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World File Search System游动
今天使用的机器人我们没有期望20年前（...
每天，机器人自治或拥有人类的机器人正在成为这个世界上无处不在的财产。从深海探索到空间游动和探索，取代手术室中的外科医生或作为汽车的司机行动，机器人的影响每天都在增长。智能和机器人系统杂志是一个备受期待的及时论坛，为机器人技术的关键问题提供了最新的技术进步。在过去的二十年中，机器人技术已经大大发展。开源协作机器人平台的世界以及共享人工智能（AI）工具来解决导航，控制，感知和操纵任务，从而进一步推动了机器人技术的扩展。在生物机器人技术的宇宙中，DNA-机器人会很快在我们体内提供药用辅助，同时检测到致命的病原体并及时告知我们的免疫系统[1]。这些机器人可以将人类从未来的Covid-19中确保，例如大流行病和致命病毒。在脑机器人界面的前部，一种新的大脑刺激机制可以使用脑控制的假体臂引起残疾人的触觉感觉[2]。康复机器人技术毫无疑问是一个增长的领域，扩展了（双向）人类的身体能力，机器人技术可能有一天会回答对这个个人超级机器人身体部位的大脑适应性。分子和微生物制剂已经开发出小于头发直径1/30的机器人颗粒。这些小型机器人仍然可以学习感知并感知其周围环境。此外，量子计算的最新进展已经确定了其承诺为自适应学习现实生活应用的巨大潜力。因此，将其与机器人技术合并的想法：一方面，人工智能与其
新加坡南洋理工大学科学家开发出谷物大小的软体机器人——...
新闻稿 新加坡，2024 年 10 月 24 日 新加坡南洋理工大学科学家开发出由磁场控制的米粒大小的软体机器人，用于靶向药物输送 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 的一组科学家开发出了米粒大小的软体机器人，可以利用磁场控制来实现靶向药物输送，为未来可能改进的治疗方法铺平了道路。 这种新型软体机器人由南洋理工大学机械与航空航天工程学院 (MAE) 的工程师开发，发表在科学期刊《先进材料》上的一篇论文中进行了报道。 该研究被认为是首次报道的微型机器人可以运输多达四种不同的药物，并按照可重新编程的顺序和剂量释放它们。 研究小组表示，与之前只能携带最多三种药物且无法按顺序释放的小型机器人相比，新开发的微型机器人具有精确的功能，有可能显着改善治疗效果，同时最大限度地减少副作用。 NTU 研究团队此前曾开发出磁控微型机器人，能够执行复杂的操作，比如在狭小空间“游动”和抓取微小物体。首席研究员、机械与航空航天工程学院 (MAE) 助理教授 Lum Guo Zhan 表示，在早期研究的基础上，研究团队受到了 20 世纪 60 年代电影《奇幻旅程》的启发，影片中，一艘潜艇上的船员被缩小到细胞大小，以修复受伤科学家大脑的损伤。“随着我们实验室的创新，科幻电影中的场景现在正越来越接近现实。与通过人体将药物精确输送到需要的地方相比，口服和注射等传统药物输送方法似乎效率较低，”Lum 助理教授说。
全向多波束声纳监测 - IRD
摘要 通过中频全向多波束声纳获取的数据开发可用于渔业研究的原创性研究，但尽管大多数渔船和许多研究船上都配备了此类设备，但这种设备却很少使用。这是唯一一种用于实时监测船只或浮标周围水平全向平面内鱼群的系统。1996 年至 2001 年间，我们使用了两种标准全向声纳，并根据两种主要采样方案开发了利用其特定声学数据的新方法：“勘探”，包括捕鱼和搜索作业，以及“漂流”，如使用仪器浮标系统或固定船只。我们提出了一种从研究船或商业船上连续采集数据的完整方法，通过图片分析自动提取数据并采用数据处理方法。考虑两种数据分析情况：第一种是逐个鱼群进行分析，即“单群”模式；第二种是考虑声纳采样体积内检测到的所有鱼群，即“集群”模式。基本声纳信息分为五类，包括 24 个调查和声纳参数以及 55 个鱼群、集群和渔民行为描述符。我们回顾了这些类别的应用，并讨论了它们在渔业科学中的应用前景。如果声纳系统能够评估船只避让对鱼群生物量评估的影响，则简单的声纳回声积分过程无法提供准确的丰度估计。全向声纳数据可用于集体分析鱼群的游动速度、扩散和迁移方面的运动学、群体分裂和合并指标等聚集动力学、群体密度等集群的空间特征、二维结构和渔民行为。将这些数据整合到鱼群数据库中，包括多频回声测深仪和横向多波束 (3D) 声纳数据以及物种识别方法，将使我们能够全面了解鱼群行为，从而采用准确的渔业管理方法。
Stmicroelectronics释放创新的卫星导航接收器，以使汽车和工业应用的精确定位
日内瓦，瑞士，2025年2月26日 - 全球半导体领导者Stmicroelectronics（NYSE：STM）在电子应用程序范围内为客户提供服务，它介绍了Teseo VI全球导航卫星系统（GNSS）的TESEO VI家族（GNSS）接收者的AIMED AIMED AIMET AIMET AIMET AIMET AIMET AIMET AIMET AIM AIM AIM EAMET AIM AIM AIM AIM置于优先位置。对于汽车行业来说，TESEO VI芯片和模块将是高级驾驶系统（ADA），智能车载系统以及自动驾驶等安全关键应用的核心组成部分。他们还旨在提高多个工业应用中的定位功能，包括资产跟踪器，用于家居运输的移动机器人，管理机械和智能农业中的机械监测，基本电台等定时系统等。“我们的新TESEO VI接收器在定位引擎之间取得了真正的突破：它们是第一个在单个模具中整合多构造和四频带信号处理的人；它们是第一个嵌入双臂®核心架构，可实现非常高的性能和ASIL级别的辅助和自动驾驶驾驶的安全。最后但并非最不重要的一点是，他们嵌入了ST的专有嵌入式非挥发性内存（PCM），从而为新的精确定位解决方案提供了一个非常集成，成本效益且可靠的平台，”卢卡·塞兰特（Luca Celant），数字音频和信号求解，stmicroelectronics。“ ST的新卫星游动接收器将支持汽车ADAS应用程序中令人兴奋的高级功能，并启用工业公司实施的许多新用例。” TESEO VI是市场上第一个将所有必要的系统元素集成到一个厘米精度中的所有必要系统元素，并支持同时进行多构造和Quad-Band操作。这项创新简化了最终用户导航和定位产品的开发，即使在诸如Urban Canyons之类的具有挑战性的条件下，也可以提高可靠性，并降低了材料清单成本。此外，单个芯片加速了上市时间，并允许紧凑而轻巧的形式。新的Teseo VI家族由精确定位的接收器芯片筹码数十年的经验，并整合了多种ST专有技术，包括精确定位和先进的嵌入式内存。
PyFly：快速、友好的空气动力学模拟框架
通过了解控制动力学并可能利用特定现象，可以在设计的最初阶段增强空气动力学系统（例如航空航天器、船舶、潜艇、离岸结构和风力涡轮机）的性能。控制这些系统空气动力学性能的方程可能包括非线性偏微分方程（例如 Navier-Stokes 方程）。计算机硬件和软件的最新进展使得数值模拟成为可能，其中上述方程被离散化并与稳健的数值算法相结合。虽然这些高保真方法在捕捉主要物理特征方面非常有效，但它们涉及以复杂方式相互关联的多种现象，必须以大量自由度来解决。此外，使用这些工具所需的大量计算资源和时间可能会限制模拟大量配置以用于设计目的的能力。这些缺点导致需要开发简化的模拟工具，以降低计算成本，同时体现相关的物理方面和响应特性。在本文中，我们提出了一种基于非稳定涡格法 (UVLM) 的势流求解器（即 PyFly）的快速高效实现。该计算工具可用于模拟运动和变形物体（如拍打的机翼、旋转的叶片、悬索桥面和游动的鱼）的非稳定气动行为。UVLM 计算由加速度和环流现象导致的物体表面压力差异所产生的力。这解释了非稳定效应，例如增加的质量力、束缚环流的增长和尾流。UVLM 仅适用于理想流体、不可压缩、无粘性和无旋流，其中分离线是先验已知的。因此，UVLM 的公式要求流体在后缘平稳离开机翼（通过施加库塔条件），并且不涵盖前缘流动分离的情况和发生强烈机翼尾流相互作用的极端情况。尽管存在所有这些限制，研究工作仍考虑使用 UVLM 设计前向和悬停飞行中的类似鸟类的扑翼 [2、3、4、5]、风力涡轮机建模 [6] 以及土木工程结构的控制和振动抑制 [7、8]。虽然快速运行时间通常是科学软件项目的目标，但我们认识到简单的用户界面也是框架使用的一个重要方面。一个理解和使用起来很复杂的高效框架不会减少工程师的解决问题的时间，尽管生成的代码执行速度很快。但是，易于使用的语言的性能通常会慢几个数量级。这两种情况都不理想。PyFly 的目标是提供一个基于 UVLM 的友好气动模拟框架，该框架在计算上也是高效的。我们通过使用混合语言编程来实现这一点。我们使用 Python [9] 进行网格对象的高级管理，使用 Fortran 作为必须高效运行的计算内核。虽然数值方法不会因不同的应用程序而改变，但不同应用程序提出的要求可能会变得复杂难以管理。例如，在扑翼的情况下，需要管理机翼及其尾流。对于对称飞行，我们还必须跟踪机翼镜像的影响。然而，在
PyFly：快速、友好的空气动力学模拟框架
通过了解控制动力学并可能利用特定现象，可以在设计的最初阶段增强空气动力学系统（例如航空航天飞行器、船舶、潜艇、离岸结构和风力涡轮机）的性能。控制这些系统空气动力学性能的方程可能包括非线性偏微分方程（例如 Navier-Stokes 方程）。计算机硬件和软件的最新进展使得能够使用数值模拟，从而将上述方程离散化并与稳健的数值算法集成。虽然这些高保真方法在捕捉主要物理特征方面非常有效，但它们涉及以复杂方式相互关联的多种现象，必须用大量自由度来解决。此外，使用这些工具所需的大量计算资源和时间可能会限制模拟大量配置以用于设计目的的能力。这些缺点导致需要开发简化的模拟工具，以降低计算成本，同时体现相关的物理方面和响应特性。在本文中，我们提出了一种基于非稳定涡格法 (UVLM) 的势流求解器的快速高效实现，即 PyFly 。该计算工具可用于模拟运动和变形物体（如拍打的机翼、旋转的叶片、悬索桥面和游动的鱼）的非稳定气动行为。UVLM 计算由加速度和循环现象导致的整个身体表面的压力差异产生的力。这考虑了非稳定效应，例如增加的质量力、束缚环流的增长和尾流。UVLM 仅适用于理想流体、不可压缩、无粘性和无旋流，其中分离线是先验已知的。因此，UVLM 的公式要求流体在后缘平稳离开机翼（通过施加库塔条件），并且不涵盖前缘流动分离的情况和发生强烈机翼尾流相互作用的极端情况。尽管存在所有这些限制，研究工作仍考虑使用 UVLM 设计向前和悬停飞行中的类似鸟类的扑翼 [2、3、4、5]、建模风力涡轮机 [6] 以及控制和抑制土木工程结构的振动 [7、8]。然而，易于使用的语言在性能上通常会慢几个数量级。虽然快速运行时通常是科学软件项目的目标，但我们认识到简单的用户界面也是框架使用的一个重要方面。一个理解和使用起来很复杂的高效框架不会减少工程师的解决问题的时间，尽管生成的代码执行速度很快。这两种情况都不理想。PyFly 的目标是提供一个基于 UVLM 的友好空气动力学模拟框架，该框架在计算上也是高效的。我们通过使用混合语言编程来实现这一目标。我们使用 python [9] 进行网格对象的高级管理，并使用 Fortran 来管理必须高效运行的计算内核。虽然数值方法不会因不同的应用而改变，但不同应用所提出的要求可能会变得复杂难以管理。例如，在拍打机翼的情况下，需要管理机翼及其尾流。对于对称飞行，我们还必须跟踪机翼镜像的影响。然而，在