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World File Search System手动控制
横向和纵向控制
16. 摘要 本报告分析了 AHS 车辆横向和纵向控制的相关要求、问题和风险。本报告介绍了横向和纵向控制自动化的可能演进路径。该演进路径的特点是五种演进代表性系统配置 (ERSC)。本分析从性能和可靠性要求以及部署场景的角度研究了纵向、横向以及最终的横向和纵向组合系统的发展。性能要求分析涵盖了自动控制期间的驾驶员舒适度和接受度问题以及自动和手动控制之间的转换，此外还研究了控制系统的传感器、执行器和控制器要求。道路交通管制员可以通过减少行程时间和避免拥堵来改善交通网络中的交通流量。可靠性要求分析使用 NHTSA 的事故率数据来量化不同级别的车辆自动化的可靠性要求。本报告得出了横向和纵向控制中使用的自动系统的可靠性功能要求。可靠性功能要求使我们能够评估实施这些自动系统所需的冗余度和结构复杂性。这些信息可用于估计建设自动化高速公路系统的成本和难度。17. 关键词 车辆横向和纵向控制、进化代表性系统配置、可靠性要求、冗余度、性能要求、人为因素、容量效益、自动驾驶汽车
航空工作流程视角 - HAL
在过去的三十年中，飞机驾驶舱已经高度自动化，并逐步数字化，以至于我们现在谈论“交互式驾驶舱”，这并不是因为飞行员直接与飞机的机械部件交互，而是因为他们使用指点设备与计算机屏幕交互。更广泛地说，计算机侵入了从机载飞机到空中交通管制 (ATC) 地面服务的空域。在工作流程方面，商用飞机驾驶舱中飞行工程师的消失彻底改变了飞行员的飞行方式——这是在 20 世纪 80 年代初完成的。飞行员的活动从手动控制转变为嵌入式系统的认知管理（执行飞行工程师过去所做的一些任务）。飞机自动化大大提高了商业航空的安全性。今天，主要问题来自天空中飞机数量的指数级增长。空中交通的复杂性要求彻底重新设计空中交通工作流程。ATC 正在向空中交通管理 (ATM) 转变。同样的事情：从控制转向管理，将驾驶舱的单智能体问题和解决方案扩展到空中交通多智能体问题和解决方案。因此，主要重点是社会认知。在 20 世纪，我们实现了物理系统的自动化——我们现在谈论的是信息物理系统（即，我们从硬件机械工程问题转向软件认知问题）。在 20 世纪初
产品数据表HF8R工作
Ledlenser HF8R工作可充电头火炬是在长时间内在黑暗中工作的强大旗舰模型。三个亮度级别以及1600个管腔提升效果以红色的前灯提供补充，以保护夜视，并通过高色渲染索引（CRI）进一步增强 - 非常适合那些需要更准确的颜色的人。出色的功能是申请专利的自适应光束技术，一旦激活，它允许自动调光和聚焦；使其成为免提头部火炬，根本不需要手动控制。无缝的洪水聚焦点由另一种正在申请的专利技术（直觉的数字高级焦点系统）提供。如果需要遥控器和进一步的个性化功能，则可以通过Ledlenser Connect应用程序（付费升级）来实现这些功能。轻巧的健壮铝制外壳可保护敲击，而令人印象深刻的IP68等级再次提供高水平的防护和水入口；如此之多，以至于即使暂时淹没，光仍将保持工作。运输锁定模式可防止意外电池耗尽，磁性接触电荷系统可以无需从其外壳中卸下电池的无需电池充电。提供壁挂式安装座和各种头盔安装选项。由7年的注册保修支持，以完全安心。
深度强化学习协助无人机路径计划依靠累积奖励模式和区域细分
摘要近年来，已经考虑了许多应用程序，例如预防灾难和控制，物流和运输以及无线通信。大多数无人机需要使用遥控器手动控制，这在许多环境中可能具有挑战性。因此，自主无人机引起了重大的研究兴趣，在这些研究中，大多数现有的自主导航算法都遭受了长时间的计算时间和不满意的性能。因此，我们提出了基于累积奖励和区域细分的深入加固学习（DRL）无人机路径计划算法。我们提出的区域分割旨在减少DRL药物落入局部最佳陷阱的可能性，而我们提出的累积奖励模型考虑了从节点到目的地到目的地的距离以及在节点附近的障碍物的密度，这解决了DRL算法在路径计划任务中面临的稀疏训练数据的问题。已在不同的DRL技术中测试了所提出的区域分割算法和累积奖励模型，我们表明累积奖励模型可以提高30个深神经网络的训练效率。8％和区域分割算法使深Q-Network代理避免局部最佳陷阱的99％，并协助深层确定性策略梯度代理，以避免92％的局部最佳陷阱。
使用...对轮椅控制进行神经人体工程学评估
摘要 — 两个多世纪以来，轮椅一直是无需太多改造的运动障碍人士最常见的辅助设备之一。轮椅控制是一项复杂的运动任务，会增加身体和认知工作量。新的轮椅界面，包括动力辅助设备，可以通过减少所需的体力来进一步增强用户的功能，但人们对其对心理努力的影响知之甚少。在本研究中，我们采用了一种神经人体工程学方法，利用基于移动和无线功能性近红外光谱 (fNIRS) 的大脑监测身体活跃的参与者。48 名志愿者（30 名新手和 18 名有经验的志愿者）在简单和复杂的现实环境中使用和不使用 PowerAssist 界面的轮椅自行推进。结果表明，正如预期的那样，与简单环境相比，复杂、更困难的环境会导致任务绩效降低，同时前额叶皮质活动增加。与仅限新手的传统手动控制相比，使用 PowerAssist 功能的大脑激活度明显降低。专业知识导致中额叶脑部激活模式较低，并辅以涉及较低认知工作量的表现指标。结果证实了神经人体工程学方法的潜力，并且直接神经活动测量可以补充和增强任务绩效指标。我们得出结论，认知工作量是
臭名昭著的 B.I.T - 考文垂大学
联网和自动驾驶汽车容易受到网络攻击，这可能会危及汽车的安全高效运行，从而对驾驶员的行为产生负面影响。此类网络攻击的主要隐患是车内视觉分散，这是造成道路事故的主要原因之一。在这项使用驾驶模拟器的实证研究中，38 名参与者驾驶有条件自动驾驶汽车，在执行与驾驶无关的任务时经历了两种类型的故障：显性故障（即勒索软件攻击出现在车内屏幕上）和静默故障（即转向信号未能在车内屏幕和仪表盘上激活）。收集并分析了驾驶员的注视行为，包括注视次数和持续时间。结果表明，显示勒索软件的 HMI 是驾驶员最关注的兴趣区域。大多数司机没有注意到转向灯有故障。近一半的司机在开车时注视勒索软件的时间超过 12 秒。没有观察到故障时间对凝视行为的影响。这项研究证明，勒索软件攻击会分散注意力并对道路安全构成重大风险——一名参与者在恢复手动控制后撞车。数据还证明，此类联网汽车不太可能满足 NHTSA 关于安全使用车载设备的分心指南。
系统影响研究报告GIP-IR664-SIS-R4
o在138 kV总线上输送额定输出（50 mW）时满足±0.95功率因数的设施。额定的反应能力应通过从零到全功率的全部力量输出的全部范围可用。o能够与NS Power SCADA和通信系统接口，提供在即将到来的互连设施研究中指定的控制，通信，计量和其他项目。o nspi可以通过集中控制器（例如植物控制单元）对该设施进行监督和控制。这将允许NSPI系统操作员升高/降低电压设定点，更改反应性功率控制的状态，远程更改真实/反应性。NSPI还将对负载减少方案进行远程手动控制。o集中式电压控制器控制34.5 kV的总线电压到一个可安装点，并将控制IR664每个逆变器单元的反应性输出，以实现这一共同目标。需要响应性（快速执行）控件。该控制器的设定点将通过NS Power SCADA系统交付。必须对电压控制器进行调整，以在广泛的SCR上进行稳健的控制。o电压闪烁和谐波特性，如第3.3节中所述：电压闪烁。o频率乘坐能力，以满足2.3.8节的要求：
论文和期刊 2021 - 洛克希德·马丁
锗-高锡含量锡合金的能带结构临界点能量 作者：Dominic Imbrenda 应用物理快报 (APL) | 2021 年 10 月 快速大规模地跨空中、太空和网络领域对动态目标的指挥与控制 作者：Jinhong K Guo、Jennifer Lautenschlager、David Van Brackle、Val Champagne 第 26 届国际指挥与控制研究与技术研讨会 | 10 月 25-29 日 常见视频游戏平视显示器与现实世界设计在目标定位和识别方面的比较 作者：Gina Notaro、Raquel Galvan-Garza、Jim Allen、Matthias Ziegler 等人 2021 年 IEEE 混合和增强现实附加国际研讨会（ISMAR-Adjunct）|十月 嘈杂电流前庭刺激对功能性移动和手动控制学习的影响，使感觉运动任务无效 作者：Raquel Galvan-Garza 前沿神经科学杂志 基于去中心化强化学习的多四旋翼飞行器群集的实现 作者：Donald J Bucci、Christian Speck 等 IEEE Access | 十一月 具有亚线性动态遗憾和拟合的分布式在线凸优化 作者：Donald J Bucci 阿西洛马信号、系统和计算机会议 | 十一月 第十部分：具有概率保证的基于搜索的测试生成的随机算法系列 作者：Mauricio Castillo-Effen 计算研究存储库 (CoRR) | 十月 20 日 迈向值得信赖的人工智能和自主的道路 作者：Mauri
使用 Luigi 分析工作流对分布式资源进行分析自动化的设计模式
摘要。在粒子物理学中，工作流管理系统主要用作蒙特卡罗事件生成等专用领域的定制解决方案。然而，执行数据分析的物理学家通常需要手动控制各自的工作流程，这很耗时，而且经常导致特定工作负载之间没有记录的关系。我们介绍了 Luigi Analysis Workflows (Law) Python 包，它基于最初由 Spotify 开发的开源流水线工具 Luigi。它为任意规模和复杂性的分析建立了通用的设计模式，并将重点从执行转移到定义分析逻辑。Law 提供了构建块来无缝集成可互换的远程资源，但并不局限于特定的基础设施选择。特别是，它鼓励并实现了分析算法与运行位置、存储位置和软件环境的分离。为了满足端到端 HEP 分析的复杂需求，Law 支持在 WLCG 基础设施（ARC、gLite）以及本地计算集群（HTCondor、LSF）上执行作业，通过 GFAL2 库通过最常用协议进行远程文件访问，以及支持 Docker 和 Singularity 容器的环境沙盒机制。此外，这种新颖的方法最终旨在实现开箱即用的分析保存。Law 完全独立于实验，并且是开源开发的。它已成功用于 t¯ tH 截面测量，并使用 CMS 实验寻找双希格斯玻色子的产生。
挤出控制
功能1。广泛的人机接口：管理系统的概述选项卡提供了直观，全面的图形接口。它提供了整个安装及其所有组件的颜色编码的视觉表示形式，从而允许进行实时状态监视。该接口设计用于直接，实时控制，其字段用于调整食谱参数并显示电流值。2。有效的控制：自动启动和自动停止执行预编程步骤，以确保机器以正确的顺序启动。步骤开始和步骤停止提供颗粒状控制，根据需要启动或停止单个步骤。3。灵活的管理选项：该系统提供三个用户级别 - 操作员，维护和程序员，每个级别都有独特的访问，以进行有效的操作，配置和测试。4。实时连接监视：系统提供有关PLC连接的即时视觉反馈，以确保无缝操作和立即检测。5。详细的组件见解：概述屏幕上的可单击对象打开弹出窗口，提供有关电动机，阀门和控制器的深入信息。此功能允许手动控制各个组件。6。动态趋势分析：管理系统为众多变量提供可配置的趋势曲线和图形，提供温度，速度和保留时间等见解。此功能有助于监视系统性能并做出明智的决定。7。事件记录仪：系统记录其事件，使当前过程参数与过去的过程参数进行回溯和比较，以进行全面的过程审查和分析。历史数据对于证明符合各种标准也很有价值。