XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System规划算法
基于采样的运动规划，确保安全和...
包括补充文件：1. 该视频概述了斯坦福太空机器人设施的机器人自由飞行器的功能......（自由飞行器试验台概述和功能.mp4）2. 该视频详细展示了快速行进树 (FMT*) 运动规划算法如何安全地引导悬停机器人......（自由飞行器自主对接试验.mp4）
基于在线强化学习的实时策略任务动态自适应评估函数
摘要。实时战略任务的有效评估需要自适应机制来应对动态和不可预测的环境。本研究提出了一种改进评估函数以实时响应战场态势变化的方法，利用实时战略游戏中基于在线强化学习的动态权重调整机制。该方法在传统静态评估函数的基础上，利用在线强化学习中的梯度下降来动态更新权重，并结合权重衰减技术确保稳定性。此外，还集成了 AdamW 优化器，实时调整在线强化学习的学习率和衰减率，进一步减少对人工参数调整的依赖。循环竞赛实验表明，该方法显著提升了 Lanchester 作战模型评估函数、Simple 评估函数和 Simple Sqrt 评估函数在 IDABCD、IDRTMinimax、Portfolio AI 等规划算法中的应用效果。该方法显著提高了得分，并且随着地图尺寸的增加，这种增强变得更加明显。此外，对于所有评估函数和规划算法，该方法引起的评估函数计算时间的增加都保持在 6% 以下。所提出的动态自适应评估函数为实时战略任务评估提供了一种有前途的方法。
Stackelberg 异构机器人协作战略指导
摘要 — 在本研究中，我们探索了博弈论（尤其是 Stackelberg 博弈论）的应用，以解决具有单向通信的异构机器人的有效协调策略生成问题。为此，我们专注于多对象重新排列任务，开发了一个理论和算法框架，通过计算反馈 Stackelberg 均衡，为两个机器人手臂（领导者和跟随者）提供战略指导，其中领导者拥有跟随者决策过程的模型。凭借对模型不确定性的内置容忍度，我们的规划算法生成的战略指导不仅提高了解决重新排列任务的整体效率，而且对协作中常见的陷阱（例如抖动）也具有很强的鲁棒性。
利用 OPENCV 技术实现 AI 停车检测
该系统的主要特点包括强大的物体检测、车道检测和路径规划算法，这些算法共同使车辆能够安全高效地在复杂的停车环境中行驶。此外，该系统还采用了机器学习技术，以随着时间的推移提高其性能，适应不同的环境条件和用户偏好。除了提高停车效率外，自动停车系统还具有多种潜在优势，包括减少交通拥堵、最大限度地减少环境影响和提高用户便利性。此外，通过减少对大型停车场和车库的需求，该系统可以为更可持续的城市发展实践做出贡献。总体而言，使用 OpenCV 的 AI 停车场查找器有可能彻底改变停车行业，通过提供高效便捷的解决方案来定位空置停车位，减少拥堵并改善整体驾驶体验。
障碍物和阵风环境下节能无人机飞行控制方法
摘要：本文介绍了一种节能的无人机（固定翼无人机）控制方法，该方法由三组算法组成：飞行器航线规划、飞行中控制和修正预定飞行轨迹的算法。所有算法都应考虑无人机必须避开的障碍物和无人机作业区域中的风力。基于无人机数学模型、稳定和导航算法以及 Dryden 湍流模型进行了测试，并考虑了无人机推进系统的参数。本文详细描述了如何构建用于规划无人机任务的连接网络。提出了一种确定行动领域中不同点之间实际距离的算法，该算法考虑了障碍物的存在。该算法应基于在六边形网格上确定飞行轨迹的方法。它介绍了基于一组混合整数线性问题 (MILP) 优化算法模型开发的专有无人机路径规划算法。它介绍了无人机控制器如何使用预先准备的飞行路径来监督沿预设路径飞行。它详细介绍了当代无人机的架构，这些架构具有实现自主任务的嵌入式能力，这需要将无人机系统集成到文章中提出的路线规划算法中。特别关注了在有阵风的情况下无人机任务的规划和实施方法，这有助于确定无人机飞行路线以最大限度地降低飞行器的能耗。所开发的模型在基于 ARM 处理器的计算机架构中使用硬件在环 (HIL) 技术进行测试，该技术通常用于控制无人驾驶车辆。所提出的解决方案使用两台计算机：基于实时操作系统 (RTOS) 的 FCC（飞行控制计算机）和基于 Linux 并与机器人操作系统 (ROS) 集成的 MC（任务计算机）。这项工作的一项新贡献是整合了规划和监控方法，以实施旨在最大限度地降低车辆能耗的任务，同时考虑到风力条件。
智能船舶路径计划算法的审查
智能船舶路线规划已成为近年来运输领域的重要研究方向。本文首先概述了智能船路线计划的基本理论。其次，引入了各种智能船舶路线计划算法，包括基于*算法，人造潜在的现场算法，RRT算法和加固学习的方法。这些算法分析信息，例如海洋环境，预测海洋状况和交通状况，并考虑船舶动态和导航安全限制，以提供船舶的高效安全导航路线。最后，本文指出了智能船舶路线规划中的关键问题和未来的开发方向。智能船舶路线规划算法的持续创新和应用将为航运业提供更聪明，有效的船舶运输服务，从而促进航运业的可持续发展。
使用 ADS-B 检测和避免小型无人机系统
空域系统 (NAS) 中，新程序和技术对于确保空域安全运行和尽量减少 UAS 对当前空域用户的影响是必不可少的。目前，小型 UAS 在民用空域的使用受到限制，因为它们不具备检测和避开其他飞机的能力。在本文中，我们将介绍一个框架，该框架由基于广播式自动相关监视 (ADS-B) 的传感器、航迹估计器、冲突/碰撞检测和解决方案组成，可减轻碰撞风险。ADS-B 提供长距离、全方位入侵者检测，对尺寸、重量、功率和成本要求相对较低。所提出的冲突/碰撞检测和冲突/碰撞解决规划算法是在局部级别框架中设计的，该框架是展开的、未倾斜的机身框架，其中本机静止在地图中心。路径规划方法旨在随着与本机距离的增加而实现多分辨率，以考虑自分离和避免碰撞的阈值。我们使用模拟 ADS-B 测量来演示和验证这种方法。
无人机灯光秀系统
摘要：无人机灯光秀（UAV-LS）相较于传统烟花具有环保、可控等优势，具有令人赞叹的魅力。本文开发了UAV-LS系统，包括无碰撞编队变换轨迹规划算法、用于动画设计和实时监控的软件包以及硬件设计与实现。特别地，提出了一种基于图论的动态任务分配算法，以减少无人机避碰对任务分配的影响以及编队变换中任务分配的频率。此外，软件包包括用于编队绘制和3D动画模拟的动画界面，这有助于通过实时监控应用程序对无人机进行监控。开发的UAV-LS系统硬件包括决策子系统、实时动态（RTK）全球定位系统（GPS）、无线通信和无人机平台等子系统。使用六台四旋翼飞行器进行了室外实验，并详细介绍了高精度定位、通信和计算的实现。结果表明，开发的UAV-LS系统可以成功完成灯光秀，并且提出的任务分配算法比传统静态算法表现更好。
BYU ScholarsArchive 引文 BYU ScholarsArchive 引文 McLain, Timothy；Sahawneh, Laith R.；Duffield, Matthew O.；和 Beard, Randall W.，《使用 ADS-B 检测和避免小型无人机系统》（2015 年）。教师出版物。1895 年。https://scholarsarchive.byu.edu/facpub/1895
随着将无人机系统 (UAS) 整合到国家空域系统 (NAS) 的需求不断增长，需要新的程序和技术来确保空域安全运行并最大限度地减少 UAS 对当前空域用户的影响。目前，小型 UAS 在民用空域的使用受到限制，因为它们没有检测和避开其他飞机的能力。在本文中，我们将介绍一个框架，该框架由基于广播式自动相关监视 (ADS-B) 的传感器、航迹估计器、冲突/碰撞检测和降低碰撞风险的解决方案组成。ADS-B 提供长距离、全方位入侵者检测，对尺寸、重量、功率和成本要求相对较低。所提出的冲突/碰撞检测和冲突/碰撞解决规划算法是在局部级别框架中设计的，该框架是展开的、未倾斜的机身框架，其中本机静止在地图中心。路径规划方法设计为随着与本机距离的增加而具有多分辨率，以考虑自分离和避免碰撞的阈值。我们使用模拟 ADS-B 测量来演示和验证此方法。
自动移动机器人的凉亭测试自动化车辆
在这项研究中，开发了一种模拟测试自动化工具，以衡量自动移动机器人，尤其是本地规划人员的性能。车辆允许在3维的凉亭模拟环境中创建不在环境图上的意外障碍，该环境的物理电动机可以一一以所需的尺寸和随机位置模仿现实世界，然后将需要新的环境数量的新环境数量。最后，在每个环境中创建的每个多余环境中，它在每个环境中运行模拟，以测试它是否可以克服障碍物从起点到终点，直到到达终点并在记录文件中运行其成功指标。使用不同的本地规划人员重复相同的模拟时，获得了必要的数据以比较性能指标。测试自动化工具而开发的本地规划算法算法的优缺点，并且我们的发展的缺点和缺点已经揭示了我们的改进。