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World File Search System网格图
模拟由柔性吸引子对齐的网格单元
抽象的内嗅网格细胞以六边形周期性实现空间代码，这标志着动物在环境中的位置。网格图属于同一模块的细胞共享间距和方向，仅在相对二维空间相之间有所不同，这可能是由于路径积分引导的二维吸引子的一部分而导致的。但是，这种体系结构的构造和刚性的缺点，路径积分，允许与六角形模式（例如在各种实验操作下观察到的六边形模式）的偏差。在这里，我们表明一个较简单的一维吸引子足以使网格单元对齐。使用拓扑数据分析，我们表明所得的人口活动是圆环的样本，而地图的合奏保留了网络体系结构的特征。这种低维吸引子的灵活性使其能够用进料输入协议代表歧管的几何形状，而不是施加它。更普遍地，我们的结果代表了原理证明，即直觉，即吸引子的体系结构和表示歧管是具有相同维度的拓扑对象，这对整个大脑吸引者网络的研究含义。
在镜像环境中对视觉大满贯方法进行基准测试
抽象的视觉同时定位和映射（VSLAM）为室内和室外导航发现了应用程序，这些应用程序通常会使其经常受到视觉复杂性的影响，尤其是镜像的反射。镜像存在的影响（时间可见及其在框架中的平均大小）的影响会影响定位和映射性能，而系统使用的直接技术预计会表现较差。因此，收集了记录在镜像环境中的图像序列的数据集Mirrenv，并用于评估现有代表性方法的性能。RGBD ORB-SLAM3和BUNDLEDEFUSION似乎随着镜像持续时间的增加显示了绝对轨迹误差的中等降解，而其余结果并未显示出显着降低的定位性能。事实证明，生成的网格图非常不准确，重建中的真实和虚拟反射碰撞。讨论了镜子环境中可能的错误和鲁棒性来源，概述了未来的方向，以验证和改善在平面镜的存在下VSLAM性能。Mirrenv数据集可从https://doi.org/10.17035/d.2023.0292477898获得。
使用Keystone Transform从占用网格图中提取运动信息
考虑到OGM（占用网格图）的障碍及其在移动机器人技术的动态环境表示中的广泛使用，从连续的OGM中提取运动信息对于许多任务，例如SLAM（同时定位和映射）和DATMO（检测和跟踪移动对象）非常重要。在本文中，我们提出了一种基于信号变换的新型运动提取方法，称为S-KST（空间键石变换），以从连续的嘈杂OGMS进行运动检测和估计。它将雷达成像或运动补偿的KST扩展到1D空间案例（1DS-KST）和2D空间案例（2DS-KST），结合了关于移动障碍物的可能方向的多个假设。同时，还给出了基于Chirp Z-Transform（CZT）的2DS-KST的快速算法，其中包括五个步骤，即空间FFT，定向过滤，CZT，空间IFFT和最大功率检测器（MPD）合并及其计算复杂性与2D-FFT成正比。对点对象和扩展对象的仿真测试结果表明，Skst在非常嘈杂的环境中的子像素运动的提取方面具有良好的性能，尤其是对于那些缓慢移动的障碍物而言。
V2G能源网络中电动汽车的联合路线选择和充电排放计划
摘要 - 感谢二氧化碳的优势，预计有望继续增加。通常，它们通过由电网或可再生工厂提供动力的充电站进行充电。由于电网和可再生工厂之间电力价格的潜在差异，EV可能会在由可再生工厂提供动力的充电站购买电力，然后将电池中的盈余能量拆除到网格中，以获得利用并增强了整体可再生能源利用。在这项工作中，我们旨在优化路线的选择和充电/排放计划，以提高电动汽车的整体经济利益，并考虑到限制，包括由可再生能源的间歇产生引起的时间变化的能源供应，可再生能源的电源，充电站的充电堆和电动汽车的旅行延迟可容纳。首先，时间扩展的车辆到网格图旨在对目标和相关的约束进行建模。然后，我们将基于AI的A*算法应用于每个EV的k-差路径。最后，提出了一种联合路由选择和充电/放电算法，即，k-毛病路径 - 界路由路由 - 安排套件（KSP-JRS）提议通过在时间约束下从能量排放中最大化其收入来最大化电动汽车的总成本。使用TherealTraffimaParoundSantaclara，加利福尼亚州进行了评估。该研究具有不同数量的测试EV，显示了所提出算法的可行性和优越性。
SLAM-RAMU：3D LIDAR-IMU终生大满贯，并具有重新定位和自主地图更新，以进行准确可靠的导航
设计/方法论/方法：本研究介绍了Slam-Ramu，这是一个终生的大满贯系统，通过提供精确，一致的重新定位和自主地图更新来解决这些挑战。在映射过程中，使用迭代误差状态kalman滤镜获得局部探测器，而后端环检测和全局姿势图优化用于准确的轨迹校正。此外，还合并了一个快速点云分割模块，以牢固地区分环境中的地板，墙壁和屋顶。然后使用分段点云来生成2.5D网格图，特别强调地板检测以滤波先前的映射并消除动态伪像。在定位过程中，设计了一种初始姿势比对方法，该方法将2D分支和结合搜索与3D迭代最接近点（ICP）注册相结合。此方法即使在具有相似特征的场景中也可以确保高精度。随后，使用先前地图上的分段点云执行扫描到地图注册。该系统还包括一个地图更新模块，该模块考虑了历史点云分割结果。它有选择地合并或排除新的点云数据，以确保地图中真实环境的一致反射。
大型场景的有效的以Rob中心的入住网格地图...
摘要 - 激光雷达技术的最新进展为机器人导航提供了新的可能性。鉴于在机器人运动计划中广泛使用占用网格图（OGM），本文旨在应对将激光雷达与OGMS相结合的挑战。为此，我们提出了ROG-MAP，这是一种基于网格的OGM，它可以维护与机器人一起移动的本地地图，以实现有效的地图操作，并降低大型自动式自动驾驶的内存成本。此外，我们提出了一种新型的增量障碍物方法，该方法显着降低了诊断的计算成本。所提出的方法优于各种公共数据集上的最先进方法（SOTA）方法。为了证明ROG-MAP的有效性和效率，我们将其集成到一个完整的四极管系统中，并对小型障碍和大型场景进行自主行动。在现实世界中以0进行测试。05 m分辨率本地地图和30 m×30 m×6 m本地地图大小，ROG-MAP仅占29。平均以50 Hz的帧速率更新地图的8％（i。e。，5。在20毫秒内96毫秒），包括0。33％（即0。66 ms）要执行障碍障碍，表现出杰出的现实世界表现。我们将ROG-MAP作为开源ROS套件1发布，以促进基于激光雷达的运动计划的开发。
哈吉穆罕默德丹尼什科技大学，迪纳杰布尔
推荐书籍： [1] Wai-Kai Chen，“VLSI 技术（工程原理与应用）”，CRC press，2003，第 1 版，ISBN：978-0849317385。 [2] Kwyro Lee、Michael shur、Tor A. Fjeldly 和 Tron Ytterdal，“VLSI 的半导体器件建模”，Prentice Hall，1997，第 1 版，ISBN：978-0138056568。 ECE 505：高级数字通信 学分：2.00 学习时间：2 小时/周 概率与随机过程回顾。无记忆信道上的功率谱与通信：同步数据脉冲流的 PSD、M 元马尔可夫源、卷积编码调制、连续相位调制、无记忆信道上的标量和矢量通信、检测标准。相干和非相干通信：相干接收器、WGN 中的最佳接收器、IQ 调制和解调、随机相位信道中的非相干接收器、M-FSK 接收器、瑞利和莱斯信道、部分相干接收器 – DPSK、M-PSK、M-DPSK、BER 性能分析。带限信道和数字调制：眼图、存在 ISI 和 AWGN 时的解调、均衡技术、IQ 调制、QPSK、O/4-QPSK、QAM、QBOM、BER 性能分析、连续相位调制、CPFM、CPFSK、MSK、OFDM。块编码数字通信：结构和性能、二进制块码、正交、双正交、超正交-香农信道编码定理、信道容量、匹配滤波器、扩频通信概念、编码 BPSK 和 DPSK 解调器、线性块码、汉明、戈莱、循环、BCH、里德-所罗门码。卷积编码数字通信：使用多项式、状态图、树形图和网格图表示代码，使用最大似然、维特比算法、顺序和阈值方法的解码技术 - BPSK 和维特比算法的误差概率性能。