XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System运动约束
本论文副本提供条件是...
介绍了两种解决该问题的方法：一种基于进化机器人 (ER) 范式，另一种基于群集原理。为了进行所需的实验，已经开发了三种计算机模拟器，所有这些模拟器都专注于固定翼飞机飞行动力学的建模。使用固定翼飞机而不是集体机器人中通常使用的全向机器人，大大增加了自主控制器必须面对的挑战的复杂性。这主要是由于与固定翼平台相关的严格运动约束，这需要控制器具有很高的精度。
越野自动地面车辆的强大预纳
摘要 - 由于频繁的车轮滑动，变化的车轮半径，并且车辆的3D运动不适合集成车轮速度测量法的2D性质，因此对越野车的状态估算中不常数使用。本文试图通过提出新颖的3D前纳入歧管上的3D前整合来克服这些问题。我们的方法添加 - 在线估计轮式滑移，半径和基线，以提高准确性和鲁棒性。此外，由于预先整合，可以使用车轮滑动和内在的一阶更新将许多测量结果汇总到单个运动约束中，从而可以在基于优化的状态估计框架中有效使用。虽然我们的方法可以与因子图框架中的任何传感器一起使用，但我们验证了其在蒙特卡洛模拟中视觉 - 轮键盘系统（VWO）中参数的有效性和可观察性。此外，我们说明了它的准确性，并证明它可用于在VWO和Visual惯性和视觉惯性轮式（VIWO）系统中在现实世界中的越野场景中克服其他传感器故障。
用于车辆跟踪和Tra C监视的实时计算机视觉系统
增加对高速公路的拥堵以及与现有检测器相关的问题引起了人们对新车检测技术（例如视频图像处理）的兴趣。现有的商业图像处理系统在自由tra c中效果很好，但是这些系统具有充满拥堵，造型和照明过渡的DI文化。这些问题源于部分彼此阻塞的车辆，以及在各种照明条件下车辆出现不同的事实。我们正在开发一个基于功能的跟踪系统，用于在这些挑战性的条件下检测车辆。没有跟踪整个车辆，而是跟踪车辆功能，以使系统稳健至部分遮挡。在不断变化的照明条件下，系统是完全函数的，因为跟踪给定时刻的最显着特征。功能退出跟踪区域后，它们将使用常见的运动约束将它们分组为离散车辆。组代表单个车辆轨迹，可用于测量跨性行为参数以及适合改善自动监视的新指标。本文描述了与基于功能的跟踪相关的问题，介绍了原型系统的实时实现以及在大型数据集上的性能。＃1999 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
凝结物理物理。pdf
单元I：使用矢量代数和矢量计算，粒子和系统的颗粒和刚体的力学（15），转换定律，工作能源定理，开放系统（具有可变质量），陀螺力；陀螺力；耗散系统，雅各比积分，仪表不变性，运动积分；时空与保护法的对称性；伽利略转变下的不变性。II II单元：在中央力量（15）下的拉格朗日制定和运动约束，广义坐标，d Alemaberts原理，拉格朗格运动方程，中央力量，定义和特征，将两个实力的问题减少到等效的一体问题，Orbits的一般分析，对Orbits的一般分析，合并者法律和方程式，合并器和方程式，成员卫星，人工statellites，Artahring Forder，stroverford，scterterford，scterterford，rutherford，rutherford。 单元III：变异原理（15）变异的计算简介，许多自变量的变异技术，Eulers Lagrange微分方程，汉密尔顿的原理，扣除限制汉密尔顿原理的运动方程。 汉密尔顿，广义动量，运动常数，汉密尔顿的运动概念方程，从变化原理中扣除规范方程。 汉密尔顿运动方程的应用，最少动作的原则，最少行动的原则证明，问题。 单元IV：规范转换和汉密尔顿的 - 雅各比理论（15）II II单元：在中央力量（15）下的拉格朗日制定和运动约束，广义坐标，d Alemaberts原理，拉格朗格运动方程，中央力量，定义和特征，将两个实力的问题减少到等效的一体问题，Orbits的一般分析，对Orbits的一般分析，合并者法律和方程式，合并器和方程式，成员卫星，人工statellites，Artahring Forder，stroverford，scterterford，scterterford，rutherford，rutherford。单元III：变异原理（15）变异的计算简介，许多自变量的变异技术，Eulers Lagrange微分方程，汉密尔顿的原理，扣除限制汉密尔顿原理的运动方程。 汉密尔顿，广义动量，运动常数，汉密尔顿的运动概念方程，从变化原理中扣除规范方程。 汉密尔顿运动方程的应用，最少动作的原则，最少行动的原则证明，问题。 单元IV：规范转换和汉密尔顿的 - 雅各比理论（15）单元III：变异原理（15）变异的计算简介，许多自变量的变异技术，Eulers Lagrange微分方程，汉密尔顿的原理，扣除限制汉密尔顿原理的运动方程。汉密尔顿，广义动量，运动常数，汉密尔顿的运动概念方程，从变化原理中扣除规范方程。汉密尔顿运动方程的应用，最少动作的原则，最少行动的原则证明，问题。单元IV：规范转换和汉密尔顿的 - 雅各比理论（15）
自由度波浪能转换器
摘要 本研究重新审视了单自由度波浪能转换器的理论极限。本文考虑了海洋能系统任务 10 波浪能转换器建模和验证工作中使用的浮球进行分析。推导出解析方程来确定运动幅度、时间平均功率和动力输出 (PTO) 力的界限。研究发现一个独特的结果，即波浪能转换器吸收的时间平均功率可以仅由惯性特性和辐射流体动力学系数来定义。此外，还推导出 PTO 力幅的独特表达式，当使用电阻控制来最大化发电量时，该表达式提供了上限和下限。对于复共轭控制，这个表达式只能提供下限，因为理论上没有上限。这些界限用于比较浮球利用波动或升沉运动提取能量时的性能。分析表明，由于每种振荡模式的流体动力学系数不同，因此会存在不同的频率范围，从而提供更好的能量捕获效率。研究了运动约束对功率吸收的影响，同时还利用了非理想的动力输出，发现可以减少与双向能量流相关的损失。计算非理想 PTO 时间平均功率的表达式由机械电效率和 PTO 弹簧与阻尼系数之比修改。PTO
机器人感知规划：挑战与机遇
机器学习和计算机视觉领域的最新进展显着增强了机器人的感知能力[1]，为新的机器人应用开辟了可能性。然而，设计有效整合感知和行动目标的方法仍然是一个不小的挑战。这对协作机器人 [2]、敏捷四旋翼飞行 [3] 和自主安全机器人 [4] 等有前景的机器人应用提出了要求。虽然现有的移动机器人任务（如检查规划[5]和监视[6]）通常需要实现地标的可见性，但在理解和如何在解决视野约束时整合额外的自由度（DOF）方面仍然存在差距。近期，使用零空间投影和阻抗控制的机械手分层跟踪方法 [ 7 ] 虽然相关，但尚未完全解决这一挑战。在本文中，我们主张采用新方法，生成用于导航或操纵的机器人运动，同时有效地实现感知目标。现有的方法主要集中于如何在存在看不见的[8]或动态[9]障碍物的情况下规划机器人运动，或者如何改进漫游车的机器人定位[10,11]。此外，考虑兴趣点约束的方法仅仅依赖于将被跟踪特征的质心保持在图像平面的中心[3,12]。最后，大多数现有的方法都是为无人机设计的[3,9-12]，不能轻易推广到高自由度机器人，如移动机械手或具有运动约束的机器人。我们认为，需要全面考虑感知和运动目标的方法，才能实现有效的多任务机器人——即同时具有感知和行动目标的机器人。我们通过进行实验来支持我们的机器人，这些机器人必须完成基本任务，例如操纵或导航，同时保持对物体的连续监控。等他环境。到