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World File Search System路径规划
自动共振理论基于自动移动机器人的全球拓扑图构建
抽象3D空间感知是在未知环境中执行任务的自动移动机器人的关键技术之一。其中，为自动移动机器人建造全球拓扑图是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们提出了一种基于竞争性学习的未知数据分布的拓扑结构的方法，这是一种无监督的学习。为此，将基于自适应理论的拓扑聚类（ATC）避免灾难性忘记以前测量的点云，被用作学习方法。此外，通过扩展具有不同拓扑（ATC-DT）的ATC，具有多个拓扑结构，用于提取地形环境的可遍历信息，可以实现一种路径计划方法，可以达到未知环境中设置的目标点。在未知环境中进行的路径规划实验表明，与其他方法相比，ATC-DT可以仅使用测量的3D点云和机器人位置信息来构建具有高精度和稳定性的全球拓扑图。
室内路径的多目标进化性人工电位
摘要：路径计划对于机器人技术至关重要，使机器人可以从其当前位置到目标位置找到无碰撞的路线。人造潜力领域（APF）方法利用有吸引力的排斥性领域来指导机器人朝目标，同时避免障碍物。但是，由于局部最小值，常规APF的排斥潜在方程可能会产生次优的结果。为了解决这个问题，引入了一种称为多目标进化性人工电位场（MOE-APF）的新颖方法。MOE-APF修改了排斥电势方程，并采用膜计算和遗传算法（GA）来优化一组新的APF参数。健身函数考虑了多个目标：路径长度，平滑度，成功率和安全性。与最新方法的比较称为膜进化性人工电位场（MEMEAPF）表明，MOE-APF显着提高了各种环境之间的路径质量，优化时间和成功率。MOE-APF的多功能性使其能够应对涉及非全面机器人，多个机器人，工业操纵器和动态障碍的路径规划挑战。
以无人机为中心的情境意识的整体评论
摘要：本文介绍了对无人机情境意识（SA）（SA）的全面调查，描述了其应用，局限性和基本算法挑战。它突出了高级算法和战略见解的关键作用，包括传感器集成，强大的协调框架和复杂的数据处理方法。纸张批判性地构成了多方面的挑战，例如实时数据处理需求，动态环境中的适应性以及高级AI和机器学习技术引入的复杂性。关键贡献包括对诸如精密农业，灾难管理和城市基础设施监测等行业中无人机中心的变革潜力的详细探索，这是案例研究的支持。此外，该论文研究了路径规划和控制的算法方法，以及多代理合作社SA的策略，解决了各自的chal菌和未来的方向。此外，本文讨论了即将到来的技术进步 - 旨在克服当前局限性的能源有效的AI解决方案。这项整体审查提供了对UAV中心的SA的宝贵见解，为将来的重新搜索和该领域的实际应用建立了基础。
Oktay Baysal，Ph.D.，P.E.，F.ASME 的出版物列表
2. Pehlivanoglu, V.、Yagiz, B.、Kandil, O. 和 Baysal, O. ，“跨音速机翼吸气和吹气的粒子群优化”，《航空杂志》，第 47 卷，第 6 期，2010 年 11 月/12 月，第 1955-1965 页。 3. Pehlivanoglu, V. 和 Baysal, O. ，“利用模糊逻辑和神经网络增强的振动遗传算法”，《航空科学与技术》，第 14 卷，第 1 期，2010 年 1 月/2 月，第 56-64 页。 4. Pehlivanoglu, V.、Hacioglu, A.、Baysal, O.，“通过振动遗传算法进行自主无人机路径规划”，《航空工程与航天技术杂志》，第 79 卷，第 3 期，2007 年 7 月/8 月，第 250-260 页。 5. Baysal, O. 和 Ghayour, K.，“非结构化网格上具有一般成本函数优化的连续伴随灵敏度”，《AIAA 杂志》，第 39 卷，第 1 期，2001 年，第 48-55 页。 6. Baysal, O.，“气动形状优化：方法和应用”，《SAE 交易：航空航天杂志》，第 108 卷，第 1 节，1999 年，第 794-802 页。
采用增材制造和机器人技术的先进复合材料制造
摘要。在机械工程领域，尖端技术的采用和整合有望在材料科学和生产工艺方面取得前所未有的进步。本文深入探讨了利用增材制造 (AM) 和机器人技术的先进复合材料制造这一开创性领域。该研究利用了增材制造的内在优点，例如增强的设计自由度、缩短交货时间和复杂的细节，将这些优势与机器人机制提供的精度、速度和可重复性相结合。这些方法的结合使得制造具有无与伦比的几何复杂性和定制机械性能的复合结构成为可能。我们探索的关键见解包括优化复合材料的 AM 参数、机器人路径规划以实现高效分层以及集成过程控制的整体技术。实验评估表明，强度重量比、生产效率和可重复性方面有显著改善。我们的发现为复合材料生产的新领域铺平了道路，对从航空航天到生物医学工程等行业具有重要意义。这项研究为我们在日益数字化的时代如何看待和运用复合制造迈出了范式转变的基础性一步。
机械和航空航天工程部印度技术学院海得拉巴·坎迪-502285，桑加德迪，泰兰加纳，印度，
英国 - LE113TU联系人：rohitnanavati99@gmail.com摘要|自动驾驶汽车有可能彻底改变我国的现代防御和应急措施。但是，这需要高级算法，这些算法可以导航动态环境，同时优先考虑时间敏感目标。一个国家的国防基础设施的关键目标是以高准确性和效率评估或中和潜在威胁。自动驾驶汽车，例如归巢导弹或无人机，可以帮助实现这一目标，同时考虑目标特定的拦截标准。因此，为这些自动驾驶汽车设计复杂的指导系统，以保证使用最小目标信息进行中和的威胁是至关重要的。但是，在没有客观目标或没有目标信息的情况下，例如从未知来源位置释放化学，生物，放射性或核污染物，设计复杂性会增加。在这种情况下，自主平台必须与周围环境积极互动，并收集相关信息以绘制其任务途径并实现所需的目标。本研究研讨会旨在强调我的研究，以应对设计能源和信息有效的指导，控制和路径规划策略的挑战。
使用快速行进方法
抽象有效且智能的路径规划算法设计用于在动态海洋环境中进行操作，对于无人体表面车辆（USV）的安全操作至关重要。当前的大多数研究都通过基于解决方案为基于每个USV都有强大的通信渠道以获取基本信息（例如海上车辆的位置和速度）的非执行假设来涉及“动态问题”。在本文中，提出了基于卡尔曼过滤器的预测路径计划算法。该算法旨在预测移动船的轨迹以及实时的USV自身位置，并因此评估碰撞风险。对于计划计划的路径，提出并开发了一种加权快速的正方形方法，以搜索最佳路径。可以通过调整加权参数来针对任务要求（例如最小旅行距离和最安全路径）进行优化路径。已使用包括实际环境方面的许多模拟对所提出的算法进行了验证。结果表明，算法可以充分处理复杂的交通环境，并且生成的实用路径适合于无人驾驶和载人船只。
文章 用于先进低空航空应用的集成人工智能操作系统
摘要：本文介绍了一种专为低空航空应用量身定制的综合人工智能操作系统，该系统集成了尖端技术，以提高性能、安全性和效率。该系统由六个核心组件组成：OrinFlight OS，一种针对实时任务执行优化的高性能操作系统；UnitedVision，一种支持高级图像分析的多功能视觉处理模块；UnitedSense，一种提供精确环境建模的多传感器融合模块；UnitedNavigator，一种动态路径规划和导航系统；UnitedMatrix，支持多无人机协调和任务执行；UnitedInSight，一个用于监控和管理的地面站。在 UA DevKit 低代码平台的补充下，该系统促进了用户友好的定制和应用程序开发。利用 NVIDIA Orin 的计算能力和先进的 AI 算法，该系统解决了现代航空中的复杂挑战，为导航、感知和协作操作提供了强大的解决方案。这项工作重点介绍了系统的架构、功能和潜在应用，展示了其满足智能航空环境需求的能力。
低人口感知顺序飞行路径优化...
算法，该算法根据飞行目的地、跑道角度、机场附近飞机的空间间隔、人口分布和转向运动来考虑引导点。高度路径针对低感知噪音和低燃料消耗进行了优化，这是通过使用从该表面路径计算出的距离求解飞行纵向控制运动方程来确定的。开发了一种改进的非支配排序遗传算法 II 用于离散优化，以减少计算工作量来获得最佳高度路径的帕累托前沿。通过模拟从香港国际机场飞往两个强制空中交通服务报告点的航班来演示该方法。然后将结果与快速访问记录器数据和标准仪表离场 (SID) 轨迹进行比较。虽然该方法没有考虑影响出发路径规划的某些航空运输因素，例如天气模式和空中交通组合，但最终的地面路径与 SID 轨迹非常相似。由此产生的高度路径的帕累托前沿显示燃料消耗和感知噪音水平降低。还根据不同航线的相关飞行物理讨论了燃料消耗和感知噪音水平之间的权衡。
无人机设计与开发概述
摘要：无人机，又称无人驾驶飞行器 (UAV)，是当今最强大、最受欢迎的技术。无人机行业充满挑战，需要多种技术的协同才能取得成功。如今，无人机技术在研究人员和产品开发公司中是最受欢迎的技术，这是因为我们拥有种类繁多的控制器、处理器、传感器、电机等，可以根据军事或商业应用的需求进行最佳匹配。此外，对远程监控以及执行远程操作（例如运送食物、药品等）的需求也日益增长。尽管无人机具有这些诱人的优势，但由于飞行自主性、路径规划、电池续航时间、飞行时间和有限的有效载荷能力等方面的几个关键问题，其操作性仍面临限制，因为直觉上不建议装载电池等重物。因此，本研究的主要目标是深入了解无人机的潜力、特性和功能问题。本文探讨了无人机及其在军事和商业应用中的用途。还重点介绍了军事和商业应用的最新技术，不仅限于搜索和救援、监视、交通监控、天气监测和消防、个人任务、安全和新闻报道。关键词：无人机、技术、无人驾驶飞行器 (UAV)、GPS、机器人操作系统 (ROS)