摘要 - 在自动机器人导航中,路径规划师的轨迹被认为是安全区域,并且偏向可能危害船只。模型预测控制(MPC)是轨迹跟踪问题的流行选择,因为它自然地解决了操作约束,例如动态和控制约束。尽管如此,在不断受到重大外部干扰的不断变化的环境中实现稳健性仍然是MPC的持续挑战。即使在模型不准确和扰动的情况下,它也必须将系统始终保持在预定义的安全区域(例如参考轨迹)。为了应对这一挑战,我们提出了利用控制屏障功能(CBF)的强大模型预测控制策略,从而提高了干扰反应能力。我们在模拟和自然水中的自主表面容器上验证我们的方法,均具有外部干扰。具体而言,与传统的MPC方法相比,我们提出的MPC-CBF策略在模拟和现场实验中分别将跟踪误差分别减少了17.82%和40.26%。al-尽管控制工作略有增加7.78%和4.20%,但这些结果清楚地表明了MPC-CBF对干扰的弹性增强。
摘要 - 运动预测对于自主越野驾驶至关重要,但是,由于车辆和地形之间的复杂相互作用,它比公路驾驶更大挑战。传统的基于物理的AP-在准确建模动态系统和外部干扰时会遇到困难。相比之下,数据驱动的神经网络需要广泛的数据集,并在明确捕获基本的物理定律方面挣扎,这很容易导致概括不良。通过合并两种方法的优点,神经符号方法提出了一个有希望的方向。这些方法将物理定律嵌入神经模型中,可能会显着改善概括性。但是,在实际世界环境中没有对越野驾驶的事务进行评估。为了弥合这一差距,我们提出了Physord,这是一种神经符号方法,将保护定律(即Euler-Lagrange方程)整合到数据驱动的神经模型中,以进行越野驾驶中的运动预测。我们的实验表明,物理学可以通过建模不确定性来准确预测车辆运动并耐受外部干扰。与数据驱动的方法相比,仅使用参数的3.1%,学到的动力学模型可实现46.7%的精度,证明了我们的神经符号方法的数据效率和出色的概括能力。
选举诚信是健康民主制度的重要特征。为确保选举公平进行且不受外部干扰,需要透明和一致地执行公正的选举法律和程序、安全可靠的投票系统、合格选民平等和公平地投票,以及反映民意的准确结果。在数字时代,虚假信息已成为选举质量的新威胁。虚假信息是故意传播的虚假或误导性信息,目的是欺骗人们并操纵舆论。在选举周期中,虚假信息运动(越来越多地由国家支持的虚假信息)被用来抹黑政党和候选人,从而削弱他们在选举中获胜的机会,进而破坏选举诚信。
2022 年,阿根廷经济巩固了上一年的复苏势头。这一表现得益于新冠疫情 (COVID-19) 大流行最关键阶段后经济活动的全面恢复以及政府的援助政策。预计今年 GDP 将增长 4.9%,而 2021 年的复苏率为 10.4%。在乌克兰冲突和当地汇率不确定性引发国际大宗商品价格上涨的背景下,今年前 11 个月的平均通胀率为同比 70.0%(而 2021 年的平均通胀率为 48.4%)。基于全球需求放缓和 2022 年预期的负面统计效应,预计 2023 年将增长 1%。这一情景的前提是经济不受外部干扰。
选举诚信是健康民主制度的重要特征。为确保选举公平进行且不受外部干扰,选举法和程序的执行必须透明一致,投票系统必须安全可靠,合格选民必须享有平等、公平的投票机会,选举结果必须准确反映民意。在数字时代,虚假信息已成为选举质量的新威胁。虚假信息是故意传播的虚假或误导性信息,目的是欺骗民众和操纵舆论。在选举周期中,虚假信息运动(越来越多地由国家支持)被用来抹黑政党和候选人,从而削弱他们在选举中获胜的机会,进而损害选举诚信。
本研究提出了一种基于进料前向(预览距离控制)和反馈(LQR,线性二次调节器)控制器的路径跟踪算法,以减少标题角误差和预定义路径和自主车辆之间的横向距离误差。路径跟踪的主要目标是生成控制命令以遵循预定义的路径。通过控制车辆的转向角而导致的轨迹误差和横向距离误差来求解馈线误差和横向距离误差。使用LQR来减少由环境和外部干扰引起的误差。通过使用CARLA模拟器模拟自动驾驶汽车的驾驶环境来验证所提出的算法。使用测试工具证明了安全性和舒适性。这项研究还表明,所提出的算法的跟踪性能超过了其他路径跟踪算法的跟踪性能,例如纯Pursuit和Stanley方法。
真核细胞导航混乱的环境,其中随机细胞过程会收敛以产生细胞表型。从混乱中出现,基因表达的精确协调模式支持诸如组织稳态和发育模式等细胞行为。经过细胞的转换后,尽管内部和外部干扰,细胞在长期内保持稳定的身份。细胞种群如何保持稳定性,同时保留足够的可塑性以应对外部提示和侮辱?缓冲和线束反式十字噪声的内源性机制正在成为赋予稳定性和可塑性的调节系统。虽然当前的合成回路主要围绕基因表达的平均水平而设计,但通过研究转录调控而获得的见解表明,刺激转录噪声具有对工程真核细胞和组织的有望。