摘要:太阳池是一种人工池塘,由于防止对流,其底部温度明显升高。池塘中使用盐水来防止对流。这些池塘被称为“盐梯度太阳池”。在过去的 15 年里,许多国家都建造了许多大小不一的盐梯度太阳池,面积从数百到数千平方米不等。如今,还建造了微型太阳能凉亭用于不同的热应用。本项目工作建立了一个具有更好绝缘性、透明顶盖和改进的吸收涂层的太阳池系统。在不同水平测量了池塘的温度,并与其他工作进行了比较。在这项工作中,观察了不同盐度水平下的太阳池性能。可以看出,储存区发生的最高温度随着盐度的增加而增加。池塘也用作储存。这是因为储存区的温度在一天结束时达到最大值,太阳强度各不相同。因此,太阳池也适用于漫射辐射。当前系统的性能优于以前的工作。存储区产生的最高温度高于之前研究的最高温度。这表明系统的传热性能优异
抽象的多机器人系统越来越多地部署,以提供服务并完成其复杂性或成本太高的任务,无法单独实现单个机器人。尽管多机器人系统通过冗余提供了可靠性,并使执行更具挑战性的任务,但工程这些系统非常复杂。这种复杂性不仅影响机器人团队的建筑建模,而且会影响协作情报的建模和分析,从而使团队能够完成其任务。进行多机器人应用程序开发的现有方法没有提供捕获这些方面并评估多机器人系统鲁棒性的系统机制。我们通过引入Atlas来解决这一差距,Atlas是一种新型的模型驱动方法,支持模拟中多机器人系统的系统设计空间探索和鲁棒性分析。特定于Atlas领域的语言使建模机器人团队的架构及其使命的建筑,并促进了团队智能的规范。我们在三个模拟案例研究中评估了地图集并证明了其有效性:基于医疗的海龟任务和两个使用凉亭/ROS和MOOS-IVP机器人平台开发的无人管理的水下车辆任务。
本文介绍了USV-Tracker,这是一种针对用于实用应用(例如地表调查和目标跟踪)的无人层面车辆(USV)的新型跟踪系统。该系统应对三个关键挑战:感知鲁棒性,跟踪隐藏和计划效率。这项工作的贡献是多方面的:(1)使用扩展的卡尔曼滤波器(EKF)的多传感器融合框架来增强目标检测和定位准确性,集成了来自相机,激光镜头,GPS和IMU传感器的数据。(2)一种两阶段的路径计划算法,该算法生成遮挡避免轨迹并采用虚拟弹性力约束来保持适当的相对定位。在密集的障碍环境中,该算法倾向于靠近目标,并结合了FOV取向约束以确保稳定的感知。(3)一种可见性感知的控制策略,可通过基于EKF的轨迹预测来确保持续的目标可观察性。凉亭中的模拟和相应的物理实验验证了系统的有效性和鲁棒性,证明了其在现实世界中的适用性。计算工作负载是在受约束的车载计算机上管理的,强调了系统的实用性。
摘要 - 无汇总运动对于移动机器人必不可少。大多数与车轮机器人无冲突和高效导航的方法都需要专家进行参数调整,以获得良好的导航行为。本研究调查了深入强化学习在复杂环境中训练移动机器人进行自动导航的应用。机器人利用激光雷达传感器数据和深度神经网络来生成控制信号,同时避免了障碍物。我们在凉亭仿真环境中采用两种强化学习算法:深层确定性政策梯度和近端政策优化。该研究在近端策略优化算法中引入了增强的神经网络结构,以提高性能,并具有精心设计的奖励功能,以提高算法效率。在障碍物和自由环境中进行的实验结果强调了拟议方法的有效性。这项研究通过应用深度强化学习,很大程度上有助于在复杂环境中提高自主机器人技术。索引术语 - 深处增强学习,自主航行,控制,避免障碍
欢迎来到16900 Adoro DR,这是一间令人惊叹的3卧室,2浴室的房屋,位于Whisper Valley的环保社区。此属性不仅仅是家;这是一个邀请,不牺牲现代便利而拥抱可持续的生活。坐落在理想的角落里,这个经过生态智能认证的房屋由可再生地热能提供动力,并配备了太阳能电池板,提供了环保意识和节能的生活方式。开放式平面图充满了自然光线,突出了一个现代的厨房,上面有时尚的台面,充足的存储空间以及一个用于烹饪和娱乐的多功能岛。主卧室提供带有连接浴室的和平静修,而另外两间卧室为家庭,客人或家庭办公室提供了灵活性。在外面,院子是一个私人绿洲,添加了凉亭 - 非常适合享用早晨咖啡,举办户外聚会或在宽敞的德克萨斯州天空下放松身心。这个迷人的空间为您的户外生活方式提供了理想的环境。位于一个重视可持续性的社区中,有公园,步行道和附近的学校,Adoro Dr提供了舒适,风格和创新的完美融合。今天就安排了展览,并将这个环保的梦想中的房子做出!
去年秋天开业的这间占地 52,000 平方英尺的办公室面积还不到该公司之前在加利福尼亚州帕洛阿尔托的办公室面积的一半,其特点是天花板很高,管道和金属梁裸露在外,休息室里有乒乓球桌和桌上足球桌,还有一个内部凉亭作为秘书空间。宽阔的玻璃墙让自然光透进办公室的内部,外面甚至还有一个地掷球场。“从设计上可以看出,它绝对不像律师事务所。它看起来更像一个科技空间,”帕洛阿尔托办事处的执行合伙人兼该公司北加州的联合执行合伙人维多利亚·李 (Victoria Lee) 说。该设计反映了“我们对硅谷的承诺”和“我们合作的客户类型:非常以技术为中心,生命科学类型的客户,”李说。 DLA Piper 全球联席主席、全球联席首席执行官兼美洲区主席 Frank Ryan 表示,采用富有创意的办公室设计在很大程度上是为了帮助办公室的主要客户——科技公司——有宾至如归的感觉。“帕洛阿尔托和北加州一样,是我们的客户和公司发展方向最重要的地区之一。拥有这样的新空间向市场传递了另一个信息,即帕洛阿尔托的重要性,”Ryan 说道。
剩余可用资金 CIP 基金项目 EN004a 路缘、排水沟、人行道 $7,155,378 $19,220 $665,305 EN004b 人行道、城市/市民 $396,787 $856 $99,039 EN005 D 大道延伸 $4,636,325 $19,037 $4,466,298 EN006 街道建设 $8,569,461 $387,580 $2,468,427 EN012 20 街-昆西至山谷大道 $6,053,800 $759,289 $4,646,567 EN072 市中心灯光/电气 $525,016 $2,184 $150,624 EN073 北街改造,哈里斯维尔-沃尔$1,660,000 $20,303 $146,854 EN096 绿色自行车共享计划 $1,281,240 $233,627 $314,423 PK007 奥格登先锋体育场重建 $750,000 -$37,234 * $429,117 由于时间问题,季度费用显示为负数。这是因为 24 财年的应计费用在 25 财年被冲销,发票随后在 10 月(第二季度)支付。 PK124 一般公园改善 $2,346,582 $26,669 $230,531 PK137 回流防止更换 $199,999 $5,856 $56,637 RG003 马歇尔白中心改善 $30,573,249 $3,991,743 $10,280,128 RG053 娱乐改善 $792,387 $2,276 $342,621 RG070 更换城市球场灯杆 $460,000 $3,049 $440,056 RM009 大观公园改善 $384,434 $40,401 $51,864 RM014 公园卫生间和凉亭改善 $375,025 $1,339 $130,152 RM019 Park Big D & Francis 游乐场改善工程
摘要 - 无人驾驶汽车(UAV)对关键应用(例如搜索和救援操作)具有巨大的潜力,在搜索和救援行动中,对室内环境的准确感知至关重要。然而,本地化,3D重建和语义细分的同时融合呈现出一个明显的障碍,尤其是在配备有限的功率和计算资源的UAV背景下。本文提出了一种新的方法,可以解决无人机操作中语义信息提取和利用方面的挑战。我们的系统集成了最先进的视觉大满贯,以估计后端的全面的6多姿势和高级对象分割方法。为了提高框架的计算和存储效率,我们采用了简化的基于体素的3D地图表示 - OctOmap来构建工作系统。此外,融合算法是不合适的,可以从前端大满贯任务和相应点获得每个帧的语义信息。通过利用语义信息,我们的框架增强了无人机在室内空间中感知和导航的能力,从而解决了姿势估计准确性和降低不确定性的挑战。通过凉亭模拟,我们验证了我们提出的系统的功效,并将我们的方法成功地嵌入了用于现实世界应用的Jetson Xavier AGX单元中。索引项 - 语义映射,S3M,无人机,ROS,SLAM。
拉伸结构的起源,例如历史,早期社会的巧妙生活安排,例如游牧民族和部落社区使用黑色帐篷,拉伸结构带来了许多好处。过去,它们是体育中心,农业工业建筑和竞技场的封面。随着工业革命的展开,由于其成本效益作为一种实用的屋面解决方案,拉伸结构的大规模生产激增。令人着迷的拉伸结构世界不仅仅是建筑物。这是关于新想法和设计如何共同改变我们通常构建事物的方式。拉伸结构是我们研究的主要重点,不仅有用。它们是一种独特的工程艺术。想象一下很大的空间,上面有一点支撑,做出了一种非常好看,高效的建筑方式。拉伸结构使用柔性材料(如织物或支撑点之间伸展的电缆)从紧密的力中获得强度。在本论文中,我们将仔细研究这些结构,弄清楚它们如何在三个维度上像檐篷或表面一样形成。拉伸结构在许多不同的地方使用,从著名的地标和运动竞技场到临时凉亭和环保建筑。在我们探索这个主题时,目标是了解使拉伸结构起作用的主要思想,表明它们在建筑设计和所涉及的惊人工程方面的灵活性。这一旅程旨在增加有关现代建筑方式的讨论,并强调拉伸结构在塑造当今建筑物的外观以及挑战通常做事的方式方面的重要性。
抽象的航空3D打印是一项开创性的技术,但在其概念阶段,结合了3D打印和无人驾驶飞机(UAVS)的前沿,旨在自动地在偏远和难以到达的位置建造大型结构。所设想的技术将通过利用无人机作为精确的建筑工人来实现建筑和制造行业的范式转变。但是,无人机的有效负载能力有限,以及操纵和计划所需的复杂敏捷性,施加了一个强大的克服障碍。旨在超越这些问题,本文提出了一种新型的基于空中分解和调度3D打印框架,该框架将模型的原始3D形状的近乎最佳分解分解为较小,更易于管理的子零件,称为块。这是通过基于启发式函数搜索平面切割来实现的,该函数结合了与子部分之间的互连性相关的必要约束,同时避免了无人机的挤出机和生成的块之间发生碰撞的任何可能性。此外,还提出了一个自主任务分配框架,该框架确定了一个基于优先级的序列,将每个可打印的块分配给无人机进行制造。使用基于物理学的凉亭仿真引擎证明了所提出的框架的效率,在该引擎中建立了各种基于原始的CAD的空中3D构造,考虑到非线性无人机动力学,相关的运动计划和通过模型预测性控制的相关运动计划和反应性导航。