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1000 家英国 AI 公司简介 - Ai-pharma.dka.global
目前，无人机、机器人和联网物联网设备受到控制方法的限制，因为没有统一的平台可以赋予真正的自主权并控制多个机器人。这意味着每辆车或机器人都需要一个或多个操作员。Accelerated Dynamics 提供了一个人工智能软件平台，可实现自主、协作的机器人任务，以及一个生态系统环境，可实现来自第三方提供商的无缝数据收集和分析解决方案。Accelerated Dynamics 的专有任务管理系统建立在基于机器学习和多智能体技术的强大 IP 组合之上，包括：自主机器人决策、基于神经网络的车队管理和策略创建、导航、路径规划、车队防撞和人机交互的自主级别管理。
航空航天业中毛刺最小化和清洁策略...
过去几年，由于工件越来越复杂、小型化、使用新型复合材料以及公差越来越严格，航空航天和汽车工业中加工部件的质量变得越来越重要。这种趋势不仅对加工操作的改进产生了持续的压力，而且对零件清洁度的优化也产生了持续的压力。本文回顾了加州大学伯克利分校最近在这些领域所做的工作。其中包括：堆叠钻孔中毛刺形成的有限元建模；开发用于最小化曲面钻孔中毛刺的钻头几何形状；开发增强型钻孔毛刺控制图；研究面铣中的刀具路径规划；以及部件的清洁度和清洁度指标。
激光丝馈金属添加剂制造中的进步：简短评论
摘要：激光丝馈金属添加剂制造（LWAM）是一个利用激光加热和融化金属合金线的过程，然后将其精确放在基板或以前的层上，以构建三维金属零件。LWAM技术具有多种优势，例如高速，成本效益，精确控制以及具有近网状特征和改进冶金性能的复杂几何形状的能力。但是，该技术仍处于开发的早期阶段，其整合到该行业中。为了全面了解LWAM技术，本评论文章强调了LWAM关键方面的重要性，包括参数建模，监视系统，控制算法和路径规划方法。该研究旨在确定现有文献中的潜在差距，并强调LWAM领域的未来研究机会，以推进其工业应用。
规划空间机械臂的故障安全轨迹
对于部署在对人类有害和危险环境中的机器人操纵器，经常会担心关节故障时任务执行的可靠性。冗余机器人操纵器可用于降低风险并确保故障后任务的完成，这对于太空应用等至关重要。本文介绍了分析关节故障潜在风险的方法，并介绍了用于机器人操纵器的容错任务设计和路径规划的工具。所提出的方法基于离线预计算工作空间模型。这些方法足够通用，可以处理具有任何类型的关节（旋转或棱柱）和任意数量的自由度的机器人，并且可能在过程中包括任意形状的障碍物，而无需借助简化模型。应用示例说明了该方法的潜力。
自动驾驶安全报告 - NVIDIA
完全自动驾驶汽车 (AV) 可以通过多种功能自行行驶：感知、传感器融合、高清地图定位、路径规划和驱动。摄像头、雷达和激光雷达传感器让车辆能够看到周围的 360 度世界，检测交通信号、行人、车辆、基础设施和其他重要信息。车载 AI 超级计算机实时解释这些数据，并将其与基于云的高清地图系统相结合，以安全地导航最佳路线。这种自动驾驶系统使车辆能够检测和预测其路径上的物体和人员的移动方式，然后自动控制车辆的转向、加速和制动系统。AI 系统具有超人的感知和性能水平。它们跟踪车辆周围的所有活动，永远不会疲倦、分心或受损。结果就是我们道路的安全性得到了提高。
沿海灾害和气候变化指导
NZ SeaRise 方法是目前唯一可用于在一系列可能的未来气候变化情景下估计整个新西兰海岸 RSLR 的方法。使用环境模型或方法（如 NZ SeaRise，它们是新兴科学或包含不确定性）被认为适合在它们代表唯一可用信息时提供对复杂系统的洞察（MfE，2023b）。然而，由于这些类型的模型存在不确定性，建议将它们与多种信息源一起使用（MfE，2023b）。由于 NZ SeaRise 方法存在不确定性，特别是卫星得出的 VLM 速率，本指南建议采用多证据方法来评估 RSLR。本指南建议将它们作为预防方法的一部分，与动态自适应路径规划 (DAPP) 方法一起使用，该方法允许在出现新信息时调整路径。
回顾最先进的 6D 姿态估计及其在太空作战中的应用
现在，自主系统的增加要求这些系统能够在其环境中与其他物体近距离工作，并且需要在环境物体上完成许多任务，例如装配、运输、会合、对接或避开它们，如碰撞检测/避免、路径规划等。在这篇文献综述中，我们讨论了基于机器学习的算法，这些算法解决了基于视觉的自主系统的第一步，即基于视觉的姿势估计。本文对使用 2D 和 3D 输入数据的 6D 姿势估计的进展进行了批判性回顾，并比较了它们如何应对基于计算机视觉的定位问题所面临的挑战。我们还研究了算法及其在太空任务中的应用，如在轨对接、会合和空间视觉应用带来的挑战。在综述的最后，我们还强调了一些小问题和未来研究的可能途径。
使用变压器和GNN集成在智能物流中增强机器人路由
智能互动。一些研究集中于利用自然语言命令来指导机器人路径计划，采用变压器模型实现多模式数据对齐，以提高路径计划的效率（Bucker等，2022）。此外，关于机器人在环境中机器人的相互作用和发展轨迹的讨论，提出了一个强调人类生活空间内整合和服务提供的路线图，从而为路径计划和环境互动提供了新颖的见解（Cai等，20211）。此外，研究集中在机器人运动控制上，利用变压器模型促进了人形机器人的有效运动，并在路径计划和智能控制领域的潜在应用（Radosavovic等人，2024年）。人工智能在社交媒体和计算中的应用还阐明了路径规划与社交计算的交集。
移动机器人的灵活路径计划使用模糊控制器避免动态障碍
摘要 - 机器人越来越多地用于服务和工业活动。在过去的几十年中，它的导航一直是世界上研究人员的空缺问题。这项研究的目标是为在具有静态和移动障碍的动态和未知环境中运行的移动机器人开发控制方法。该方法利用基于激光雷达传感器的模糊逻辑方法来收集有关环境的信息并做出导航的决策。该研究重点是在材料处理应用中使用移动机器人，例如仓库或具有平坦地板的库。结果证明了所提出的方法在静态和移动障碍物周围导航移动机器人的能力，从而在各种材料处理应用中使用。该研究为复杂环境中移动机器人导航的开放问题提供了潜在的解决方案。关键字 - 模糊控制器，移动机器人，车轮机器人，路径规划，轨迹