作为一家商店,垃圾箱和垃圾分类工人(将从私人公司承包)将被放置在商店区域附近。临时户外摊位代表将向每个摊位所有者收取费用,与私人摊主签订安置合同。 请注意,由于预计会产生大量与食品和饮料相关的浪费,因此向参展商收取的提供食品和饮料的费用将高于销售商品的费用,因此请在申请前注意这一点。 (6)清扫等
我可以联系市政府的哪些人寻求恢复援助?对于 Tally Ho Road 上房屋遭受洪水破坏的个人,请联系建筑许可技术员 Erica Casares – (805) 473-5453 垃圾处理市政府和 Waste Connection 合作为近期受洪水影响的 Tally Ho 居民提供三个 40 码垃圾箱。这些垃圾箱将一直使用到确定不再需要它们为止。其他不在 Tally Ho 上的客户可以按照以下建议之一开始清除垃圾:1. 致电 (805) 543-0875 联系垃圾公司,预约在收集日上门取货。垃圾大小和数量有限制,但客户服务代表可以协助满足您的特定需求,包括自卸车;2. 客户可以自行将垃圾材料运送到 Cold Canyon Landfill,地址为 2268 Carpenter Canyon Rd, San Luis Obispo;或者 3. 客户可以考虑租用自卸车,尤其是清除较大的垃圾时。不幸的是,客户需要为租赁滚装式垃圾车支付费用。如果我的房屋被贴上红色标签,我该怎么办?移除红色标签的第一步是在市政府许可门户网站或亲自到市政厅申请拆除许可证。申请获批后,将安排安全检查以评估损失。房主必须确保进行必要的维修。如果房主希望聘请承包商进行这项工作,市政府工作人员鼓励房主签订合同
图1。我们提出的框架ABS展示了敏捷和无碰撞的运动能力,其中具有全部计算和感应的机器人可以安全地浏览混乱的环境,并迅速对室内和室外的多样化和动态障碍做出迅速反应。ABS涉及双政策设置:底部的绿线表示敏捷政策的控制,红线表示运行中的恢复策略。敏捷政策使机器人能够在障碍物中快速运行,而恢复政策可以使机器人摆脱敏捷政策可能失败的风险案例。子图:(a)机器人躲避了摇摆的人腿。(b)敏捷政策使机器人能够以3的峰值运行。1 m/s。(c)在高速运动期间,机器人躲避了移动的婴儿车。(d)机器人在白雪皑皑的地形中躲过一个动人的人。(e)机器人安全地在大厅内坐着静态和动态障碍物,平均速度为2。1 m/s,峰速度为2。9 m/s。(f)机器人避免在昏暗的走廊中的障碍和移动人类,平均速度为1。5 m/s,峰值速度为2。5 m/s。 (g)机器人,平均速度为2。 3 m/s,峰值速度为3。 0 m/s,避免移动和静态垃圾箱,并爬上草坡。 视频:请参阅网站。5 m/s。(g)机器人,平均速度为2。3 m/s,峰值速度为3。0 m/s,避免移动和静态垃圾箱,并爬上草坡。视频:请参阅网站。
Nimbro团队在各种机器人比赛中取得了良好的成绩,包括Robocup成人联盟中的人形足球等各种机器人比赛,诸如2016年DARPA大挑战之类的非结构化环境到自动垃圾箱,以及自主垃圾箱采摘挑战,例如亚马逊采摘挑战。最近,2022年,Nimbro团队赢得了Ana Avatar Xprize挑战赛。球队已经成功参加了Robocup@主联盟,并连续三场国际Robocup@主场比赛(2011年 - 坦布尔[22],2012年,2012年墨西哥城[21],2013年Eindhoven [20],还赢得了许多Robocup@Home Derman Derman Open挑战。我们专注于演示中的两臂操作和工具用法。重新定位我们的家庭服务机器人活动后,我们参加了Robocup@Home 2023 Bordeaux,并最终排在第四位。图1中给出了我们在Bordeaux的Robocup@Home 2023期间的表现的摘录。我们开发了用于实时环境和对象感知的方法,使用激光扫描仪和RGB-D摄像机等3D传感器的3D对象姿势和掌握估计。我们进一步描述了对象分割,映射和导航,抓握,音频和自然语言处理以及行为控制的方法。在本文中,我们简要概述了预期的机器人平台。此外,我们描述了我们针对Robocup@Home Task的建议方法,并对我们的行为控制进行了粗略的概述。最后,我们总结了我们的家庭服务机器人技术相关研究。
Nimbro团队在各种机器人比赛中取得了良好的成绩,包括Robocup成人联盟中的人形足球等各种机器人比赛,诸如2016年DARPA大挑战之类的非结构化环境到自动垃圾箱,以及自主垃圾箱采摘挑战,例如亚马逊采摘挑战。最近,2022年,Nimbro团队赢得了Ana Avatar Xprize挑战赛。球队已经成功参加了Robocup@主联盟,并连续三场国际Robocup@主场比赛(2011年 - 坦布尔[22],2012年,2012年墨西哥城[21],2013年Eindhoven [20],还赢得了许多Robocup@Home Derman Derman Open挑战。我们专注于演示中的两臂操作和工具用法。重新定位我们的家庭服务机器人活动后,我们参加了Robocup@Home 2023 Bordeaux,并最终排在第四位。图1中给出了我们在Bordeaux的Robocup@Home 2023期间的表现的摘录。我们开发了用于实时环境和对象感知的方法,使用激光扫描仪和RGB-D摄像机等3D传感器的3D对象姿势和掌握估计。我们进一步描述了对象分割,映射和导航,抓握,音频和自然语言处理以及行为控制的方法。在本文中,我们简要概述了预期的机器人平台。此外,我们描述了我们针对Robocup@Home Task的建议方法,并对我们的行为控制进行了粗略的概述。最后,我们总结了我们的家庭服务机器人技术相关研究。
摘要 - 由于物流和仓储环境中的广泛应用,垃圾箱包装问题(BPP)最近引起了热情的研究兴趣。真正必须优化垃圾箱以使更多对象被包装到框中。对象包装顺序和放置策略是BPP的两个关键优化目标。但是,BPP的现有优化方法,例如遗传算法(GA),是高度计算成本的主要问题,准确性相对较低,因此在现实的情况下很难实施。为了很好地缓解研究差距,我们提出了一种新颖的优化方法,用于通过深度增强学习(DRL)定期形状的二维(2D)-BPP和三维(3D)-BPP,最大程度地利用空间,并最大程度地减少盒子的使用数量。首先,提出了由编码器,解码器和注意模块组成的修改指针网络构建的端到端DRL神经网络,以达到最佳对象包装顺序。第二,符合自上而下的操作模式,基于高度图的放置策略用于在框中排列有序的对象,从而防止对象与盒子中的盒子和其他对象碰撞。第三,奖励和损失功能被定义为基于对政治演员批评的框架进行培训的紧凑性,金字塔和用法数量的指标。最后,实施了一系列实验,以将我们的方法与常规的包装方法进行比较,我们从中得出结论,我们的方法在包装精度和效率方面都优于这些包装方法。
图1。我们提出的框架ABS展示了敏捷和无碰撞的运动能力,其中具有全部计算和感应的机器人可以安全地浏览混乱的环境,并迅速对室内和室外的多样化和动态障碍做出迅速反应。ABS涉及双政策设置:底部的绿线表示敏捷政策的控制,红线表示运行中的恢复策略。敏捷政策使机器人能够在障碍物中快速运行,而恢复政策可以使机器人摆脱敏捷政策可能失败的风险案例。子图:(a)机器人躲避了摇摆的人腿。(b)敏捷政策使机器人能够以3的峰值运行。1 m/s。(c)在高速运动期间,机器人躲避了移动的婴儿车。(d)机器人在白雪皑皑的地形中躲过一个动人的人。(e)机器人安全地在大厅内坐着静态和动态障碍物,平均速度为2。1 m/s,峰速度为2。9 m/s。(f)机器人避免在昏暗的走廊中的障碍和移动人类,平均速度为1。5 m/s,峰值速度为2。5 m/s。 (g)机器人,平均速度为2。 3 m/s,峰值速度为3。 0 m/s,避免移动和静态垃圾箱,并爬上草坡。 视频:请参阅网站。5 m/s。(g)机器人,平均速度为2。3 m/s,峰值速度为3。0 m/s,避免移动和静态垃圾箱,并爬上草坡。视频:请参阅网站。
•在每次清洁课程开始时,请使用新鲜的清洁布(例如,微纤维,单次使用湿巾)。如果使用微纤维布,请将其存储在预浸泡的垃圾箱中(带有EPA批准的消毒溶液)以确保每个布都饱和供使用。应在换档开始时每天组装预先浸泡的垃圾箱,并应在移位结束时丢弃残留解决方案。•在不再充满溶液饱和的新布料时,请更换清洁布。脏衣服应存储以进行再处理,并且仅利用一个居民物品的一份消毒擦拭(例如,使用一个消毒的床栏,使用后丢弃,获得新的消毒擦拭和清洁居民餐桌)。如果使用超细纤维布,可以将其折叠8种方式,并且在清洁居民区域清洁时,每个干净的侧面都应转动。(有关8倍方法指南,请参见资源)。•在每个居民区域之间更换清洁布(即,为每个居民床使用新的清洁布)。例如,每张床都使用新鲜布。这将防止有多个床的房间中居民之间的生物交叉污染。•确保有足够的清洁布来完成所需的清洁课程。
• 水质计算 - ECM 附录 R-1 或适用于项目特定最佳管理实践 (BMP) 的 R 表 • 提交交通影响分析 (TIA) 工作表 • 符合排水标准手册 (DCM) 的洪泛区研究(以签名和密封报告形式提供)(如适用) • 车道间距: o 300 英尺以内的相邻车道。 o 与对面车道的偏移(仅限未分隔的街道) o 车道尺寸 • 现有通行权宽度 • 垃圾箱或垃圾车位置