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World File Search System路径规划
基于代理的飞机机队调度路径方法...
本文研究了一种基于Agent的考虑空间约束的舰载机编队调度路径规划方法，以最小化编队调度时间为目标。首先介绍编队调度环境，然后基于多Agent对舰载机编队调度过程进行建模，本文主要考虑两个Agent：空间Agent和飞机Agent。其次，提出一种基于改进A*算法的舰载机协同路径规划全局优化方法，考虑等待策略和绕行策略，以调度时间为优化目标。最后，对10架舰载机编队进行分析，验证所提优化方法。仿真结果表明，优化算法可以实现多架飞机的同时调度，提高了调度系统的效率和可用性。关键词：路径规划，Agent，改进A*算法，动态调度，舰载机编队
自动刀具路径生成，用于快速制造增材制造定向能量沉积几何形状
恒定的材料沉积、热管理和填充模式的选择对该过程至关重要。[6] 对于大面积必须用材料填充的块状部件，重复的热循环会显著影响材料的微观结构特性。文献中介绍了几种 DED 加工方法。Ding 等人 [7] 提出了一种混合轮廓/之字形路径规划方法，并评估了单层电弧增材制造中产生的表面粗糙度。Foroozmehr 和 Kovacevic [8] 表明，从之字形图案到螺旋形的不同路径规划策略会导致不同的温度流和残余应力。Dwivedi 和 Kovacevic [9] 证明路径规划会影响打印部件的近净成形质量，从而影响该工艺在后处理工作量方面的经济可行性。Eisenbarth 等人 [10] [10] 研究了构建策略和后处理铣削对最终形状精度的影响。Heigel 等人 [11]
DRONEVR：DroneOperator 的虚拟现实模拟器
摘要 — 近年来，无人驾驶飞行器 (UAV) 已广泛应用于娱乐、虚拟旅游、建筑、采矿、农业等各种领域。导航、路径规划和图像采集是管理这些飞行设备的主要任务，同时还要对价格实惠的飞行器进行实时物体跟踪。飞机坠毁是最关键的问题之一，因为不受控制的环境和信号丢失会导致飞行器在返回过程中撞到建筑物。此外，实时图像处理（例如物体跟踪）尚未用于低成本飞行器。本文提出了一种嵌入在基于 Web 的应用程序中（称为 DroneVR）的原型，以缓解上述问题。虚拟现实环境是根据现实世界的飞行数据（OpenStreetMap）重建的，并在其中进行路径规划和导航。高斯混合模型用于提取前景并检测移动物体，然后应用卡尔曼滤波方法来预测和跟踪物体的运动。为了改进模拟器，我们通过小规模样本用户调查了感知到的易用性。索引术语 —UAV、虚拟现实、无人机坠毁、3D 模拟器、Openstreetmap、路径规划
自治系统 - F.L. Lewis
S. S. Ge 和 Y. J. Cui，“移动机器人路径规划的新潜在功能”，IEEE 机器人自动化学报，第 16 卷，第 5 期，第 615-620 页，2000 年 10 月。
激光增材制造中扫描模式评估综述
摘要：激光增材制造（LBAM）是一组用于生产金属部件和功能分级产品的先进制造工艺。LBAM的生产要么局限于通过激光金属沉积在基体上形成薄或厚的涂层，要么局限于通过选择性激光熔化生产具有完整功能的金属产品。在每种情况下，LBAM制造的部件都需要对工艺参数进行优化，以避免出现孔隙、裂纹、热变形和机械强度等缺陷。激光扫描路径规划作为激光增材制造（LAM）过程中的关键环节，是平衡成形件温度场、避免应力集中、防止变形和开裂的有效策略。高效、准确、合理的激光扫描路径规划对于提高工艺数据的处理效率、延长激光扫描系统的寿命、提高试件的成形质量具有重要意义。通过大量研究发现，激光的扫描模式对成形过程中的力学性能和热失配引起的变形有显著的影响。因此，深入了解 LBAM 中的路径规划至关重要。我们的综述主要关注扫描模式对 LBAM 中变形、温度和机械性能的影响。最后，我们的论文讨论了当前研究的局限性以及 LAM 技术的一些未来研究。© 2021 光学仪器工程师协会 (SPIE) [DOI: 10.1117/1 .OE.60.7.070901]
评估流行路径计划算法
摘要 - 移动机器人的导航是自主系统的关键要素，它允许机器人在具有更大的自主权和精确度的不断变化的环境中有效，安全地移动。本研究旨在为研究人员提供一份综合指南，以选择其特定项目的最佳路径规划方法。我们评估了一些经常在移动机器人导航中使用的流行算法，以证明其规格并确定它们最有效的位置。例如，一种算法用于对问题作为标准图进行建模，并且由于其强大的路径规划功能和有效的路线构建，发现另一种算法最适合高度动态和高度的环境。我们还根据计算复杂性，准确性和鲁棒性过滤高性能算法。总而言之，这项研究提供了有关其个人优势和劣势的宝贵信息，帮助机器人和工程师在选择最合适的算法时为其特定应用做出明智的决定。
深部脑刺激自动轨迹规划的帕累托前沿与加权和
摘要。深部脑刺激 (DBS) 的术前路径规划是一个多目标优化问题，即在多个放置约束之间寻找最佳折衷点。它的自动化通常通过使用聚合方法将问题转变为单目标来解决。然而，尽管这种方法很直观，但它以无法找到所有最优解而闻名。在本文中，我们引入了一种基于多目标优势的 DBS 路径规划方法。我们将它与经典的多个约束的聚合加权和以及由神经外科医生对 14 个 DBS 病例进行的回顾性研究的手动规划进行了比较。结果表明，基于优势的方法优于手动规划，并且与传统的加权和方法相比，它涵盖了更多相关的最佳切入点选择，因为传统的加权和方法会丢弃外科医生可能喜欢的有趣解决方案。
电动和自动驾驶汽车研讨会
自动驾驶汽车的路径规划和跟踪策略 电池系统的 BMS 开发 车辆动力学和控制：从实验室到实践 人与机器——未来车辆动力学评估的范式转变 用于 ADAS 开发的不同模拟器的集成 国家汽车测试轨道上的车辆测试解决方案 具有区域架构的集成底盘控制系统的端到端模拟设置 运营技术中的网络安全挑战