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自动移动机器人的稳定跟踪控制方法
本文提出了针对非BOLONOMIC车辆的稳定跟踪控制规则。通过使用Liapunov函数来证明该规则的稳定性。对车辆的输入是参考姿势（x，y ,, 8）'和参考速度（v，ar）'。本文的主要目的是提出一个控制规则，以找到合理的目标线性和旋转速度（v，a）'。线性化系统的微分方程对于确定对小干扰的关键倾倒参数很有用。为了避免任何滑倒，引入了速度/加速度限制方案。有或没有速度/加速度限制器的几个合理结果。本文提出的控制规则和限制方法是与机器人无关的，因此可以应用于具有死亡算力能力的各种移动机器人。此方法是在自动移动机器人Yamabico-11上实现的。获得的实验结果接近速度/加速度限制器的结果。
使用移动机器人的内核密度估计
摘要 - 在许多机器人应用中重建三维（3D）场景至关重要。机器人需要识别哪些对象及其位置和形状，以通过给定的任务精确地操纵它们。移动机器人，尤其是通常使用轻质网络在RGB图像上细分对象，然后通过深度图进行定位；但是，他们经常会遇到掩盖物体过度掩盖的分布场景。在本文中，我们通过使用非参数统计方法来完善分割错误来解决3D场景重建中的跨分割质量的问题。为了提高掩模的精度，我们将预测的遮罩映射到深度框架中，以通过内核密度估算它们的分布。然后，对异常值进行深度感知的拒绝，而无需以自适应方式进行额外的pa-rameters，以使其分布外情景，然后使用投影签名的距离函数（SDFS）进行3D重建。我们在合成数据集上验证了我们的方法，该方法显示了全景映射的定量和定性结果的改进。通过现实世界测试，结果还显示了我们方法在实体机器人系统上部署的能力。我们的源代码可在以下网址提供：https：//github.com/mkhangg/refined Panoptic映射。
ez-way®，自定义移动机器人的导航软件
ez-way EZ-Way®是一种用于控制和导航移动机器人的软件，是一种用于控制和导航移动机器人的软件，可确保流畅有效的操作。确保流畅有效的操作。安装在每台计算机上，它可以保证移动机器人管理，机器人本地化，导航和任务执行。作为开发移动机器人的加速器，EZ-Way®精简并增强了机器人功能。软件EZ-Way®
室内移动机器人定位的分层算法...
摘要 —本文讨论了一种基于射频识别 (RFID) 的移动机器人定位方法，该方法采用分布在空间中的 RFID 标签。现有的用于移动机器人定位的独立 RFID 系统受到许多不确定性的阻碍。因此，我们提出了一种新算法，通过将 RFID 系统与超声波传感器系统融合来改善定位。所提出的系统通过使用从超声波传感器获得的距离数据部分消除了 RFID 系统的不确定性。我们定义了使用 RFID 系统的全局位置估计 (GPE) 过程和使用超声波传感器的局部环境认知 (LEC) 过程。然后，提出了一种分层定位算法，使用 GPE 和 LEC 来估计移动机器人的位置。最后，通过实验证明了所提算法的实用性。
汽车再制造中的自动移动机器人
摘要本文着重于现代物流4.0技术和精益管理在优化辅助过程中的作用。文献综述介绍了内部概述的关键方面，包括使用自动摩斯移动机器人（AMR）以及与其成功实施相关的挑战。本文还讨论了行业4.0和行业5.0的概念。强调工作者和高级技术之间协同作用的重要性。在优化物流过程时，作者强调了精益管理和5s和Kaizen等工具的重要性。作者分析了与辅助过程，内在学和现代技术的引入有关的研究差距。缺乏为辅助过程实施新技术的良好实践和策略，这对经理和生产工程师来说是一个关键问题。本文提供了可以在公司中实施的实用策略。这是一个有价值的资源，对于寻求管理内部学术并有效改善制造工厂的支持流程的经理来说，这是一种有价值的资源。总而言之，本文对现代物流中的优化支持过程进行了全面研究。它突出了将现代物流技术与精益管理原则相结合的重要性，这可以提高公司的效率和竞争力。
室内移动机器人定位的分层算法...
摘要 —本文讨论了一种基于射频识别 (RFID) 的移动机器人定位方法，该方法采用分布在空间中的 RFID 标签。现有的用于移动机器人定位的独立 RFID 系统受到许多不确定性的阻碍。因此，我们提出了一种新算法，通过将 RFID 系统与超声波传感器系统融合来改善定位。所提出的系统通过使用从超声波传感器获得的距离数据部分消除了 RFID 系统的不确定性。我们定义了使用 RFID 系统的全局位置估计 (GPE) 过程和使用超声波传感器的局部环境认知 (LEC) 过程。然后，提出了一种分层定位算法，使用 GPE 和 LEC 来估计移动机器人的位置。最后，通过实验证明了所提算法的实用性。
移动机器人的神经形态感知和导航
随着机器人技术和人工智能的快速和不可阻挡的演变，在现实世界中有效的统一导航已成为文献中最紧迫的挑战之一。但是，苛刻的要求，例如实时操作，能源和构成效率，鲁棒性和可靠性，使最新的解决方案不适合现实世界中的挑战。因此，研究人员被迫寻求创新的方法，例如生物启发的解决方案。的确，动物具有有效感知，理解和浏览其非结构化环境的内在能力。这样做，他们在认知过程中利用自我运动提示，本体感受和视觉流程来绘制其环境并将自己定位在其中。计算神经科学家的目的是回答“如何”和“为什么”这种认知过程发生在大脑中，以设计模仿生物学处理的新型神经形态传感器和方法。这项调查旨在全面审查脑启发策略在自主导航中的应用，考虑：神经形态感知和异步事件处理，能量和适应性学习，或模仿大脑领域的工作原理，在导航中起着至关重要的作用，例如hippococappampumant或hippocappampumant nectorhinal cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort。
自动移动机器人的能源效率的审查
目的：本文旨在对自主移动机器人（AMR）的能源效率（AMR）的最新技术进行全面分析，重点介绍能源，消费模型，能源效率的运动，硬件能量消耗，路径计划中的优化和调度方法的优化，并建议未来的研究指示。设计/方法/方法：系统文献综述确定了244篇分析论文。从2010年开始发表的研究文章在包括Google Scholar，ScienceDirect和Scopus在内的数据库中搜索，并使用与各种机器人系统中的能源和功率管理有关的关键字和搜索标准进行了搜索。调查结果：评论重点介绍了以下关键发现：1）电池是AMR的主要能源，并且电池管理系统的进步提高了效率； 2）混合模型具有卓越的准确性和鲁棒性； 3）运动占移动机器人总能源消耗的50％以上，强调需要优化的控制方法； 4）诸如质量影响AMR能源消耗之类的因素； 5）路径规划算法和调度方法对于能量优化至关重要，算法选择取决于特定的要求和约束。研究局限性：审查集中于车轮机器人，不包括步行的机器人。未来的工作应改善消费模型，探索优化方法，检查AI/ML角色并评估能源效率的权衡。关键字：自动移动机器人，能源效率，系统文献审查，优化，能源消耗模型，路径计划文章类型：评论独创性/价值：本文对AMR中的能源效率进行了全面的分析，强调了系统文献综述的关键发现，并提出了未来的研究方向，以进一步进步。
移动机器人技术：指南https：//www.ensta-bretagne.fr/ ...
2反馈线性化，奇异性和滑动模式17 2.1谎言衍生物。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>171.1.1统一。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 2.1.2相对程度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。18 2.2反馈线性化控制的原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2不同的延迟矩阵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.2.3奇异性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 Dubins汽车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 2.4控制三轮车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1速度和标题控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.2位置控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.4.3选择另一个输出。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.5帆船。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.5.1极曲线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 28 2.5.2不同的延迟。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.3反馈线性化方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4极曲线控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.6滑动模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.7运动模型和动态模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.7.1原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.7.2倒杆摆的示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 2.7.2.1动态模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 2.7.2.2运动模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 2.7.3伺服电机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39
5 3.RAI-818智能移动机器人技术a。教科书
•自动移动机器人简介。Roland Siegwart和Illah R. Nourbakhsh，麻省理工学院出版社，2004年。•Howie Choset，Kevin Lynch，Seth Hutchinson，George Kantor Wolfram Burgard，Lydia Kavraki和Sebastian Thrun的机器人运动原理，理论算法和实施原理。b。参考书：•机器人运动计划，Jean-Claude Latombe，Kluwer学术出版商，1991年。•概率机器人塞巴斯蒂安·特伦（Sebastian Thrun）。•计划算法，史蒂文（Steven），M，拉瓦勒（Lavalle）。•机器人运动计划Jean Claude Latombe。•移动机器人技术的计算原理，Gregory Dudek和Michael Jenkin。•讲师也可以使用讲义和研究文章。c。目的：本课程侧重于运动计划，感知和推理的概念，这是移动自动驾驶汽车在跨越土地，海洋和空气的动态，非结构化的环境中智能操作所需的。在本课程中，学生将学习如何在非结构化环境中计划机器人的运动，并使用概率方法，这将使他们在不确定性的情况下自我定位并理解周围环境。这些方法将在模拟平台上实现，以关闭透明度循环，以在复杂领域的稳健交付，这些循环在复杂的字段中进行了强大的交付，这些循环通常不是为了容纳机器人而设计的。还将讨论智能机器人系统的案例研究。d。课程结果：完成该模块后，学生将能够：•了解各种运动计划算法并在各种环境中实施。•了解使用统计建模技术（例如高斯过程）的使用，以允许机器人解释传感器数据并理解其周围环境。•了解概率方法如何解决由于现实世界中非确定性而固有的不确定性。•能够适应并应用机器人概念来设计和开发针对不同应用领域的实用机器人解决方案。•了解如何使用Python语言和机器人中间件（例如ROS）在简单的移动机器人上实现概率方法。