神经形态视觉传感器或事件摄像机使人们对极低的反应时间的视觉感知,为高动力机器人应用开辟了新的途径。这些事件摄像机的输出取决于运动和纹理。但是,事件摄像机无法捕获与相机运动平行的对象边缘。这是传感器固有的问题,因此具有挑战性地求解算法。人类的视力涉及使用小型眼动的主动机制,即最突出的动作,这是最突出的动作。通过在固定过程中不断地移动眼睛,微扫视可以基本上保持纹理稳定性和持久性。受微观启发的启发,我们设计了一个基于事件的感知系统,能够同时保持低反应时间和稳定的质感。在此示例中,将旋转的楔形棱镜安装在事件摄像头的光圈前,以重定向光线和触发事件。旋转楔形棱镜的几何光学器件允许对额外的旋转运动进行算法补偿,从而导致稳定的纹理外观和高信息输出,而与外部运动无关。硬件设备和软件解决方案都集成到系统中,我们称之为人工微扫视增强事件摄像头(AMI-EV)。基准比较验证了在标准摄像机和事件摄像机无法交付的情况下,AMI-EV记录的出色数据质量。各种现实世界的实验表明了系统的潜力,可以促进低级和高级视力任务的机器人感知。
深度神经网络(DNN)越来越多地整合到LiDAR(灯光检测和范围)的自动驾驶汽车(AVS)的感知系统(AVS),在对抗条件下需要稳健的性能。一个紧迫的担忧是LiDAR SPOOFEF攻击所带来的挑战,在该攻击中,攻击者将假物体注入LiDAR数据中,导致AVS误解了周围的环境并做出错误的决定。许多经常出租防御算法主要取决于感知输出,例如边界框。但是,这些输出在本质上受到了限制,因为它们是由从自我车辆的特定视图中获得的一组限制点产生的。对边界框的依赖是这种基本约束的体现。为了克服这些局限性,我们提出了一个新的框架,称为采用(基于名称的基于d eTection o n p oInt级的t emporal一致性),该框架基于连续帧的时间一致性,并基于点簇的相干性来量身定量测量跨连续帧的时间一致性。在我们使用Nuscenes数据集的评估中,我们的算法有效地反驳了各种激光局部攻击,达到了低(<10%)的假阳性比率(<10%)的假阳性比(> 85%)真实的正比,超过了现有的现有的现有的先进防御方法,CARLO和3D-TC2。此外,采用在各种道路环境中表现出有希望的准确防御潜力。
Ouuld Ebbat Baba 1,M。Hadjila 2,B。Cherki电子部工程科学系Abou BakrBelkaïd -Tlemcen B.P.119电子邮件1:zakaria943@caramail.com,传真:(043)28 56 85在本文中,我们介绍了由多机构移动机器人系统对合作任务进行的研究。该系统由一组机器人组成,每个人都可以与其他机器人通信,以执行所请求的任务。后者在于不同机器人对目标的检测,然后是对该目标的方向,最后是其包围。为此,我们结合了模糊逻辑和遗传算法的概念来解决此类问题。第一个概念包括描述模糊控制器,而第二个概念允许找到优化的控制器。关键字:多代理系统,模糊逻辑,遗传算法,移动机器人技术。i-介绍很长一段时间,人总是有雄心勃勃的人工行为由人工设备繁殖。对于一个机器人来说,已经很棘手的问题,只有一个整个社会就可以是一个机器人 - 同时又通过同一地方发展的机器人!,尤其是如果我们对它们的反思和行为的集体方面感兴趣。这种开发要求机器人通过基于多个传感器的感知系统永久获取其环境的信息。- 如何避免或管理冲突,同时确保连贯的解决方案?那么出现的问题是: - 如何共享共同的行动以及如何确定共享目标?- 如何分享知识?在本文中,我们介绍了机器人在其环境中的集体行为的研究,也介绍了其
机器人及时通过传感器数据构建持久,准确且可操作的模型的能力是自主操作的范围。在将世界表示为点云可能足以进行本地化时,避免障碍物需要更密集的场景表示形式。另一方面,更高级别的语义信息通常对于分解必要的步骤来完成一项复杂的任务,例如烹饪,自主是至关重要的。因此,迫在眉睫的问题是,手头机器人任务的合适场景表示是什么?这项调查提供了对关键方法和框架的全面回顾,这在机器人空间感知领域推动了进步,并特别关注了代表的历史演变和当前的趋势。通过将场景建模技术分类为三种主要类型(公式,公式和指标 - 语言流行),我们讨论了空间启示框架正在从构建世界的纯几何模型转变为更高级的数据结构的方式,这些模型包括更高级别的概念,例如对象实例和位置的概念。特别重点是实时同时定位和映射(SLAM)的方法,它们与深度学习的集成,以增强了鲁棒性和场景的理解,以及它们处理场景动态性的能力,作为当今驾驶Robotics研究的一些最热门的主题。我们在讨论方面的挑战和未来的研究方向的讨论中进行了结论,以建立适合长期自治的强大而可扩展的空间感知系统。
看到社交触摸会触发强烈的社交情感反应,涉及多个大脑网络,包括视觉、社交感知和躯体感觉系统。先前的研究已经确定了每个系统的具体功能作用,但对信息流的速度和方向性知之甚少。这些信息是通过社交感知系统提取的,还是通过躯体感觉皮层的模拟提取的?为了解决这个问题,我们检查了观察到的触摸的时空神经处理。21 名人类参与者(7 名男性)在脑电图 (EEG) 记录期间观看了显示社交和非社交触摸的 500 毫秒视频片段。视觉和社会情感特征在大脑中迅速提取,分别在视频开始后 90 毫秒和 150 毫秒开始。将 EEG 数据与我们之前研究中使用相同刺激的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据相结合,发现神经信息首先出现在早期视觉皮层 (EVC) 中,然后出现在颞顶交界处和后颞上沟 (TPJ/pSTS) 中,最后出现在躯体感觉皮层中。EVC 和 TPJ/pSTS 独特地解释了 EEG 神经模式,而躯体感觉皮层本身并不能解释 EEG 模式,这表明社会情感信息可能从 TPJ/pSTS 流向躯体感觉皮层。总之,这些发现表明,社交触觉在前馈视觉过程的时间范围内被快速处理,并且触觉的社会情感意义首先由社交感知通路提取。如此快速地处理社交触觉可能对于其在社交互动过程中的有效使用至关重要。
认知研究人员经常将认知刻成结构和过程。认知过程在结构上运行,例如在地图上行驶的车辆。语言以及语义和情节记忆以及感知系统都具有结构。在这些结构上,过程可以通过检索和操纵信息来构建记忆和解决问题。网络科学提供了一种代表认知结构的方法,并促使人们大为了解认知结构和过程的性质。但是心灵是网络吗?如果是,什么种?在本文中,我们将审查主要的隐喻,假设和陷阱在Cog-neine网络科学(地图和车辆;一个网络/过程中;一个统治它们的一个网络/过程),突出了对新的隐喻的需求,这些隐喻需要在地图上详细阐述地图上详细介绍地图(蠕虫,天然的范围),并提出了一个范围,并提出了群体,并提出了一个问题,并提出了一个问题,并提出了一个群体,并提出了一个群体,并且是一定的,该网络是一定的,该网络是一定的,该网络是一定范围的,该网络是一定的,该网络是一定的,该网络是一定范围的,该网络是一定的,该网络是一定范围的,该网络是一定范围的,该网络是一定的。更改,应该由认知网络的边缘组成的边缘,以及汇总与基于个人的网络)。这项练习的一个关键教训是,思想作为网络方法的丰富性使其本身成为强大的工具。它有助于使我们的假设更加明显,引起新的和引人入胜的问题,并丰富了未来研究的前景。第二堂课是,思想作为网络(尽管有用)是不完整的。头脑不是网络,但可能包含它们。
摘要 感知系统严重依赖先验知识和预测来理解环境。预测可以来自多种信息源,包括基于孤立时间情况的上下文短期先验,以及由于长期接触统计规律而产生的上下文无关的长期先验。虽然短期预测对听觉感知的影响已得到充分证实,但长期预测如何影响早期听觉处理尚不清楚。为了解决这个问题,我们记录了两种不同语序(西班牙语:函子首字母 vs 巴斯克语:函子尾字母)的母语使用者的脑磁图数据,让他们聆听简单的二进制声音序列,这些声音持续时间交替,偶尔会省略。我们假设,听觉系统结合上下文转换概率,使用与母语语序相关的特征韵律线索(持续时间)作为内部模型,对传入的非语言声音进行长期预测。与我们的假设一致,我们发现由声音省略引起的不匹配负波的幅度随说话者的语言背景而变化,并且在左听觉皮层最为明显。重要的是,聆听音调而不是持续时间交替的二元声音不会产生群体差异,证实上述结果是由假设的长期“持续时间”先验驱动的。这些发现表明,对特定语言的体验可以塑造人类感知的一个基本方面——有节奏的声音的神经处理——并为听觉皮层中的长期预测编码系统提供了直接证据,该系统使用一生中学习到的听觉方案来处理传入的声音序列。
摘要:对自主驾驶的追求依赖于开发能够做出准确,健壮和快速决策以有效解释驾驶环境的感知系统。对象检测对于理解这些系统核心的环境至关重要。随着计算机视觉(CV)应用中深度学习的出现(DL)的出现,2D对象检测和分类已经显着提高,但它们在提供必要的深度信息方面缺乏,这是理解驾驶环境中的关键要素。因此,3D对象检测成为自动驾驶和机器人技术的基石,提供对象位置的精确估计并增强环境理解。CV社区对3D对象检测的兴趣日益增长,这是由DL模型的演变推动的,包括卷积神经网络(CNN)和变形金刚网络。尽管有这些进步,但在3D对象检测中仍存在诸如不同对象量表,有限的3D传感器数据和阻塞等挑战。为了应对这些挑战,研究人员正在探索多模式技术,这些技术结合了来自摄像机,雷达和激光镜等多个传感器的信息,以增强感知系统的性能。本调查对基于多模式融合的3D对象检测方法进行了详尽的审查,重点是基于CNN和基于变压器的模型。它强调了为完全自动驾驶汽车提供不同传感器的必要性,以确保可靠和可靠的操作。调查探讨了相机,激光雷达和雷达传感器的优点和缺点。此外,它总结了自治数据集并研究了基于多模式融合方法的最新进步。调查结束时,强调了正在进行的挑战,开放问题和未来研究的潜在方向。
摘要 - 无人驾驶汽车(无人机)或无人机的狂热系统是在确保公共安全的同时调节,导航和控制无人机旅行的船上发现的关键电子组件。当代无人机航空电子学通过实现稳定的沟通,安全的识别协议,新颖的能源解决方案,多传感器准确的感知和自主性导航,精确的路径计划,确保避免碰撞,可靠的轨迹控制以及在UAV系统中的有效数据传输,从而促进无人机任务的成功。此外,必须对电子战威胁预防,检测和缓解以及与无人机操作相关的监管框架进行特殊考虑。本评论介绍了每个无人机航空电子系统的角色和分类学,同时涵盖了每个系统中可用替代方案的缺点和好处。对无人机通信系统,天线和位置通信跟踪进行了调查。识别系统响应空对空或空对面的询问信号。无人机古典和更具创新的功率来源。感知系统的快速发展改善了无人机自动导航和控制功能。本文审查了共同的感知系统,导航技术,路径计划方法,障碍方法和跟踪控制。现代电子战采用先进的技术,必须通过同样高级的方法来应对公众安全。因此,这项工作详细概述了常见的电子战争票价威胁和最先进的对策和防御辅助工具。此外,在国家监管框架和认证过程的背景下,分析了无人机安全事件。最后,审查了无人机的数据库通信和标准,因为它们可以有效且快速的实时数据传输。
摘要 — 无人驾驶飞行器 (UAV) 或无人机的航空电子系统是机载关键电子元件,用于调节、导航和控制无人机飞行,同时确保公共安全。现代无人机航空电子设备共同协作,通过实现稳定的通信、安全的识别协议、新颖的能源解决方案、多传感器精确感知和自主导航、精确的路径规划来促进无人机任务的成功,从而保证避免碰撞、可靠的轨迹控制和无人机系统内的高效数据传输。此外,必须特别考虑电子战威胁的预防、检测和缓解,以及与无人机操作相关的监管框架。本综述介绍了每种无人机航空电子系统的作用和分类,同时介绍了每种系统中可用替代方案的缺点和优点。调查了无人机通信系统、天线和位置通信跟踪。介绍了响应空对空或空对地询问信号的识别系统。讨论了无人机经典和更创新的电源。感知系统的快速发展提高了无人机的自主导航和控制能力。本文回顾了常见的感知系统、导航技术、路径规划方法、避障方法和跟踪控制。现代电子战使用先进技术,必须采用同样先进的方法来应对,以保证公众安全。因此,本文详细介绍了常见的电子战威胁以及最先进的对抗措施和防御措施。此外,本文还在国家监管框架和认证流程的背景下分析了无人机安全事件。最后,本文回顾了无人机的数据总线通信和标准,因为它们能够实现高效、快速的实时数据传输。