。因此，SLAM通过合并统计方法和其他方法来降低累积错误的影响。使用的大满贯和传感器的类型
安全性和责任关键型多应用的性能和完整性水平报告
对于任何想要使用估计位置作为涉及生命安全或经济交易或任何类型的执法操作的输入的应用程序，必须有一个完善且可信赖的框架来设置完整性风险并计算保护级别。生命安全显然是民航应用的情况，为此，在过去二十年中已经开发了一个非常具有挑战性的完整性框架，该框架还包括准确性、可用性和连续性的概念（即所谓的必需导航性能），并且仍然值得改进（参见第 3.2、3.3 节）。支付关键和监管关键应用在道路/ITS 领域更为常见且更接近市场（参见第 4 章）；但是 - 尽管它们必须对它们可能使用的位置估计保持一定程度的信任 - 但它们的定位完整性框架还远未成熟（参见第 5.1 节）。
在半sib中的定量性状基因座的多个标记映射在半sib中的定量性状基因座的多个标记映射
许多作者考虑了用于分析来自杂种种群数据的设计（例如Neimann-Sprensen和Robertson，1961年； Soller和Genizi，1978年； Geldermann等，1985； Weller等，1990）。这些方法的缺点是他们一次使用来自单个MARIRW的信息。没有标记将具有统一性的杂合性，因此对于任何给定的标记，有些父亲都会是纯合的，因此是非信息的。这会浪费信息，并在QTL的估计位置中引入偏差可能会有更大的问题。此外，提出的最小二乘方法不能单独估计任何检测到的QTL的位置和效果。最大似然（ML）方法（Weller，1986; Knott and Haley，1992a）可以估计这两种效果，但是通常仅使用单个标记（Weller，1986; Knott; Knott and Haley，1992a and B）估计，位置与标记相对（I.E.可以是它的任何一侧）。
了解脑电图来源定位的有用性
基于EOM的审查，源本地化过程必须解决前进和反问题（图1）。1,3,5,6）远期问题是当前来源对头皮电势的期望，可以通过准确的头部模型来解决。1,3,5）脑组织的形状和传导分布强烈影响脑电图信号。因此，应使用个性化的MRI来构建确切的头部模型并实现更精确的源定位。4）反问题是指使用头皮电势测量值估算大脑中电流源的精确位置。1）解决此问题的一种方法是使用有关体积导体和发电机解剖结构的合理假设来设定局限性。已经引入了有关反问题的几个建议。1,2,4,5）尤其是作者描述了源分析模型的方法，例如偶极源定位和分布式源定位。从头皮脑电图记录的偶极子源定位可以通过计算当前偶极子的位置，方向和矩参数来估计位置源。4,7）然而，偶极子源定位需要先验假设大脑中的几个活动区域，假定有限数量的等效偶极子，并且可能会因缺失的偶极子而产生偏见。4,5）脑成像方法的最新发展导致了更复杂的选项，可以从头皮EEG信号中定位大脑来源，目前使用了几种分布式源定位方法。4,5,8）4,5）最受欢迎的分布式源模型是最低规范解决方案的修改算法，例如加权最小规范解决方案，低分辨率电磁断层扫描和局部自回旋平均值。
使用图形卷积神经网络学习智能手机的GNSS定位校正
抽象的智能手机接收器包括大约15亿个全球赛车卫星系统接收器。智能手机接收器的信号水平较低，噪音较低，而噪声则比Commer CIAL接收器更高。由于对尺寸，重量，功耗和成本的限制，与这些接收器进行准确的定位尤其是在城市环境中，这是一项挑战。传统上，全球定位系统测量方法是通过基于模型的方法（例如加权最小二乘和卡尔曼过滤方法）处理的。基于模型的方法可以以后处理方式提供仪表级的定位精度，但这些方法需要对相应的噪声模型进行牢固的假设，并且需要对参数（例如协方差）进行手动调整。相比之下，已经提出了基于学习的方法，这些方法对数据结构做出了更少的假设，并且可以准确地对环境特定的错误进行建模。但是，这些方法比基于模型的方法提供了较低的精度，并且对初始化敏感。在本文中，我们提出了一个用于学习校正的混合框架，该框架对应于真实接收器姿势和估计位置之间的偏移。对于基于学习的方法，我们提出了一个图形卷积神经网络（GCNN），该神经网络可以学习具有多构造和多频信号的不同图形结构。为了更好地对GCNN进行初始化，我们使用Kalman滤波器来估计一个粗糙的接收器位置。然后，我们使用此粗糙接收器位置来调节输入特征到图。我们从Google智能手机分解挑战中测试了对现实世界数据集的建议方法，并比基于模型的方法（例如加权最小二乘和卡尔曼过滤器方法）显示出改进的定位性能。
内陆架浅水内部钻孔沿岸变异性
摘要：使用 42 个系泊设备的温度和速度测量值来研究非线性内孔在穿过加利福尼亚中部内陆架时沿岸的变化。系泊设备于 2017 年 9 月至 10 月部署在 Point Sal 岬角近海。区域覆盖范围为 ; 沿岸 30 公里和 ; 沿岸 15 公里，跨越 9-100 米水深。除了调节区域分层的潮下过程外，内孔还产生了复杂的时空分层变异模式。在 50 米等深线处，内孔沿岸连续，长度约为数十公里，但锋面连续性的长度尺度在 25 米等深线处减小到 O（1 公里）。发现深度平均、带通滤波（从 3 分钟到 16 小时）的内部钻孔动能 (KE IB ) 沿钻孔前沿是不均匀的，即使是沿岸连续钻孔也是如此。沿钻孔 KE IB 变化的模式因每个钻孔而异，但 2 周平均值表明 KE IB 在 Sal 点附近通常最强。钻孔前方的分层影响钻孔的振幅和沿岸演变。数据表明，沿岸分层梯度可能导致钻孔在不同的沿岸位置以不同的方式演变。观察到三种潜在的钻孔命运：1) 钻孔完整地过渡到 9 米等深线，2) 钻孔被更快的后续钻孔超越，导致钻孔合并事件，以及 3) 当上游跃层接近或低于中间深度时，钻孔消失。每个系泊处每小时的分层图和连续钻孔的估计位置表明，单个内部钻孔可显著影响后续钻孔的波导。
项目名称：利用量子信息洞察力增强原子磁力测量
项目详情：目前，全球范围内正在开发用于量子技术的原子平台，例如原子钟、量子重力仪和加速度计以及原子干涉仪。但测量通常非常耗时且成本高昂，而用于后处理时间序列的最先进的算法在数值上要求很高。尽管过去二十年一直专注于使用测量相位参数的量子干涉仪进行传感，但对于自然界基本理论中出现的大多数可观测量，例如磁场、凝聚态分数和化学势，尚不存在最佳估计理论。最近，安德斯教授的团队开发了全局量子测温法 [1]，这是一种用于温度估计的尺度尊重框架，也是相位估计之外的估计理论的第一个原型。这种现代温度估计策略充分利用了估计参数的对称性，并采用了贝叶斯推理技术。真正的优势在于它可以指导如何在实验测量中选择控制参数，以便在有限的资源下最大限度地获得信息增益。正如 [2] 中利用伯明翰大学进行的钾 (K) 实验的一组预先存在的数据所证明的那样，可以使用全局量子测温框架先验地优化释放-重新捕获冷原子实验的等待时间。最近，安德斯教授及其同事使用诺丁汉大学的冷原子平台将这种新的全局估计技术扩展到完全不同的量——原子数的测量，发现与以前的传感技术相比，精度提高了五倍 [3]。本理论项目将建立使用磁力仪和陀螺仪同时估计磁场和惯性旋转的最佳策略。这些策略将用于减少正在进行的原子实验中准确估计参数所需的数据数量，因为获取大量数据集的成本可能高得令人望而却步。学生的目标之一是推广最近开发的用于估计位置同构参数的框架 [4]。目标是找出可适用于量子技术中除相位之外的任何相关参数的最佳量子估计策略的方程。这将涉及变分法、群对称性和信息几何等分析技术。后续目标是调整理论框架，使其适用于正在进行的原子磁力仪实验 [5]。这还将涉及使用预测的量子估计策略分析原型量子磁力仪产生的时间轨迹。目标是确定此类策略是否能够实际降低磁场和惯性参数估计的不确定性。预计将与目前正在开发量子磁力仪的实验团队合作。[1] J. Rubio、J. Anders、LA Correa，PRL 127，190402 (2021) [2] J. Glatthard 等人，PRX Quantum 3，040330 (2022) [3] 通过自适应对称信息贝叶斯策略将冷原子实验的精度提高五倍，M. Overton 等人，arXiv:2410.10615 (2024)。[4] J. Rubio，Phys. Rev. A 110，