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传感器至机身的对称性校准程序...
固定翼 UAV 设计通常相对于纵向平面对称，即机身左侧与右侧对称。目的是使广义气动力对称，以便在任一方向转弯时具有等效机动能力。为了确定给定机身设计的力，工程师通常会收集风洞测试或飞行实验中捕捉力的数据。无论哪种情况，我们都会期望力的大小相等，以对称使用执行器并镜像对称平面上的相对速度。然而，当力和力矩测量设备的坐标轴与机身固定坐标系的坐标轴不对齐时，收集到的数据并非如此（通常情况如此）。这种不对称随后会传递到已识别的模型，并可能对基于模型的控制造成问题，而这正是我们所针对的用例。通过仔细的安装程序可以将错位保持在较小水平，这样就可以通过适当的后处理校准剩余的不对称性。然而，似乎没有一种系统性的校准方法来做到这一点
迈向血液飞溅的自动分析...
其中 W e 和 L e 分别是主椭圆图案的宽度和长度。由于血滴的速度和质量未知，因此该撞击角度仅用于近似估计创伤发生的高度；每根细绳仍然沿长轴方向笔直拉伸，但与地平面成 α 度。由于血滴的抛射运动，此过程至少为受害者被击中的高度设置了上限。已经开发出商业软件来计算公式 (1) 和长轴角 γ，用户点击数字图像中的点后即可计算（见图 1）[3, 9]。据我们所知，在手动输入每个污点的全局位置后，该软件还允许存储角度并用于绘制虚拟细绳。我们的目标是自动执行 (A) 每个污渍的图像分析，以及 (B) 将多幅图像校准为具有统一坐标系的俯视图。我们假设计算机视觉可以帮助自动化和量化血液飞溅分析的可靠性。
陆地巡检机器人关键技术及其在水产养殖中的应用前景
陆地巡检机器人在执行各种任务时，需要感知周围 环境、定位自身位置、识别目标对象等，这些功能的实 现都依赖于传感器为机器人提供与外部环境交互的 “ 感 知器官 ” 。传感器是陆地巡检机器人的重要组成部分， 能够感知周围环境并获取相关信息，帮助机器人感进行 自主导航、避障、监测、抓取等工作。曹现刚等 [ 13 ] 设计 一种固定柔性轨道式悬挂巡检机器人平台，以解决煤矿 井下特种巡检机器人在三维环境重建和非结构环境运动 轨迹规划等关键技术，利用轨道，降低轨道铺设，为煤 矿环境巡检提供新的特种巡检平台。张书亮等 [ 14 ] 研究了 室内移动机器人的定位问题，提出融合轮式里程计、惯 性测量单元 IMU(inertial measurement unit) 、超宽带 UWB(ultra wide band) 和激光雷达定位数据的方法，依次 对不同传感器的定位数据进行融合，提高室内移动机器 人的定位精度。梁莉娟等 [ 15 ] 建立场景环境坐标系，利用 传感器探测出障碍物信息，对探测到的障碍物进行定位， 制定激光近场探测传感器的动态避障行为。李琳等 [ 16 ] 提 出基于条纹式激光传感器的机器人焊缝跟踪系统，采用 机器人末端安装条纹激光传感器，通过小波变换模极大 值理论分析焊缝轮廓，确定焊缝特征点。王正家等 [ 17 ] 提 出一种基于多传感器的机器人夹取系统，融合机器人内 置传感器所测量的位置、速度和角度等信息，利用外置 传感器完成对目标物的自动识别与定位。 2.1.1 传感器的使用场景及应用分类
传感器至机身的对称性校准程序...
固定翼 UAV 设计通常相对于纵向平面对称，即机身左侧与右侧对称。目的是使广义气动力对称，以便在任一方向转弯时具有等效机动能力。为了确定给定机身设计的力，工程师通常会收集风洞测试或飞行实验中捕捉力的数据。无论哪种情况，我们都会期望力的大小相等，以对称使用执行器并镜像对称平面上的相对速度。然而，当力和力矩测量设备的坐标轴与机身固定坐标系的坐标轴不对齐时，收集到的数据并非如此（通常情况如此）。这种不对称随后会传递到已识别的模型，并可能对基于模型的控制造成问题，而这正是我们所针对的用例。通过仔细的安装程序可以将错位保持在较小水平，这样就可以通过适当的后处理校准剩余的不对称性。然而，似乎没有一种系统性的校准方法来做到这一点
GeoTrack：由网络生物启发的全球视频跟踪...
使用 Toyon 的 IPVT 算法处理来自 UAS 传感器的视频数据（第 4.1 节）。图像平面中的目标检测和/或目标轨迹被发送到融合和跟踪数据库，我们将其称为全球融合和跟踪中心 (GFTC)，因为它将处理来自多个 UAS 的视频数据并在地球坐标系中对该数据进行地理参考（第 4.2 节）。GFTC 还从自动驾驶仪接收有关 UAS 平台和传感器的状态遥测。此信息与视频数据同步，以在纬度/经度坐标中对图像平面检测/轨迹进行地理定位。UAS 运动控制算法将使用这些轨迹位置来协助操作员规划 UAS 平台路线并瞄准 UAS 传感器，以优化跟踪性能（第 4.4、4.5 和 4.6 节）。该 UAS 的轨迹位置和未来路线/任务计划被发送到 UAS 自动驾驶仪执行，并且还传送给其他 GeoTrack UAS，以促进合作跟踪并提高目标估计准确性（第 4.3 节）。
移动机器人点云配准算法综述
本综述的主题是机器人中的几何配准。配准算法将数据集关联到一个公共坐标系中。它们已广泛应用于物体重建、检查、医疗应用和移动机器人定位。我们专注于需要配准点云的移动机器人应用。虽然这些算法的基本原理很简单，但已经针对许多不同的应用提出了许多变体。在这篇综述中，我们从历史的角度介绍了配准问题，并表明可以根据一些元素来组织和区分大量的解决方案。因此，我们提出了几何配准的形式化，并将文献中提出的算法投射到该框架中。最后，我们回顾了该框架在移动机器人中的一些应用，这些应用涵盖了不同类型的平台、环境和任务。这些示例使我们能够研究每个用例的具体要求以及导致配准实施的必要配置选择。最终，本评论的目的是为几何配准配置的选择提供指导。
使用零件和探针混合跟踪实现检查过程数字化的概念，用于未来维护和数字孪生
目前，维护正在向数字化转型，其中也正在开展检查领域的研究。目前的文献表明，人们正努力以各种方式跟踪超声波检测探头的路径，以便将记录的超声波数据与位置信息（即坐标）联系起来。在大多数情况下，数据与独立于零件的参考系统相关联。然而，这样一来，就没有建立对零件坐标系的直接引用，这意味着未来的利用潜力（例如在数字孪生中）没有得到充分利用。为了使用零件本身作为参考，本文开发了一种混合跟踪系统，其中零件无需标记即可跟踪，而超声波检测探头则配备有被动反射标记。这使得可以将超声波检查的传感器数据直接分配给原点位置，而无需为零件配备光学标记。正在对系统的设置和软件开发进行初步工作。实验评估显示了普遍适用性。此外，还介绍了一种使用增强现实技术可视化记录的超声波数据的方法。
物理系理学硕士课程的新课程结构
PH401：数学物理 I (2-1-0-6) 线性代数：线性向量空间：对偶空间和向量、柯西-施瓦茨不等式、实数和复数向量空间的定义、度量空间、线性算子、子空间；跨度和线性独立性：行减少和方法；基础和维度：使用简化的跨度和独立性测试 (RREF) 方法；线性变换：图像、核、秩、基础变换、转移矩阵、同构、相似变换、正交性、Gram-Schmidt 程序、特征值和特征向量、希尔伯特空间]。张量：内积和外积、收缩、对称和反对称张量、度量张量、协变和逆变导数。常微分方程和偏微分方程：幂级数解、Frobenius 方法、Sturm-Liouville 理论和边界值问题、格林函数；笛卡尔和曲线坐标系中不同波动方程的分离变量法，涉及勒让德、埃尔米特、拉盖尔和贝塞尔函数等特殊函数以及涉及格林函数的方法及其应用。教材：
攀岩技术的生物力学
4.3.3.技术坐标系 71 4.3.4.身体节段惯性参数 73 4.3.5.全身重心 73 4.3.6.关节旋转约定 73 4.3.7.肩部中心 74 4.3.8.髋关节 77 4.3.9.敏感性分析 79 4.3.10.局限性 79 4.3.1l.结论 82 4.4 悬垂墙上攀岩者的测量 82 4.4.1 数据缩减验证 82 4.5.试点研究 2 84 4.5.l.参与者 84 4.5.2.设备和设置 84 4.5.3.方法 85 4.5.3.1.静态试验 85 4.5.3.2.攀爬试验 86 4.5.4.数据分析 86 4.5.4.1.静态校准试验 86 4.5.4.2.肩关节和髋关节中心 86 4.5.4.3.攀爬试验 86 4.5.5.结果 87 4.5.5.1 攀爬问题的扩展 87 4.5.5.2.技术选择 88 4.5.5.3.运动时间 89 4.5.5.4.重心位移 89 4.5.5.5.起始姿势中的关节方向 90
文章 https://doi.org/10.1038/s41563-023-01644-8 固态量子发射器的大规模光学表征
固态量子发射器已成为量子网络应用的主要量子存储器。然而，标准的光学表征技术既不高效，也不可大规模重复。在这里，我们介绍并演示了能够大规模自动表征色心的光谱技术。我们首先展示了通过将色心注册到制造的机器可读全局坐标系来跟踪色心的能力，从而能够在多次实验中对相同的色心位置进行系统比较。然后，我们在宽视野低温显微镜中实施了反光发光激发，以并行化共振光谱，实现了比共聚焦显微镜快两个数量级的速度。最后，我们展示了在室温下对色心和设备进行自动芯片级表征，对数千个显微镜视野进行成像。这些工具将能够加速识别芯片级有用的量子发射器，从而推动扩大量子信息应用、材料科学和设备设计和表征的色心平台。