估计此次信息收集的公共报告负担平均每份回应需要 1 小时,其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论(包括减少此负担的建议)发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会,地址:1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302,以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington DC 20503。1.仅供机构使用(留空) 2.报告日期 2006 年 12 月 3.报告类型和涵盖日期 硕士论文
2 Public Works Department, Faculty of Engineering, Cairo University, Giza12613, Egypt amr-m.eldemiry@polyu.edu.hk , muhammad.muddassir@polyu.edu.hk , tarek.zayed@polyu.edu.hk Abstract – In this paper, we propose a ground mobile robot that can perform both surface mapping and subsurface mapping using三维激光雷达同时定位和映射系统(3D激光雷达大满贯系统)和地面穿透雷达(GPR)。机器人由配备3D激光雷达传感器的移动平台和安装在固定机箱上的GPR天线组成。机器人可以自主浏览环境并从表面和地下收集数据。表面映射是通过使用±3 cm范围精度的3D激光镜传感器来观察地形的点云,然后对其进行处理以生成3D表面图。地下映射是通过使用GPR天线将电磁脉冲发射到土壤中并接收反射的,然后对其进行处理以生成3D地下图。然后,我们可以融合表面和地下图以获得地形的全面表示。我们在现实世界中(例如桥梁)演示了机器人的性能。我们表明,我们的机器人可以在表面映射任务和GPR数据采集中实现高精度和效率。
1. 增强而非替代 人工智能应被用作增强人类创造力和生产力的工具,而不是替代我们创意团队的艺术视野或工艺。我们相信人类思想和智慧的力量,人工智能应该增强而不是削弱这种力量。 2. 透明度和道德使用 在生产过程中使用人工智能的任何行为都必须透明,特别是当它有可能影响最终产品的真实性或原创性时。当在创作过程中使用人工智能工具时,我们会坦诚地告知客户和合作者。 3. 保护知识产权和创作完整性 使用人工智能时应尊重知识产权的所有权,包括我们自己的和第三方的知识产权。人工智能生成的内容不得侵犯受版权保护的材料,并且必须严格遵守许可法和协议。
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性,该卫星贴片在机器人所在,其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程,从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题,我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络,以取代相关操作。此外,我们将分类和回归预测结合在一起,以进一步降低位置距离误差。实验表明,我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的,可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言,我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43%和50%。
回顾这一年,很难回忆起任何与高级国家安全人物的重要对话不包括 AUKUS,在许多人看来,AUKUS 似乎已经从一项模糊的技术共享协议演变成可以解决澳大利亚所有问题的协议。华盛顿和伦敦是否也持这种观点尚不清楚,但在国内,每当人们提出重大国防问题时,它似乎已经成为某种安全词。AUKUS 作为万能药的吸引力很容易理解——令人欣慰地回归美好的旧英语圈。国防人员再也不需要学习第二语言或费心了解不同的文化,而是可以安全地在美国和英国之间往返。Allan Gyngell 对澳大利亚外交政策的研究(写于 AUKUS 之前)的标题简洁地概括了这一点:“对被抛弃的恐惧”,这再次上演,所有人都能看到。这一点在 11 月初的澳大利亚潜艇研究所会议上得到了充分展示,感觉就像是上辈子的事了。一位又一位的发言人滔滔不绝地谈论着 AUKUS 将如何为我们带来一支核动力潜艇舰队的强大能力。没有人谈到如何实现这一目标的实际情况。公平地说,潜艇特遣队显然将在 3 月份详细说明前进的方向——尽管没有理由认为澳大利亚的工业等问题
致谢 作者谨向瑞典航天界表示感谢;感谢瑞典国家航天委员会的 Kerstin Fredga 教授、Per Tegnér、Per Nobinder、Silja Strömberg、Lennart Nordh 博士等;感谢 Göran Johansson、Olle Norberg、Claes-Göran Borg、Peter Möller、Hans Eckersand、Peter Sohtell、Per Zetterquist、Jörgen Hartnor、Tord Freygård 以及航天工业内众多其他太空爱好者。在瑞典国防界,我要感谢国防物资管理局的 Manuel Wik、Mats Lindhé、Lars Andersson、Thomas Ödman、Björn Jonsson 和 Curt Eidefeldt;感谢瑞典国防学院的 Bo Huldt 教授邀请我为战略年鉴做出贡献;瑞典武装部队的 Anders Eklund、Anders Frost、Urban Ivarsson、Lars Carlstein、Göran Tode、Rickard Nordenberg、Ulf Kurkiewicz 和 Peter Wivstam;以及瑞典国防无线电研究所的 Bo Lithner。法国外交部(对外关系部 - 文化关系总局)提供的奖学金使我得以在 1982 年至 1983 年期间在巴黎度过了三个学期,在巴黎大学学习理论物理学和天体物理学。我还要感谢林雪平技术大学的 Torsten Ericsson 教授在我担任巴黎助理技术专员期间的指导,以及 KTH 的 Anders Eliasson 博士。还要感谢爱因斯坦和薛定谔的前学生、意大利帕维亚大学的 Bruno Bertotti 教授,他认可我在日内瓦联合国“防止外空军备竞赛特设委员会”的工作,并邀请我作为第四届卡斯蒂利翁切洛国际会议“促进核裁军 - 防止核武器扩散”的发言人。关于我在日内瓦的工作
鉴于生物多样性和对生态系统的了解,采样在海洋调查中变得越来越重要。随着 GIS 平台的采用,可以在底栖和远洋环境中查询样本的相关性,从而最大限度地提高科学家对海洋的了解。因此,仔细分析、存储和解释对于保持随后的数据库达到高标准至关重要。样本描述很容易受到人为偏见的影响,对沙子和淤泥之间沙粒大小的错误判断会影响海洋建模的输出,并可能导致遗漏受气候变化严重影响的区域。因此,我们试图在本文档中预先消除数据收集过程中可能存在的任何歧义或分歧。
1。引言具有越来越多的技术在建模和仿真领域可用,激光扫描仪使用户能够重新创建真实对象和/或环境的3D模型。这样的结果允许在虚拟和建设性仿真中使用3D模型,目的是进行何种分析以及支持基于仿真的设计和系统采集。对象以非常高的精度复制(即从120 m检测点少于1 mm的错误率),然后将它们放入模拟场景中。如今,激光扫描仪是多功能且用户友好的工具,旨在在3D型号的准确性及其外观之间进行良好的权衡,作为模拟场景的一部分。这是通过与激光扫描仪一起工作的相机拍摄的图片获得的。在整个论文中所解释的过程中,获得最终结果的过程非常简单,很快,很少有运营商的参与度。本文提出的应用程序示例与从3D陆地激光(北约罗马北约建模与模拟中心的财产)进行的意大利军队创建了称为“ Freccia”的军用装甲车。车辆的整体尺寸为8.6 m,宽度为2,9 m,高度为3 m。作为任何军用车辆,Freccia车辆非常复杂,包括许多相关结构