在太空着陆操作期间,准确估计航天器的相对姿态对于确保安全成功着陆至关重要。本文提出了一种基于 3D 光检测和测距 (LiDAR) 的 AI 相对导航架构解决方案,用于自主太空着陆。所提出的架构基于混合深度循环卷积神经网络 (DR-CNN),将卷积神经网络 (CNN) 与基于长短期记忆 (LSTM) 网络的循环神经网络 (RNN) 相结合。获取的 3D LiDAR 数据被转换为多投影图像,并将深度和其他多投影图像输入 DRCNN。该架构的 CNN 模块可以有效地表示特征,而 RNN 模块作为 LSTM,可提供鲁棒的导航运动估计。我们考虑、模拟和实验了各种着陆场景,以评估所提出架构的效率。首先使用 PANGU(行星和小行星自然场景生成实用程序)软件创建基于 LiDAR 的图像数据(范围、坡度和海拔),然后使用这些数据对所提出的解决方案进行评估。建议使用 Gazebo 软件中的仪表化空中机器人进行测试,以模拟在合成但具有代表性的月球地形(3D 数字高程模型)上着陆的场景。最后,使用配备 Velodyne VLP16 3D LiDAR 传感器的真实飞行无人机进行真实实验,以在设计的缩小版月球着陆表面上着陆时生成真实的 3D 场景点云。所有获得的测试结果表明,所提出的架构能够通过良好合理的计算提供良好的 6 自由度 (DoF) 姿势精度。
本研究提出的方法的一个关键思想是将 3D MRI 扫描转换为轴向、冠状面和矢状面的 2D 堆叠切片。因此,对于每个患者,都会从第 2.1 节中定义的四种 MRI 模式生成 12 个 2D 堆叠 MRI 切片。此后,我们将这 12 个 2D 堆叠切片分别表示为 FLAIR MRI 模式的轴向、冠状面和矢状面投影的 FLAIR-轴向、FLAIR-冠状面和 FLAIR-矢状面。同样,T1、T1CE 和 T2 模式的轴向、冠状面和矢状面视图分别表示为 T1-轴向、T1-冠状面和 T1-矢状面、T1CE-轴向、T1CE-冠状面和 T1CE-矢状面以及 T2-轴向、T2-冠状面和 T2-矢状面。为避免处理背景和管理 GPU 内存限制,我们排除了每张 MRI 扫描中不包含任何脑组织的一些开始和结束切片。每张切片的强度像素也在 0 到 255 的范围内重新缩放,转换为 PNG 格式,并归一化为零均值和单位方差。MRI 扫描的 3D 到 2D 重建使每张 2D 轴向、冠状面和矢状面投影图像的形状大小分别为 240 × 240、155 × 240 和 155 × 240 像素。这些投影图像
第一个隐藏铰链 DMD(1993 年)。阵列大小为 768 x 576,投射图像的部分为 640 x 480。这张独特的照片捕捉了一个历史事件,一个集成电路产生了一个人大小的投影图像。投影镜头的视野扩大了,不仅可以显示 DMD 芯片,还可以显示周围的封装和将芯片电连接到封装触点的键合线。作为尺寸参考,DMD 芯片处的图像对角线为 0.53 英寸,键合线的直径为千分之一英寸(25 微米)。
抽象的低温电子显微镜(Cryo-EM)是可用于询问生物材料的纳米级结构的最强大工具之一。我们最近表明,冷冻EM可用于测量具有子立体精度的脂质囊泡和生物膜的双层厚度,从而导致在多组分脂质混合物和巨型质膜膜囊泡中直接可视化不同厚度的纳米镜结构域。尽管冷冻EM在揭示生物膜的横向组织方面具有很大的潜力,但实验条件的巨大参数空间仍有尚待计算。在这里,我们系统地研究了仪器参数的影响和图像对液体的影响,以准确测量双层脂质体内不同厚度的双层厚度和区分不同厚度的区域。由于1)每个囊泡的大小不同,曲率不同,对图像采集优化和分析的这种独特的应用对图像采集优化和分析的特定需求,2)每个囊泡中的域大小可能是异质的,而3)3)囊泡的随机取向扩大了投影图像中域大小的可变性。 我们还展示了空间自相关分析,以提取有关侧向异质性的其他信息。对图像采集优化和分析的这种独特的应用对图像采集优化和分析的特定需求,2)每个囊泡中的域大小可能是异质的,而3)3)囊泡的随机取向扩大了投影图像中域大小的可变性。我们还展示了空间自相关分析,以提取有关侧向异质性的其他信息。
在当前基于光的图案化技术中,图像被投射到感光材料上以在光聚焦的区域中生成图案。因此,图案的大小、形状和周期性由光掩模或投影图像上的特征决定,材料本身通常不会在改变特征方面发挥积极作用。相比之下,偶氮苯聚合物提供了一种独特的光图案化平台,其中偶氮苯基团的光异构化可以在分子、微观和宏观尺度上引起大量的材料运动。通过暴露于干涉光束可以产生稳定的表面浮雕图案。因此,可以以非常简单的方式在大面积上制造具有二维和三维空间控制的周期性纳米和微观结构。偏振光可用于通过不寻常的固体到液体的转变引导固体偶氮苯聚合物沿光偏振方向流动,从而允许使用光制造复杂结构。本综述总结了使用偶氮苯聚合物进行先进制造的最新进展。包括简要介绍偶氮苯聚合物的有趣的光学行为,然后讨论偶氮苯聚合物的最新发展和成功应用,特别是在微纳米制造领域。