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World File Search System本地化
AI-900 考试学习指南
我们始终首先更新英语版本的考试。有些考试会本地化为其他语言，这些考试会在英语版本更新后约八周更新。尽管 Microsoft 会尽最大努力更新本地化版本，但有时考试的本地化版本可能未按此时间表更新。其他可用语言列在“考试详情”网页的“考试时间表”部分。如果考试不提供您首选的语言，您可以请求额外 30 分钟来完成考试。
研究时空同步技术并开始为未来开始WG活动
从5G时代开始，通信终端将不再仅限于手机，而是扩展到包括无人机，机器人，连接的汽车等。对于此类自由空间中的这种灵活移动的设备，肯定需要精确的“本地化”技术。对于本地化，GNSS定位方法被广泛使用。但是，GNSS定位的精度取决于通信环境。即使设备的性能足够，较差的通信环境也会将测量精度降低到3m-30m。有必要开发一个可以更准确，有效，稳健地同步时间的平台。
使用单束...
摘要 - 在Wobot机器人的定位中，由于电磁波衰减或由于水浊度而导致的光相机，它不能依靠传感器（例如GPS）。声纳对这些问题免疫，因此尽管空间和时间分辨率较低，它们仍被用作水下导航的替代方案。单光声声纳是传感器，其主要输出为距离。与Kalman滤波器（例如Kalman滤波器）结合使用时，这些距离读数可以纠正通过惯性测量单元获得的本地化数据。与多光束成像声纳相比，单光束声纳廉价地集成到水下机器人中。因此，本研究旨在开发使用单光声声和基于压力的深度传感器的低成本定位解决方案，以纠正使用卡尔曼过滤器的静止折线线性定位数据。从实验中，每个自由度的单束声纳能够纠正本地化数据，而无需复杂的数据融合方法。索引术语 - Kalman过滤器，本地化，声纳，内部机器人
一项关于全球LIDAR定位的调查
对自己姿势的抽象知识是所有移动机器人应用程序的关键。因此，姿势估计是移动机器人核心功能的一部分。在过去的二十年中，LiDAR扫描仪已成为机器人定位和地图的标准传感器。本文旨在概述基于激光雷达的全球范围的最新进展和进步。我们首先提出问题并探索应用程序范围。然后，我们对方法论进行了综述，包括诸如地图，描述符的近期主题和跨机器人本地化等几个主题的最新进步。本文的内容是在三个主题下组织的。第一个主题涉及全球地方的结合和本地姿势估计。第二个主题是将单次测量升级到顺序全局定位的顺序测量值。最后，第三个主题侧重于将单机器人全局本地化扩展到多机器人系统中的跨机器人本地化。我们通过讨论开放式挑剔和有前途的全球liDar局部局限性的有希望的指示来结束调查。据我们最大的知识，这是第一个compre-
