XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测量单元
路边基础设施传感器的最佳位置朝向...
本研究讨论了在新加坡城市城市中衡量自动驾驶汽车收益的方法。该研究在虚拟环境中利用了AV建模和仿真技术。团队与交通模拟和体系结构设计软件结合使用了AV仿真软件。AV仿真软件提供了部署不同传感器的能力，例如使用基于物理的渲染，视觉传感器，惯性测量单元（IMU）等的虚拟LIDAR等。这些传感器测量值可帮助车辆解释用于本地化，感知，路径计划等周围环境等。对于现实的环境，我们将模拟软件与实时流量模拟器集成在一起。此交通模拟器能够根据现实流量条件填充车辆。真实的流量数据是在我们的研究合作者土地运输管理局（LTA）的帮助下收集的。流量数据和模拟器的集成在一起有助于测试和分析不同的用例，以量化区域节省，运输时间等的好处。并表达将新加坡适应AV环境所涉及的挑战。本文介绍了利用虚拟新加坡平台通过不同软件的组合接口在新加坡路网络中测试和验证AV部署的观点。简介：
混合集成量子密钥分发收发器芯片的补充信息
每个 SiN PIC 都包含一组嵌入波导中的 TOPM，以便调整和平衡 AMZI 结构。这些加热器控制干涉仪臂的相对相位，以及结点处马赫-曾德尔干涉仪 (MZI) 结构的分光比。这些加热器由源测量单元 (SMU) 阵列控制，这些单元将每个加热器设置为恒定电压。对于每个 AMZI 结构，第一个 MZI 的分光比设置为在第二个 MZI 处产生相等的会聚脉冲。这要求沿 AMZI 的长臂发送更高的强度，而长臂处的光学损耗略高。第二个 MZI 的分光比设置为 50:50。可以通过使用快速光电二极管或 SNSPD 测量来自脉冲光输入信号的 AMZI 的两个输出来确认这些条件。然后调整 Bob AMZI 短臂上的相位加热器，直到相位偏移与 Alice AMZI 产生的相位偏移对齐。一旦为每个 AMZI PIC 找到最佳工作电压，它们就不需要在工作期间进行调整。我们预计芯片的温度稳定性极大地促进了加热器设定点的稳定性。
视觉和视觉惯性 SLAM：最新技术、分类和实验基准测试
同步定位与地图构建现在已被许多应用广泛采用，研究人员已就此主题撰写了大量文献。随着智能设备的出现，嵌入式摄像头、惯性测量单元、视觉 SLAM (vSLAM) 和视觉惯性 SLAM (viSLAM) 正在实现新颖的一般公共应用。在此背景下，本文对流行的 SLAM 方法进行了回顾，重点关注 vSLAM/viSLAM，包括基础和实验层面。它首先对现有的 vSLAM 和 viSLAM 设计进行结构化概述，然后对十几种主要的最先进方法进行新的分类。对 viSLAM 发展的历史回顾突出了历史里程碑，并将较新的方法归类。最后，针对城市环境中使用手持设备进行行人姿势估计的用例，通过实验评估了 vSLAM 的性能。使用 EuRoC MAV 数据集和对应于城市行人导航的新视觉惯性数据集比较了五种开源方法 Vins-Mono、ROVIO、ORB-SLAM2、DSO 和 LSD-SLAM 的性能。对计算结果的详细分析确定了每种方法的优缺点。从全球来看，ORB-SLAM2 似乎是解决城市行人导航挑战最有希望的算法，使用两个数据集进行了测试。
Pilot-1：自主固定翼飞机控制系统
在过去十年中，美国和世界各地的无人机个人拥有量呈爆炸式增长。集成电路、传感器和嵌入式微控制器的尺寸和成本迅速下降，导致业余爱好者社区蓬勃发展，他们设计飞行控制器的复杂程度接近政府和军事应用的水平。典型的飞行辅助控制器集成了来自用户控制系统和惯性测量单元 (IMU) 的数据，以保持飞行器水平和航向。旋翼和固定翼系统的飞行控制技术主要源自无线电控制 (RC) 业余行业，通常由社区构建和开源。虽然这导致快速开发和易于修改，但质量通常会受到影响。由于社区不是专业人士社区，最佳编码实践经常被遗忘，导致意外故障。这种飞行控制系统不适合集成到美国领空，因为它们容易发生故障，并且无法缓解飞行控制面的故障。固定翼系统也可以在没有机载飞行控制器或自动驾驶仪的情况下进行控制，只需一个简单的摄像头下行链路和直接控制面控制即可满足大多数第一人称视频 (FPV) 需求。这给此类控制器的市场留下了一个空白，所有产品都缺乏冗余和故障缓解等专业功能。我们的项目
可持续性评论ID。嗡嗡声和ID。 Buzz Cargo
整个生命周期 - 从原材料提取到车辆的制造，组装和使用阶段，再到材料的回收（寿命末期）。检查了几个影响类别。其中一种是CO2-排放，而将很小的其他气体转化为所谓的CO2均值。此测量单元使得可以比较所有温室气体对气候的影响。对于组件的每个处理步骤，使用基于标准化平均值的特殊软件确定排放。当涉及到特别密集的制造步骤时，例如电池电池的生产，我们使用各自供应商提供的特定数据，而不是平均值。此过程也被确定为特定的生命周期评估。这确切显示了实施的措施具有哪些影响 - 以及实际上必须抵消多少二氧化碳。生命周期评估的结果经过独立机构的验证和认证。回收材料（也是回收材料）回收材料是从工业和消费者废物中重新处理的新产品中使用的工业和消费者废物的二手材料。在塑料的情况下，其中包括宠物瓶或旧渔网。这种塑料废物通过几个过程步骤处理成颗粒，然后可以送入塑料制造过程中。取决于对组件的给定要求，可以在组件中的小比例回收材料，直到完全由可回收材料制成的组件。
mod_cyber安全批次04
rci已为各种导弹系统中的战术应用制定并合格了基于闭环的惯性测量单元（IMU）和惯性导航系统（INS）的技术。它已在许多任务中成功进行了测试，并通过准确的表演证明了其信誉。基于雾的IMU/INS由三个闭环雾模块组成，以感知车辆（导弹）围绕车身轴的旋转，并使用石英加速度计测量沿车身轴的线性加速度。以及陀螺仪和加速度计，处理和驱动电子和电源模块将包装在机械外壳中，该机械外壳具有由相应用户指定的预定义的电气和机械接口。具有基础架构的专用清洁室，用于光学集成和测试以及电子组装线和动态校准设施，以制造基于雾的IMU/INS。imu/ins应按照用户指定的各种气候和动态测试进行，为此需要精心设计的环境测试设施。基于雾的IMU/INS技术是高度面向过程的，需要强大质量管理系统支持的熟练人力，以确保每个级别的质量。身份验证的质量检查机构将参与质量检查矩阵中定义的生产过程的不同阶段。基于雾的IMU/INS纯粹是RCI开发的本地技术，其进口含量为总成本的20％-28％。
无GPS的精度：在复杂环境中自动无人机导航的多传感器融合
摘要 - 无人机技术的快速发展已扩大了其应用程序，包括递送服务，环境监控以及搜索和救援操作。然而，这些应用中的许多应用在受GPS污染的环境中遇到了重大挑战，例如密集的城市地区和森林森林森林茂密的地区，传统导航方法却摇摇欲坠。本文提出了一种新型的多传感器融合算法，旨在提高自主无人机的定位准确性而不依赖GPS。通过整合来自惯性测量单元（IMU），LIDAR和视觉传感器的数据，提出的方法有效地补偿了单个传感器的局限性，从而在复杂的环境中实现了可靠的导航。实验结果表明，该算法在城市地区达到1.2米的平均定位精度，在森林环境中达到1.5米，从而展示了其针对传感器噪声和环境挑战的弹性。循环封闭技术的实施进一步提高了长期导航准确性，使其适合长时间的任务。这项研究有助于自动无人机导航的知识越来越多，并为增强现实情况下无人机的操作能力带来了重大影响。未来的工作将集中于整合其他传感器，探索机器学习技术以进行自适应融合，并进行广泛的现场试验以验证系统在动态环境中的性能。
椭圆 AHRS 和 INS 用户手册 - 北
ADC：模数转换器 AHRS：姿态航向参考系统 CAN（总线）：控制器局域网 DHCP：动态主机配置协议 DVL：多普勒速度计 EKF：扩展卡尔曼滤波器 EEPROM：电可擦可编程只读存储器 FIR：有限脉冲响应（滤波器） FTP：文件传输协议 FS：全量程 FOG：光纤陀螺仪 GNSS：全球导航卫星系统 GPS：全球定位系统 IIR：无限脉冲响应（滤波器） IMU：惯性测量单元 INS：惯性导航系统 IP：互联网协议 LBL：长基线 MAC（地址）：媒体访问控制 MEMS：微机电系统 NED：东北向下（坐标框架） NA：不适用 NMEA（NMEA 0183）：国家海洋电子协会（标准化通信协议） PPS：每秒脉冲（信号） RAM：随机存取存储器 RMA：返回商品授权 RMS：均方根 RTCM：海事无线电技术委员会（协议） RTK：实时运动学 SI：国际单位制 TBD：待定义 TCP：传输控制协议 UDP：用户数据报协议 UTC：协调世界时 USBL：超短基线 VRE：振动校正误差 WGS84：世界大地测量系统 1984 WMM：世界磁模型
用于……的大型无人电动特技飞行器
本文介绍了一种 35% 大小的大型无人特技飞行平台 UIUC Aero Testbed 的开发，该平台主要用于在全飞行状态下进行空气动力学研究。该巨型飞机翼展 105 英寸（2.7 米），重量 37 磅（17 千克），由市售的无线电控制模型飞机制成，并进行了大量修改和升级，包括一个 12 千瓦的电动机系统，可提供超过 2 比 1 的推重比。它配备了一个航空电子设备套件，其中包含一个高频、高分辨率六自由度 (6-DOF) 惯性测量单元 (IMU)，可让系统收集飞机状态数据。该信息集可用于生成高保真空气动力学数据，可用于验证大迎角飞行动力学模型。该项目的合作还使 Aero Testbed 具备了全自主和半自主飞行的能力，以便开展自主飞行研究。首先介绍了用于研究的特技无人机的文献综述。然后讨论了开发该平台的背景和动机。接下来是对所涉及的规划和开发的描述。最后，介绍了初步试飞结果，其中包括几次特技动作的飞行路径轨迹图。
基于学习的终端运动预测...
摘要：缺乏直观和活跃的人类 - 动物相互作用使使用上肢辅助设备很难。在本文中，我们提出了一个基于学习的新型控制器，该控制器直觉地使用发作运动来预测辅助机器人所需的终点位置。实施了一个由惯性测量单元（IMU），肌电图（EMG）传感器和机械学（MMG）传感器组成的多模式传感系统。该系统用于在达到五个健康受试者执行的任务期间获取运动学和生理信号。提取了每个运动试验的开始运动数据，以输入传统的回归模型和训练和测试的深度学习模型。模型可以预测手在平面空间中的位置，这是低级位置控制器的参考位置。结果表明，使用IMU传感器与提出的预测模型具有足够的运动意图检测，与添加EMG或MMG相比，该模型可以提供几乎相同的预测性能。此外，基于复发的神经网络（RNN）模型可以在短发时间窗口中预测目标位置以进行动作，并且适合在更长的视野上预测目标的目标。这项研究的详细分析可以提高辅助/康复机器人的可用性。