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World File Search System导航技术
一项关于自动驾驶汽车的研究 - 进步，福利和挑战
抽象的自动驾驶汽车，通常被称为自动驾驶汽车，是无需驾驶员就可以运转的汽车，并且依靠各种尖端的技术来检测其环境并做出判断。公路交通预计会因自动驾驶而改变，因为事故和交通拥堵是降低的两个主要外部活动。自动驾驶汽车由于最近的处理和通信技术的主要进步而开始成为现实。生产自动驾驶汽车的公司已经投入了大量资金来开发技术，以使其完全可行。采用自动驾驶汽车技术具有几个优点和缺点。这些问题以技术，非技术和法律困难的形式出现。本研究论文对与自动驾驶汽车有关的发展，优势和困难进行了彻底的研究。这项研究探讨了自动驾驶技术的发展速度，它对社会和经济带来了什么好处，以及在成功纳入我们的运输系统之前，需要解决哪些复杂的挑战。这项研究通过对现有文献和案例研究的透彻分析，对当前情况以及自动驾驶汽车的潜在未来进行了全面了解。关键字：自动驾驶汽车，安全性，交通死亡人数减少，自动驾驶汽车，激光雷达传感器，AI，导航技术第1章 - 简介车辆业务发展巨大，并且随着时间的推移而看到了重大的技术进步。计算机系统的合并和机械和手动任务的计算机化的改进提高了车辆的功能，减少了对车辆的人工劳动的依赖，并引起了自动驾驶汽车。为了运行软件，自动驾驶汽车需要传感器，执行器，复杂算法，机器学习系统和健壮的处理器。基于位于车辆各个位置的一系列传感器，这些汽车构建并维护周围环境的地图。
空军技术研究所研究报告2020
转发空军技术研究所（AFIT）研究活动提供了双重目的结果：有价值的教育经验，以增强毕业生在整个职业生涯中的表现，以及对赞助商的重要解决方案。AFIT与来自许多空军和国防部组织的研究赞助商紧密合作，以确定与我们的教师专业知识和教育要求相匹配的高利益问题，以最大程度地提高价值。AFIT的自主与导航技术中心，网络空间研究中心，指导能源中心，运营分析中心，空间研究与保证中心，技术情报研究与研究中心，核技术中心的核专业知识是我们许多研究计划的焦点。其他研究小组正在处理改变游戏规则的技术，包括超为人工，人机系统，数据科学和添加剂制造应用。AFIT通过科学测试和分析技术测试和评估中心为超过50多个主要的收购计划提供建议，以提高测试资源的有效性。新的咨询工作包括探索对空军核心任务的多域方法。AFIT的研究计划支持USAF和USSF。与空军研究实验室，国家空气和太空情报中心，空军生命周期管理中心，美国运输司令部以及许多其他组织和运营社区的战略合作伙伴关系最大程度地提高了我们研究计划对国防需求的贡献。我们的教职员工还与全国大学的研究人员进行合作，以促进各种学科的最先进。AFIT与商业企业合作，以确保通过合作研发协议（CRADAS）及时将新技术转移给美国行业。本研究报告每年准备，以总结AFIT的重大贡献；为了征求我们的空中和太空部队，国防部和其他联邦合作伙伴的持续参与和支持；并鼓励新的赞助商参加AFIT的研究计划。AFIT欢迎新的机会参与我们的客户，教职员工和学生共同感兴趣的研究项目。其他信息可从https://www.afit.edu/enr/获得。Heidi R. Ries，工程与管理研究生院博士院长
空军技术学院 2019 年研究报告
空军技术学院 2019 年研究报告 前言 空军技术学院 (AFIT) 积极将我们的教师和学生研究活动与国防优先事项相结合，以提供双重目的的成果：宝贵的教育经验，以提高我们毕业生在整个职业生涯中的表现，以及对我们的赞助商至关重要的创新解决方案。AFIT 与许多空军和国防部组织的研究赞助商密切合作，以确定符合我们教师专业知识和教育要求的高关注问题，以最大限度地提高价值。AFIT 于 2019 年启动了新的核事件分析和测试中心，为核现代化优先事项做出贡献，并在我们 60 多年的核计划基础上再接再厉。AFIT 的自主和导航技术中心、网络空间研究中心、定向能中心、作战分析中心、技术情报研究中心、空间研究和保障中心和其他研究小组继续作为我们许多研究计划的焦点。新兴研究团体正在研究改变游戏规则的技术，包括高超音速、人机系统、数据科学以及开发与国防相关的增材制造应用。AFIT 通过科学测试与分析技术测试与评估卓越中心为 40 多个主要采购项目提供建议，以实现测试资源的最大效率。新的咨询工作包括探索空军核心任务的多领域方法。AFIT 与空军研究实验室、国家航空航天情报中心、空军生命周期管理中心、美国运输司令部以及许多其他组织和运营团体建立了战略合作伙伴关系，以最大限度地提高我们的研究项目对国防需求的贡献。我们的教师和学生还与全国各地大学的研究人员合作，推动各种学科的最新发展。AFIT 与商业企业合作，通过合作研究与开发协议 (CRADA) 确保及时将新技术转让给美国工业。AFIT 欢迎新的机会参与我们的客户、教师和学生共同感兴趣的研究项目。更多信息请访问 http://www.afit.edu/ENR/ 。Heidi R. Ries，博士，工程与管理研究生院院长
KESSLER SYNDROME 博士（NASA）- 太空垃圾修复
由于我们的导航技术，加油或现场维修任务不太可能进行，此外，使卫星脱离轨道返回地球大气层并使其燃烧并不是一个安全的解决方案，而且由于军用卫星上装有核源，可能会造成污染。此外，脱离轨道操作每公斤卫星的成本是多少？目前，现场没有技术可以消除有问题的卫星。捕获和/或脱离轨道不会解决风险，如果操作失败，甚至可能产生其他风险。因为逻辑上的评论如下，当碎片或卫星被捕获时，下一个安全操作是什么？NASA JPL 已经开发出一种捕获卫星和碎片的方法，似乎令人满意（壁虎夹）。所有脱离轨道捕获方法和任务都是光荣的，但不能解决迄今为止存在的问题，更不用说碰撞风险了，这将是灾难性的，至少会导致 10 年的严重经济损失，并在国家安全和国家机构方面处于危急状态。为了避免这些灾难性的情况，我们开发了一个概念验证 POC，它将防止和处理这个问题，这就是 TERMINATORR TM2006- 2017Patents 项目。我们认为更明智的做法是考虑将卫星工程领域所有参与者的努力和技能结合起来，以建造这样的 TERMINATORR 机器（10 米 x 3 米）并开始太空清洁工作。这将允许保持无风险发射卫星的商业节奏。总而言之，首先进行清洁，然后安全地恢复发射计划，科学技术界和商业和金融界立即有能力执行这项部署以解决这一困难和威胁的任务。关于 TERMINATORR 在太阳系中的几何形状和功能的一般考虑 TERMINATORR 既可以被视为一个微型移动空间站，也可以同时被视为一个追踪航天器，用于定位 LEO-NEO-（GTO）和深空轨道（其他行星和卫星）中的危险物体以及围绕这些物体的卫星。 TERMINATORR 可用于火星-月球行星和其他卫星上预防风险，还可处理人类或机器人活动对太阳系及太阳系外不同物体造成的矿物和有机污染。
在深空应用程序的视线导航上
视线（LOS）导航是一种光学导航技术，可利用从车载成像系统获得的可见天体的方向，以估算航天器的位置和速度。将方向馈送到估计过滤器中，其中它们与观察到的物体的实际位置匹配，该位置是从船上存储的胚层检索的。作为LOS导航代表了下一代深空航天器的一个真正有希望的选择，这项工作的目的是提供有关效果的新见解。首先，分析信息矩阵以显示航天器和观察到的行星之间的几何形状的影响。然后，使用Monte Carlo方法来研究测量误差的影响（范围从0.1到100 ARCSEC）和跟踪频率（从每天的四个观测值到每两天的观察范围）。通过两个指标对导航性能的影响进行了影响。首先是3D位置和速度均方根排出，一旦估计被认为是稳态的。第二个是收敛时间，它量化了估算到达稳态行为所需的时间。模拟基于一组四个行星，这些行星不遵循共同的以heliepentric动力学的速度，而是绕太阳旋转，并以相同的（无距离）角速度的角速度旋转。这种方法允许将方案依赖性行为与导航固有属性分开，因为在整个模拟过程中观察者和观察到的对象之间的相同几何形状是相同的相对几何形状。结果为下一代自主导航系统提供了有用的指南，既可以定义硬件要求和设计适当的导航策略。然后将注意事项应用于近地球小行星的任务方案，以定义导航策略和硬件要求。显示了航天器和行星之间相对角度的重要性。在单个球衣观察方案中，当航天器和行星的位置向量之间的角度接近无效的值时，估计误差会降低。在双行星观察方案中，当两个LOS方向之间的分离角接近90时，估计误差会降低。对性能的主要影响是由测量误差驱动的，当前技术被证明能够以几百公里的顺序提供位置误差，而较低的测量误差（0.1 ARCSEC）可能在100 km以下的位置误差。最后，可以证明跟踪频率在性能中起次要作用，并且只有在收敛时间明显地影响。2022 cospar。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
机器人导航和基于SLAM的地图构造...
*通讯作者zihanli1997@gmail.com摘要：SLAM（同时本地化和映射）技术在机器人技术领域起着至关重要的作用，该领域通过实时定位，映射和路径计划实现了在不知名环境中机器人在不知名环境中的自主导航。本文首先介绍了SLAM技术的基本原理和工作流程，包括传感器数据融合，状态估计和地图构建。然后，通过比较和分析传统的栅格地图和视觉大满贯技术的地图构造方法，显示了不同地图表示的优点和缺点。最后，讨论了SLAM技术在物流，智能制造和其他领域的广泛应用，并将其未来的开发方向进行了研究。关键字：SLAM技术；地图构造；视觉大满贯；应用程序方案1。在迅速发展的机器人技术景观中，对自治的追求是至高无上的愿望。这项工作的核心是同时定位和映射（SLAM）技术，这是一个基石，旨在支撑即将来临的“机器人时代”的基础设施。本质上，SLAM体现了典型的过程，机器人在该过程中浏览了未知的领土，在实时实现了本地化，映射和路径计划。作为自动迁移率的症结，[1-4] SLAM解决了从点A点到B点引导机器人的复杂挑战，该任务是看似简单而又充满复杂性的任务。改善移动处理机器人应用的宽度和深度。2。在未知室内环境的范围内，SLAM成为创新的灯塔，使机器人能够构建周围环境的细致地图并自动导航。随着数十年来无情的研发，该行业为实现机器人的自主权奠定了一条途径，猛烈的技术处于最前沿，预示着自主移动机器人导航的新领域。目前，由SLAM Navigation技术支持的自动移动应用程序非常广泛，涵盖了许多领域，例如航空航天，军事，特殊运营，工业生产，智能运输，消费者娱乐等。[5]典型应用程序包括将SLAM自主导航技术应用于物流机器人，这可以确保机器人具有高度智能和强大的环境适应性，从而有效地提高了企业的物流效率并降低生产成本。SLAM导航具有强大的适应性，周围环境的变化对导航没有影响，[6]完全证明了车辆的灵活性和可扩展性，并且可以根据工作条件的要求来定制各种连接方案。SLAM技术完全依靠环境中的丰富自然特征来进行自主定位和导航。物流和仓储环境相对复杂，机器人需要完成更多工作，因此其位置信息将不断变化[7]。相关工作2.1 SLAM技术早期大满贯研究几乎全部使用LiDAR作为传感器，它具有高精度和相对成熟的解决方案的优势。SLAM技术可以完成机器人的自主定位，有效地跟踪和操作目标，实现自主路径计划和导航，自动避免障碍和其他操作，从而大大改善仓库系统的智能和自主权。[8]但是，缺点也很明显，例如昂贵，大容量，更少的信息
机器人顾问的兴起：对传统投资的影响
Raj Kumar博士，Gniot MBA研究所，大诺伊达摘要：本研究论文探讨了在投资管理领域中机器人顾问的出现和演变，并分析了它们对传统投资管理实践的影响。 在技术进步和不断变化的投资者偏好驱动的机器人顾问中，通过提供自动化的，基于算法的投资建议和投资组合管理服务来破坏该行业。 本文研究了机器人顾问的关键特征，包括其成本效益，可访问性和提供个性化投资策略的能力。 此外，它深入研究了机器人顾问对传统投资经理的挑战和机遇，例如收费压缩，客户获取和监管合规性。 通过综合现有文献，案例研究和行业趋势，本文旨在洞悉机器人顾问对传统投资管理的变革性影响，并为从业人员和政策制定者提供建议，从而导致这种不断发展的景观。 关键字：投资，顾问，机器人顾问，投资组合简介机器人顾问已成为投资管理行业中的破坏性力量，重塑了传统实践并重新定义了个人进取的投资方式。 这些自动化平台利用技术和算法为客户提供投资建议，资产分配和投资组合管理服务，通常是与传统财务顾问相关的成本的一小部分。 最后，第7节Raj Kumar博士，Gniot MBA研究所，大诺伊达摘要：本研究论文探讨了在投资管理领域中机器人顾问的出现和演变，并分析了它们对传统投资管理实践的影响。在技术进步和不断变化的投资者偏好驱动的机器人顾问中，通过提供自动化的，基于算法的投资建议和投资组合管理服务来破坏该行业。本文研究了机器人顾问的关键特征，包括其成本效益，可访问性和提供个性化投资策略的能力。此外，它深入研究了机器人顾问对传统投资经理的挑战和机遇，例如收费压缩，客户获取和监管合规性。通过综合现有文献，案例研究和行业趋势，本文旨在洞悉机器人顾问对传统投资管理的变革性影响，并为从业人员和政策制定者提供建议，从而导致这种不断发展的景观。关键字：投资，顾问，机器人顾问，投资组合简介机器人顾问已成为投资管理行业中的破坏性力量，重塑了传统实践并重新定义了个人进取的投资方式。这些自动化平台利用技术和算法为客户提供投资建议，资产分配和投资组合管理服务，通常是与传统财务顾问相关的成本的一小部分。最后，第7节机器人顾问的兴起可以归因于几个关键因素，包括金融技术的进步（Fintech），不断变化的投资者偏好以及对可访问且具有成本效益的投资解决方案的需求不断增长。根据Statista（2023）的一项研究，预计到2025年，机器人顾问管理资产（AUM）的资产预计将达到2.4万亿美元，这反映了这些数字投资平台的快速采用和可扩展性。这种增长轨迹强调了机器人顾问作为投资管理格局中的变革力量的重要性，促使传统公司适应其策略和产品，以在不断发展的市场环境中保持竞争力。本研究论文的目的是探索机器人顾问的兴起，并分析其对传统投资管理实践的影响。通过对现有文献，行业趋势和案例研究的全面研究，本文旨在阐明机器人顾问的关键特征，评估其对传统投资经理的影响，并确定这种范式转变所带来的机遇和挑战。通过构建围绕这些主题的分析，本文旨在为从业者，政策制定者和学者提供宝贵的见解，以试图导航技术与金融的动态交集。本文的结构如下：在此介绍性部分之后，第2节概述了机器人顾问的演变，从而追溯了他们从成立到目前在投资管理领域中的突出。第3节深入研究了机器人顾问的关键特征，突出了他们的自动投资策略，个性化建议和投资者的可访问性。第4节探讨了机器人顾问对传统投资管理的影响，包括收费压缩，转移客户期望以及人类顾问的不断发展的作用。随后，第5节探讨了机器人顾问提出的机遇和挑战，以解决监管方面的考虑，技术整合和市场细分策略。案例研究和行业示例在第6节中提供了对机器人顾问的运作和影响的现实见解。