XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System地面车辆
无人地面车辆的传感器融合和避障
本论文 - 开放获取由 Scholarly Commons 免费提供给您，供您开放获取。它已被 Scholarly Commons 的授权管理员接受并纳入学位论文和论文。如需更多信息，请联系 commons@erau.edu 。
越野自动地面车辆的强大预纳
摘要 - 由于频繁的车轮滑动，变化的车轮半径，并且车辆的3D运动不适合集成车轮速度测量法的2D性质，因此对越野车的状态估算中不常数使用。本文试图通过提出新颖的3D前纳入歧管上的3D前整合来克服这些问题。我们的方法添加 - 在线估计轮式滑移，半径和基线，以提高准确性和鲁棒性。此外，由于预先整合，可以使用车轮滑动和内在的一阶更新将许多测量结果汇总到单个运动约束中，从而可以在基于优化的状态估计框架中有效使用。虽然我们的方法可以与因子图框架中的任何传感器一起使用，但我们验证了其在蒙特卡洛模拟中视觉 - 轮键盘系统（VWO）中参数的有效性和可观察性。此外，我们说明了它的准确性，并证明它可用于在VWO和Visual惯性和视觉惯性轮式（VIWO）系统中在现实世界中的越野场景中克服其他传感器故障。
自动化地面车辆综合底盘控制技术的审查
摘要：集成的底盘控制系统代表了地面车辆动力学的重大进步，旨在提高整体性能，舒适性，处理和稳定性。随着车辆从内燃烧到电动平台的过渡，集成的底盘控制系统已经发展为满足电气化和自动化的需求。本文通过集成的底盘控制系统分析了自动化车辆的整体控制结构。纵向，横向系统和垂直系统的整合由于各种子系统的重叠控制区而呈现复杂性。提出的方法包括对国家技术技术的全面检查，重点是管理控制动作并防止子系统之间的干扰。结果强调了控制分配的重要性，以利用过度驱动系统提供的其他自由度。本文系统地概述了在集成的底盘控制和路径跟踪中应用的各种控制方法。这包括对感知和决策，参数估计技术，参考生成策略以及控制器层次结构的详细检查，包括高级，中级和低级控制组件。通过提供此系统概述，本文旨在促进对自动驾驶中使用集成底盘控制的多种控制方法的更深入了解，从而对其应用，优势和局限性提供见解。
用于无人机跟踪和着陆地面车辆的集成视觉系统
摘要 — 无人机的视觉对于无人机相关应用（例如搜索和救援、在移动平台上着陆等）非常重要。在本工作中，我们开发了无人机在移动平台上着陆以及复杂环境中无人机物体检测和跟踪的集成系统。首先，我们提出了一种基于 LoG 的鲁棒深度神经网络进行物体检测和跟踪，与典型的基于深度网络的方法相比，它在对物体尺度和光照的鲁棒性方面具有很大的优势。然后，我们还在原有的卡尔曼滤波器的基础上进行了改进，并设计了一个基于迭代多模型的滤波器来解决运动估计实际情况下未知动态的问题。接下来，我们实现了整个系统，并在两种复杂情况下进行了基于 ROS Gazebo 的测试，以验证我们设计的有效性。最后，我们将提出的检测、跟踪和运动估计策略部署到实际应用中，以实现无人机对支柱的跟踪和避障。事实证明，我们的系统在实际应用中表现出很高的准确性和稳健性。
基于自主地面车辆的基于增强学习的运动计划深度回归的不确定性定量指标
在机器人或其他物理系统上部署深层神经网络时，学到的模型应可靠地量化预测性不确定性。可靠的不确定性允许下游模块推理其行动的安全性。在这项工作中，我们解决了不确定性量化的指标。具体来说，我们专注于回归任务，并研究稀疏误差（AUSE），校准误差（CE），Spearman的等级相关性和负模样（NLL）下的区域。使用多个数据集，我们研究了这些指标在四种典型类型的不确定性下的行为，它们在测试集的大小上的稳定性以及揭示其优势和缺点。我们的结果表明，校准误差是最稳定，最容易解释的度量，但是Ause和NLL也具有各自的用例。我们不建议您评估不确定性的Spearman等级相关性，并建议用Ause代替它。
美国陆军战斗能力发展司令部
特别笔记招标已于2024年11月21日更新。更新的区域在下面列出。1。截止日期已从2027年1月2日变为2026年12月31日。2。Devcom GVSC主题/兴趣区域1地面车辆材料工程c。添加了焊接IV。3。Devcom GVSC主题/兴趣区域1地面车辆材料工程f。高级制造技术的合同点发生了变化。4。Devcom GVSC主题/兴趣区域1地面车辆材料工程第i。热管理描述编辑的材料。5。Devcom GVSC主题/兴趣区域1地面车辆材料工程i。添加了热管理的材料IV节。6。Devcom GVSC主题/兴趣区域1地面车辆材料工程主题l集成样品准备。7。Devcom GVSC主题/兴趣区域2地面车辆功率与移动性主题g。氢技术II段落删除。III段现在是II。 8。 Devcom GVSC主题/兴趣区域5地面车辆机器人添加了主题。III段现在是II。8。Devcom GVSC主题/兴趣区域5地面车辆机器人添加了主题。
在对抗环境中远程操作无人机引导一群无人地面车辆时的脑电图工作量指标
心理负荷是指由于任务对个体施加心理需求而导致的心理资源耗竭。当任务难度增加时，由于可用的认知资源减少，心理负荷也会增加。研究表明，当个体承受高认知负荷且认知负荷接近个体的认知能力时，容易做出次优决策和出现人为错误。在任务需求没有增加的情况下，长时间的心理活动也会导致认知资源耗竭（Kamzanova 等，2014）。低负荷也会导致错误，这是由于无聊以及环境影响因素导致人类分心于主要任务的可能性。人类的资源是有限的（包括体力和脑力），因此，将这些资源优化用于特定的任务集可能会产生更好的结果。然而，由于人口统计因素（性别、年龄、种族）、内在动机、情绪状态（快乐、悲伤、焦虑等）、以往经验以及因心理能力、教育和技能不同的问题解决策略等诸多因素，很难在工作环境中理解这些人类局限性。例如，两个操作员对完成一项任务的难度可能会有不同的看法；操作员 A 可能一开始认为任务很难，但后来找到了解决任务的好策略，而操作员 B 可能会发现任务极其困难，从而灰心丧气，最终无法完成任务。由于人力资源有限，当一项任务需要更多资源时，就会出现问题（ Maior 等人，2014 年）。在许多领域，处理信息、对不同环境做出反应以及做出准确决策的能力至关重要。例如，空中交通管制员 (ATC) 通常在对认知要求极高的环境中工作，长时间工作，并且承受压力 (Dasari et al., 2017)。这种情况可能导致认知资源耗尽，从而导致绩效下降。另一个明显的例子是重症监护室的医生和护士，他们面临大量工作，需要迅速采取行动，并在长时间紧张工作后保持警惕。在这种情况下，错误和标准下降意味着患者护理的质量和安全可能受到危害 (MacPhee et al., 2017)。因此，显然有必要测量心理工作量以确定个人在完成任务时认知需求的变化，这可能有助于减少错误、任务失败和事故，从而提高和保持更长时间的绩效。已经提出了许多用于测量心理工作量的指标。在文献中，这些指标可以分为两大类：主观指标和客观指标。主观指标基于操作员的意见、问卷答案和访谈。一种常用的主观评估操作员心理负荷的技术是 NASA 任务负荷指数 (NASA-TLX)（Hart 和 Staveland，1988）。该方法使用六个维度：心理需求、身体需求、时间需求、绩效、挫折程度和努力程度，每个维度都有 10 分或 20 分的量表。然后计算出总体评分，即所有六个评分的加权平均值。其中一种
机械工程技术专业推荐的技术选修课程
机械工程是一门非常广泛的学科。北达科他州立大学机械工程专业的毕业生可以在各种行业找到工作，包括航空航天、地面车辆、能源、机器人和控制、生物医学、制造业和国防等。通过提供核心（必修）课程，我们的课程旨在让学生重点了解适用于机械工程各个方面的基本概念。除了核心课程外，学生还必须选择至少五门技术选修课程。这些选修课程使学生能够更深入地了解特定的技术领域，使学生能够根据自己独特的职业抱负量身定制教育。通过仔细选择技术选修课，学生可以在以下技术重点领域之一进行专业化。或者，学生可以选择不同重点领域的课程，以获得对一系列学科的更多了解，同时仍然保持更广泛的知识，这是机械工程学位的标志。汽车和地面车辆工程过去一个世纪的工程进步极大地促进了我们社会流动性的提高。地面车辆行业的工程师参与汽车、摩托车、卡车、拖拉机、建筑设备和专用车辆的设计、制造和操作，用于各种农业、工业和娱乐用途。汽车领域正在迅速发展，特别是在自动控制、燃油经济性和排放、安全和车辆推进等领域。汽车/地面车辆工程师可能参与车辆或车辆部件从概念到最终生产的设计、开发、制造、测试和改进。推荐技术选修课程
GVBLIL数字和物理双胞胎
软件生产工厂（SPF）是集成在一起的计算机，硬件和软件的网络物理结构，以作为一个构想和快速原型环境。SPF是一个虚拟动态环境，可分析要求，建筑和设计，评估权衡取舍，测试地面车辆开发工件，例如结构和行为特征，以及部署系统文物和操作资格。SPF在产品开发以及系统操作和支持期间都使用。白皮书描述了SPF的组成部分，以根据以模型为中心的数字工程过程指南来构建相关的地面车辆快速原型（GVRP）模型。工厂和过程共同确保按照指定生产工件。这些过程围绕建筑物，维护和追踪从源到构建系统的最终原子元素的单个信息来源。
