XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System轨迹生成
dtg：基于扩散的轨迹生成，用于无MAP的全局导航
摘要 - 我们提出了一种新颖的基于端到端扩散的轨迹生成方法DTG，用于无地图的全球导航，以挑战户外场景，并具有遮挡和非结构化的越野特征，例如草，建筑物，灌木丛等。给定一个遥远的目标，我们的方法计算出满足以下目标的轨迹：（1）最大程度地降低目标的旅行距离； （2）通过选择不位于不良区域的路径来最大化遍历性。具体来说，我们为扩散模型提供了一种新颖的条件RNN（CRNN），以有效地产生轨迹。此外，我们提出了一种自适应训练方法，以确保扩散模型产生更多可遍历的轨迹。我们在各种室外场景中评估了我们的方法，并将性能与赫斯基机器人的其他全球导航算法进行比较。实际上，我们观察到的行进距离至少提高了15％，遍历性提高了7％。视频和代码：https：//github.com/jinggm/dtg.git。
在混乱环境中基于激光雷达的空中跟踪的分散群轨迹生成
摘要 - 具有多个无人机（UAV）的航空跟踪在各种应用中具有广泛的潜力。但是，现有的群追踪作品通常缺乏在混乱环境中保持高目标可见性的能力。为了解决这种缺陷，我们提出了一个分散的计划者，该计划者可以最大化目标可见性，同时确保无碰撞的动作进行群体跟踪。在本文中，首先通过分散的动力学搜索前端对每个无人机的跟踪性能进行了分析，该搜索为初始化安全的飞行走廊和可见扇区提供了最佳的指导路径。之后，满足走廊约束的多项式轨迹是由空间 - 周期性优化器产生的。车间碰撞和避免阻塞也被纳入优化目标。通过与其他尖端作品进行广泛的基准比较来验证我们方法的范围。与基于自主激光雷达的群体系统集成在一起，提出的计划者在现实世界中展示了其效率和鲁棒性，这些实验杂乱无章。
有翼电动垂直起降飞机的轨迹生成与跟踪控制
目前，有翼 eVTOL 无人机的控制方法主要将飞行器视为固定翼飞机，并在起飞和降落时增加垂直推力。这些方法提供了良好的远程飞行控制，但未能考虑飞行器跟踪复杂轨迹的完整动态。我们提出了一种轨迹跟踪控制器，用于有翼 eVTOL 无人机在悬停、固定翼和部分过渡飞行场景中的完整动态。我们表明，在低速到中速飞行中，可以使用各种俯仰角实现轨迹跟踪。在这些条件下，飞行器的俯仰是一个自由变量，我们使用它来最小化飞行器所需的推力，从而降低能耗。我们使用几何姿态控制器和空速相关控制分配方案，在各种空速、飞行路径角和攻角下操作飞行器。我们假设采用标准空气动力学模型，为所提出的控制方案的稳定性提供理论保证，并展示模拟结果，结果显示平均跟踪误差为 20 厘米，平均计算率为 800 Hz，与使用多旋翼控制器进行低速飞行相比，跟踪误差减少了 85%。
ACES 中的轨迹生成和管理
正在创建 (ACES) 以评估和开发分布式武器协调方法，以支持海军、联合和盟军区域和战区战术弹道导弹防御 (TBMD)、陆上巡航导弹防御 (OCMD) 以及自卫和区域防御防空战 (AAW)。对实现部队级协调的不同分布式武器协调方法的有效性的分析必须考虑影响整个探测到交战事件链中过程结果的关键因素。在作战情况下，这些过程从根本上依赖于可用的轨迹信息。对于给定的单位，轨迹信息可以在本地生成，也可以通过公共网络从其他单位获得。因此，在单个平台级别生成真实的空中图像表示一直是 ACES 开发的主要目标。
ACES 内的轨迹生成和管理
APL 协调交战模拟 (ACES) 的创建旨在评估和开发分布式武器协调方法，以支持海军、联合和盟军区域和战区战术弹道导弹防御 (TBMD)、陆上巡航导弹防御 (OCMD) 以及自卫和区域防御防空战 (AAW)。对实现部队级协调的不同分布式武器协调方法的有效性进行分析时，必须考虑影响整个探测到交战事件链中过程结果的关键因素。在作战情况下，这些过程从根本上依赖于可用的轨迹信息。对于给定的单位，轨迹信息可以在本地生成，也可以通过公共网络从其他单位获得。因此，在单个平台级别生成真实的空中图像表示一直是 ACES 开发的主要目标。