XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System轨迹计算
基于意图的正式轨迹描述语言
摘要 — 本文介绍了一种改进的意图相关形式语言层次结构，用于描述飞机轨迹。这些语言允许在不同级别上完整或部分地指定飞机轨迹，本文所述功能的扩展使其适用于定义更复杂的任务，例如无人驾驶汽车或军用飞机的任务。本文对每种语言的词汇、语法和图形表示细节进行了完整的描述，并通过一组具有不同粒度的飞行规范的清晰示例展示了它们的适用性。所描述的语言层次结构已被证明是一种适合描述具有不同详细程度和不同应用的飞机轨迹的框架。它的多功能性和灵活性通过一组识别特征操作示例的场景得到证明。索引词 — 空中交通管理；形式语言；飞机意图；飞行意图；轨迹计算
自动控制系统的开发和测试
摘要。本文描述了自主农业机器人的控制系统，并使用实验室支架和数字环境评估其运营。Agrobot是一种自主的海卡克索恩浆果收集机器人。它会自动找到灌木分支来收获，切割它们并将其存储在盒子中。Agrobot由一个3 DOF（自由度）的笛卡尔移动平台和一个带有6 DOF的现代HH7工业机器人组成。控制系统是专门设计用于实时操作的，使农民能够适应使目标跟踪复杂化的动态环境条件（风，变化的光）。控制系统由两个单独程序运行的两个模块组成。第一个模块是计算机视觉模块（CVM），该模块具有对农作物操作的高级控制。它使用来自摄像头的进料来查找切割点，并发送命令接近，切割，存储和搜索。该模块用Python编写。第二个模块是机器人控制模块（RCM），该模块从CVM接收高级命令并管理现代控制器（HC）的低级控制。RCM将机器人轨迹计算到目标位置，并在并行线程中与CVM和HC通信，并处理错误。作为HC需要时间关键控制，RCM用C + +写入。RCM和CVM正在通过插座通信的一台计算机运行。 由于移动平台硬件处于开发阶段，并且目前尚不可用，因此创建了机器人的数字双胞胎来测试系统在模拟环境中的性能。RCM和CVM正在通过插座通信的一台计算机运行。由于移动平台硬件处于开发阶段，并且目前尚不可用，因此创建了机器人的数字双胞胎来测试系统在模拟环境中的性能。数字双胞胎的输入与实际机器人相同。使用欧拉角是x，y，z位置和方向a，b，c。数字双胞胎可视化是在Unity游戏引擎中开发的。MATLAB机器人工具箱与Levenberg-Marquardt求解器算法一起使用，以计算9 DOF机器人的反向运动学。本文重点介绍了机器人控制模块体系结构和控制系统的测试。
阿波罗11重新加载：基于优化的轨迹重建
I.介绍1969年7月20日，标志着人类历史上的历史成就。第一次，两个人走在一个不是地球的天体上，固定了人类探索史上的基本里程碑。这一成功是从技术和经济的角度来达到巨大的效果，是美国实现的，以应对苏联太空计划的较早成功，这是由创建和成功启动的第一次创建和成功启动的空间，并与1957年的Sputnik一起，并在1957年及其造成的交流[1，2]，以及1，2]，又是2 [1，2]，又有一个人的交流。 Vostok 1，Yuri Gagarin，1961年[3]。这是历史上遇到的第一个正式步骤[4]，尤其是月球竞赛[5]。尽管有最初的技术差距，但多年来，美国太空的进步取得了动力，而Apollo任务的设置[6]代表了整个美国太空计划的最高点。能够实现这样一个目标，需要开发几种新技术。当然，有能力计算能够满足整个任务的所有要求的轨迹。这在Apollo指导计算机的可用计算能力方面和用于指导土星V [8]的发射车数字计算机方面有严格的要求。在发动机切割之前的最后几秒钟进行了特殊护理，以避免溶液中的奇异性。在这种情况下，我们可以将数值优化通常放在[13]中，尤其是直接方法[14]。在上升指导中，火箭采用了所谓的迭代路径自适应指导，利用了最佳控制理论[9]，并修改了切线线性转向定律的修改版本，在此期间，其参数经常更新。另一个基本阶段由翻译注射（TLI）的动作表示，该动作使航天器能够离开地球范围的侵入范围到达月球。对于阿波罗11（Apollo 11），设想将哥伦布模块放在自由回报路径上[10]，并且此选择需要在机动末端满足的准确态度和位置条件。第三个也是最重要的阶段是月球着陆：鉴于上述计算局限性，NASA工程师在承诺，创造力和专有技术方面对其进行了补偿。这种态度的一个绝妙的例子是基于多项式方案的月球着陆指导，尽管其计算复杂性低[11]，但它的电子趋势形式也是最佳的[12]。然而，在过去几十年中，在计算能力和开发的重新构建优化算法方面取得的进展极大地扩展了当今可用的大量方法和工具，以分析相同的问题。在解决最佳控制问题的直接方法中，伪谱方法占据了相关位置。在本文中，我们希望通过使用Spartan [19，24，25]来重建Apollo 11任务的三个关键阶段这些方法[15]，基于用于转录问题的时间步长的不均匀分布，事实证明对大型最佳控制问题[16]非常有效，包括国际空间站的零促性剂重新定位[17]。进一步的应用涉及大气进入指导[18，19]，火星下降和小行星着陆轨迹计算[20]，月球着陆可及性分析[21]，卫星在椭圆轨道上的态度稳定[22]和飞机轨迹产生问题[23]。