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beowave地热的水热改变...
第三纪熔岩流动和脉络水沉积物在马尔帕斯倾斜坡上散发出来。这种麦尔波去射坡度是一个较旧的正常断层系统，即邓菲通断层区，具有西北趋势。该渐新世至中新世断层区形成了西北主要的抓地力的Thie Easters边缘，这是750公里长的线性空气磁性和结构特征的南部延伸的一部分，称为俄勒冈州内华达州的谱系（Stewart等人，Stewart等，1975年）。Graben中的第三纪火山截面约为1,400 m； Dunphy Pass断层区的东部仅100 m厚。基础的奥陶纪瓦尔米形成是一个严重破裂的硅质eugeosynclinal沉积物，该沉积物是罗伯茨山脉推力板的一部分。碳质粉砂岩，cher和石英岩的瓦尔米地层沿着Dunphy Pass断层区以东的Malpais边缘散发出来，并由Whirlwind Valley的深层地热测试井遇到。第三级糖尿病碱基堤防被侵入瓦尔米和火山岩石被认为是与俄勒冈州内华达谱系相关的明显空气磁异常的来源，以及填充graben的第三纪火山序列的饲养者（Robinson，1970年）。
实时3D语义场景感知具有双眼视觉的自我中心机器人
摘要 - 在室内移动的同时，感知具有多个对象的三维（3D）场景对于基于视觉的移动配件至关重要，尤其是对于增强其操纵任务的尤其是。在这项工作中，我们为具有双眼视觉的自我中心机器人提供了实例分割，特征匹配和点集注册的端到端管道，并通过拟议的管道展示了机器人的抓地力。首先，我们为单视图3D语义场景分割设计了一个基于RGB图像的分割方法，并利用2D数据集中的常见对象类将3D点封装在对象实例的点云中，通过相应的深度映射。接下来，根据先前步骤中匹配的RGB图像中感兴趣的对象之间的匹配关键，提取了两个连续的点云的3D对应关系。此外，要意识到3D特征分布的空间变化，我们还根据使用内核密度估计（KDE）的估计分布（KDE）来称量每个3D点对，随后可以使稳健性具有较小的中心范围，同时求解点云之间的刚性转换。最后，我们在7-DOF双臂Baxter机器人上测试了我们提出的管道，并使用安装的Intel Realsense D435i RGB-D相机测试了我们的管道。结果表明我们的机器人可以在移动时分割感兴趣的对象，注册多个视图，并掌握目标对象。源代码可在https://github.com/mkhangg/semantic Scene感知上获得。
为Arequipa爆炸处置单元开发EOD机器人
摘要 - JVC 0.2是带有轨道的爆炸性军械处置（EOD）机器人，具有5度的自由度（DOF）手臂，以及由圣奥古斯汀国立大学（UNSA）（UNSA）开发的两指握力，以及爆炸性的爆炸性军械处置单位，以供应8次措施，以供应8次措施，以供应8次措施，以供应均等的措施，以供应量的措施，以供应额外的措施。在秘鲁，Urban Multi-Terrain运动技能，机器人手臂控制以及在UDEX数据库中注册的大小和权重的爆炸物体处理。本文档的目的是根据国家标准技术研究所（NIST）标准制定和测试机器人的机动性，运动和手臂力量，适应UDEX的需求，以保护UDEX的需求，以维护爆炸性的军械处置专家（TEDAX）。进行了测试程序，以根据可操作性来评估机器人的功能，并旨在计算模拟爆炸物在不同倾向到容器的物体的运输时间。测试向我们表明，机器人臂的致动时间得到了改善，它可以以20°的最大倾斜度攀爬楼梯，在平坦地面上测量的运动速度为10.94 cm/s，并且在伸出的手臂处的负载能力为9 kg。最后，我们得出的结论是，有必要更新机器人的设计，以减轻重量以满足工作中的安全标准，将负载能力提高到10公斤，并提高移动性；因此，它成为Tedax的日常使用。关键字 - 探索机械处置（EOD）机器人，机器人手臂，抓地力，爆炸性，设计，轨道
厨房：用于6D物体姿势估算厨房环境中的现实世界基准和数据集
摘要 - 尽管最近在6D对象构成了机器人抓握的方法方面取得了进展，但在现有数据集中这些甲基多种多样的能力与现实世界中的握把和移动操作任务之间的功能之间存在很大的表现差距，尤其是当机器人完全依靠其单声学egocentric领域（Fov）。现有的现实世界数据集主要关注桌面抓地力方案，其中机器人臂放在固定位置，并且对象集中在固定外部相机的FOV中。评估此类数据集上的性能可能无法准确反映厨房环境中日常抓握和移动操作任务所面临的挑战，例如从较高的架子，水槽，洗碗机，烤箱，冰箱，冰箱或微波炉中检索物体。为了解决这一差距，我们提出了厨房，这是一种专门估算厨房环境中各个位置的物体的6D姿势的新颖基准测试。为此，我们录制了一个全面的数据集，该数据集包含约205K现实世界的RGBD图像，用于在两个不同的厨房中捕获的111个厨房对象，利用具有以自我为中心的人的人形机器人。随后，我们开发了一个半自动的注释管道，以简化此类数据集的标签过程，从而产生2D对象标签，2D对象分割掩码和6D对象，并以最少的人为努力构成。基准，数据集和注释管道可在https：//kitchen-dataset.github.io/kitchen上公开获得。
操纵所有内容的补充材料
动作生成模块。我们使用以代理为中心或以对象为中心的方法生成每个动作。对于以对象为中心的动作生成，我们利用了NVIDIA的基础掌握预测模型M2T2 [1]进行选择和放置动作。对于6-DOF抓握，我们从单个RGB-D摄像头（在现实世界中）或多个摄像机（在模拟中）输入一个3D点云。该模型在任何可抓取的物体上输出一组掌握提案，提供6-DOF的抓取候选物（3-DOF旋转和3D-DOF翻译）和默认的抓地力关闭状态。对于放置操作，M2T2输出一组6-DOF放置姿势，指示在基于VLM计划执行Drop原始操作之前，最终效应器应在何处。网络确保对象在没有冲突的情况下稳定地定位。我们还设置了mask_threshold和object_threshold的默认值，以控制拟议的GRASP候选人的数量。提出了模板抓取姿势的列表后，我们使用QWEN-VL [2]通过使用机器翻译模型[3]提示当前图像框架来检测目标对象。此检测应用于来自不同相机的所有重新渲染观点或观点。然后，我们将这些帧连接到单个图像中，将每个子图像用右上角的数字注释。接下来，我们将带有几次演示的GPT-4V API调用，并且任务目标提示GPT-4V输出所选数量的视点，这些视点为采样抓取姿势提供了最无用的视图以实现子任务。使用选定的观点，我们通过将最终效果通过运动计划者移动到采样的抓握姿势来执行掌握。
机器人操纵的手眼协调
在基于视觉的机器人操作中，当机器人识别物体掌握的对象时，对物体的位置，几何和物理特性的了解并不完美。可变形的物体（例如苏打罐，塑料瓶和纸杯）在学习这些特性的不确定性方面占据了最佳的challenges。为了敏捷地掌握这些，机器人必须在不同的非结构化表示下自适应地控制和协调其手，眼睛和鳍力量的力。换句话说，机器人的手，眼睛和施加力的量必须得到很好的协调。本论文探讨了人类启发的机制的基本原理，并将其应用于基于视觉的机器人抓地力，以开发手眼镜协调以进行可变形的物体操纵。有了一个对象找到任务，机器人遇到了一个无知的对象混乱的非结构化环境。它首先必须查看环境的概述，并存储场景的语义信息，以进行以后的对象触发迭代。使用存储的信息，机器人必须找到所需的对象，仔细抓住它，然后将其带回定义的位置。为了实现感知目标，该机器人首先能够将环境视为一个整体，例如当人类遇到新探索的场景时，并通过模拟视觉选择性注意模型来学会在三维空间中有效地识别对象。最后，在某些特殊情况下，由于人类或以后的迭代中，机器人可能会遇到已经变形的对象。为了更有效地对此进行完善，该机器人还经过训练，可以通过合成的变形对象数据集重新认识这些项目，该对象数据集使用基于直观的Laplacian的网状网格变形过程自动生成。在整个论文中，都解决了这些子问题，并通过在实际机器人系统上进行实验来证明所提出方法的可行性。
直升机停机坪行李搬运人员的人体工程学风险评估
直升机停机坪行李搬运工的人体工程学风险评估 Kennedy A. Osakwe Adakporia 1 , Azizur Rahman 2 , Dr. Folusho Alamina 3 1 皇家墨尔本理工大学，职业健康与安全/人体工程学，PCPM 学院，124 La Trobe St, VIC 3000 墨尔本，澳大利亚 通讯作者 电子邮件： Kennedy.osakwe [at]rmit.edu.au 2 皇家墨尔本理工大学，职业健康与安全/人体工程学，PCPM 学院，124 La Trobe St, VIC 3000 墨尔本，澳大利亚 azizur.rahman [at]rmit.edu.au 3 职业健康行业研究员，SPDC，哈科特港，尼日利亚 电子邮件： folumine[at]gmail.com 摘要：航空业的行李搬运工的任务涉及多项 M 处理 (MH) 活动，并接触人体工程学风险和肌肉骨骼疾病的固有可能性。航空工作人员（尤其是尼日利亚瓦里三角洲州的行李搬运工）对肌肉骨骼疾病的投诉越来越多，因此有必要对他们的活动进行详细的人体工程学风险评估。使用现代工具，如人体工程学风险因素清单、RULA（快速上肢评估）、Mital 评估、Dempsey 和 3D 静态强度预测程序 (3D SSPP)；结果发现，虽然单个行李的重量在人体工程学极限范围内是可以接受的，但装满乘客行李的推车太重，无法推拉。作为一种补救策略，使用拖拉机来移动装满行李的行李车会很有效。或者，应该修改车轮以减少在推车过程中对地板的摩擦抓地力
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Doro Leva X10非常适合具有认知挑战的人，例如De-Mentia，短期记忆问题或其他认知或灵巧性问题，谁将受益于更简单，更安全，更安全的用户友好的电话体验。手机的纹理表面提供了更安全的抓地力，四个清晰标记的拨号按钮比以往任何时候都更容易致电一个人最常用的联系人。它还为助听器用户以及Doro ClearSound技术纳入了HAC，为减少听力的人提供了更大，更清晰的声音。为用户安全和福祉而开发的Leva X10具有出色的安全功能，例如能够通过仅限于受信任和授权的呼叫者来限制传入的呼叫来阻止骗子和不必要的垃圾邮件调用。可以设置每日服用药物的提醒，并且可以在涉及潜在风险的情况下激活安全定时器。如果未取消，计时器将自动拨打并发送带有GPS位置的SMS警报以预设数字。此外，可以随时按下手机背面的Asistance按钮，以提醒可能需要帮助的联系人，包括一个人的GPS位置。可选的可选用户模式的特殊功能使亲戚可以根据用户的需求设置适当的保护和易用性。更重要的是，所有设置和激活都在管理员菜单中受到保护，从而最大程度地减少了用户意外更改的风险。亲戚还将通过简单的SMS请求随时获得用户的GPS位置的能力。
生物多样性记录：试图捕食Gudgeon，Bostrychus Scalaris，由水蛇
Sunda狗面蛇蛇，Cerberus Schneiderii（爬行动物：Squamata：homalopsidae）。识别的受试者：Jiayuan Lin（鱼）和Daryl Tan（蛇）。地点，日期和时间：新加坡岛，帕西尔·里斯公园红树林； 2023年6月3日至4日；大约2310–0130小时。栖息地：河口。小树林的小块侧面是城市公园。观察者：Daryl Tan。观察：观察到总长度约18厘米的鱼显然被狗面蛇（总长度约为60厘米）咬伤，目的是摄入鱼。首先注意到蛇在水边缘紧紧地抓住鱼。鱼在挣扎，蛇将其从水中拖出。从水中出来，可能受到蛇被注射到其中的毒液的影响，鱼似乎已经削弱了。咬了尾巴（图1），蛇没有从后端吞下猎物。它的下巴朝着鱼的头部末端伸出，从那里可能要吞下猎物。每次蛇松开抓地力时，鱼都会扭动（图。2和3）。最终，蛇的下巴到达了鱼的头。，尽管蛇在接下来的两个小时内不断调整和调整下巴，但它无法牢固地握住鱼的头（无花果4–6），因为它似乎太宽了，因为蛇的下巴吞噬了。迟到了，观察者离开了现场，蛇仍在努力摄取鱼。图5显示了鱼张开的鱼，其颊腔似乎有一条小鱼。，在被蛇袭击之前，Gudgeon有可能在下巴几秒钟内吞噬了小鱼。
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