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World File Search System粒子滤波
直接自我识别通过粒子滤波来进行灵巧操纵的逆雅可比亚人
摘要 - 计划和控制机器人手机操纵的能力受到了几个问题的挑战，包括系统的先验知识以及随着不同机器人手甚至掌握实例而变化的复杂物理学。最直接的手动操纵模型之一是逆雅各布，它可以直接从所需的内对象运动映射到所需的手动执行器控制。但是，获得没有复杂手动系统模型的没有复杂手动系统模型的这种反向雅各布人通常是impeasible。我们提出了一种使用基于粒子滤波器的估计方案自我识别的逆雅各布人来控制手工操作的方法，该方案利用了非隔离的手在自我识别运动过程中维持被动稳定的掌握的能力。此方法不需要对特定手动系统的先验知识，并且可以通过小型探索动作来学习系统的逆雅各布。我们的系统紧密近似近似雅各布，可用于成功执行一系列对象的操纵任务。通过在耶鲁大学模型上进行广泛的实验，我们表明所提出的系统可以提供准确的亚毫米级精度操纵，并且基于雅各布的逆控制器可以支持高达900Hz的实时操纵控制。
基于随机滤波方法的储能元件剩余使用寿命预测综述
摘要：锂离子电池是一种绿色环保的储能元件，因其能量密度高、循环性能好而成为储能的首选。锂离子电池在充放电循环过程中会发生不可逆过程，造成电池容量的不断衰减，最终导致电池失效，准确的剩余使用寿命（RUL）预测技术对储能元件的安全使用和维护具有重要意义。本文综述了国内外储能元件RUL预测方法的研究进展。首先明确储能元件的失效机理，然后总结以锂离子电池为代表的储能元件RUL预测方法；其次，分析了基于卡尔曼滤波和粒子滤波的数据-模型融合方法在锂离子电池RUL预测中的应用，并讨论了储能元件RUL预测面临的问题及未来的研究展望。
时空信息融合在船舶辅助系统故障检测中的应用
传感器融合一直是数据分析及其应用的重点主题之一。个体传感信息通常用于揭示潜在的过程动态并识别其中的潜在变化。这些系统通常配备具有（可能）不同模态的多个传感器。这些问题表明需要融合分布式和异构信息，以便实时准确推断关键系统的状态。为此，本文开发并验证了分布式物理过程（例如，船上辅助系统）中的故障检测和分类方法。文献中提出了几种传感器融合方法来解决故障检测问题，包括线性和非线性滤波器、自适应模型参考方法和基于神经网络的估计方案。然而，据作者所知，这些技术尚未应用于船上系统，因为存在一些固有的困难，包括：（可能）信号的非平稳行为、过程动态的潜在非线性、输入输出和反馈相互作用、多模态数据的缩放和对齐以及乘性过程噪声。上述一些问题可以在一定程度上简化或通过更简单的解决方案来近似。例如线性和线性化建模和贝叶斯估计技术（例如扩展卡尔曼滤波和粒子滤波）[1][2]。研究人员还使用了软计算
![arXiv:1810.02455v2 [cs.RO] 2019 年 3 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\763a8b44196a9bef96a30b09810486f99c1f2ff0.webp)
arXiv:1810.02455v2 [cs.RO] 2019 年 3 月 1 日
摘要 — 小型无人机可以通过实时监视不断蔓延的火势，帮助消防员扑灭野火。然而，仅根据野火图像自主引导无人机是一个具有挑战性的问题。这项工作对机载摄像机获得的噪声图像进行建模，并提出了两种过滤野火图像的方法。第一种方法使用简单的卡尔曼滤波器来降低噪声并更新观察区域的信念图。第二种方法使用粒子滤波器来预测野火的增长，并使用观测来估计与野火扩张有关的不确定性。信念图用于训练深度强化学习控制器，该控制器学习一种策略来引导飞机勘察野火，同时避免直接飞过火场。仿真结果表明，所提出的控制器可以精确引导飞机并准确估计野火的增长，而对观测噪声的研究证明了粒子滤波方法的鲁棒性。
时空信息融合在船舶辅助系统故障检测中的应用
传感器融合一直是数据分析及其应用领域的焦点话题之一。个体传感信息通常用于揭示底层过程动态并识别其中的潜在变化。这些系统通常配备有（可能）不同模态的多个传感器。这些问题表明需要融合分布式和异构信息，以便实时准确推断关键系统的状态。为此，本文开发并验证了分布式物理过程（例如，船上辅助系统）中的故障检测和分类方法。文献中提出了几种传感器融合方法来解决故障检测问题，包括线性和非线性滤波器、自适应模型参考方法和基于神经网络的估计方案。然而，据作者所知，这些技术尚未应用于船载系统，因为存在一些固有的困难，包括：（可能）信号的非平稳行为、过程动态的潜在非线性、输入输出和反馈相互作用、多模态数据的缩放和对齐以及乘性过程噪声。上述一些问题可以在一定程度上简化或通过更简单的解决方案来近似。示例包括线性和线性化建模和贝叶斯估计技术（例如扩展卡尔曼滤波和粒子滤波）
时空信息融合在船舶辅助系统故障检测中的应用
传感器融合一直是数据分析及其应用的重点主题之一。个体传感信息通常用于揭示潜在的过程动态并识别其中的潜在变化。这些系统通常配备具有（可能）不同模态的多个传感器。这些问题表明需要融合分布式和异构信息，以便实时准确推断关键系统的状态。为此，本文开发并验证了分布式物理过程（例如，船上辅助系统）中的故障检测和分类方法。文献中提出了几种传感器融合方法来解决故障检测问题，包括线性和非线性滤波器、自适应模型参考方法和基于神经网络的估计方案。然而，据作者所知，这些技术尚未应用于船上系统，因为存在一些固有的困难，包括：（可能）信号的非平稳行为、过程动态的潜在非线性、输入输出和反馈相互作用、多模态数据的缩放和对齐以及乘性过程噪声。上述一些问题可以在一定程度上简化或通过更简单的解决方案来近似。例如线性和线性化建模和贝叶斯估计技术（例如扩展卡尔曼滤波和粒子滤波）[1][2]。研究人员还使用了软计算