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地方计划 E 部分：年度服务计划
职业治疗：职业治疗 (OT) 包括旨在提高学生学习成绩、姿势稳定性、自助能力、感官处理和组织、环境适应和辅助设备使用、运动规划和协调、视觉感知和整合、社交和游戏能力以及精细运动能力的服务。直接和间接服务可在课堂、其他教育环境或家庭中以团体或个人形式提供，可能包括培养能力的治疗技术、适应学生的环境或课程以及与其他员工和家长的咨询和合作。服务由在美国职业治疗认证委员会注册的合格职业治疗师根据 IEP 提供。
Stevenage Design Guide SPD（2023年1月）
1.23赫特福德郡县议会与赫特福德郡地区和自治市镇议会合作，已经产生了建筑期货。基于网络的指南，以确保赫特福德郡的可持续发展。 针对计划者和开发商，它提倡高质量的城市设计，以促进可持续性。 本指南中的模块包含有关能源，空气，水，废物，安全和材料的信息，它们相互关联以构成可持续和成功开发的广泛设计指南。 必须与此SPD一起阅读建筑期货，以确保所有发展建议的可持续性。 赫特福德郡县议会也是公路管理局，其新兴指导将被称为“地点，运动规划和设计指南”，此外还应考虑其当地运输计划4。。1.23赫特福德郡县议会与赫特福德郡地区和自治市镇议会合作，已经产生了建筑期货。基于网络的指南，以确保赫特福德郡的可持续发展。针对计划者和开发商，它提倡高质量的城市设计，以促进可持续性。本指南中的模块包含有关能源，空气，水，废物，安全和材料的信息，它们相互关联以构成可持续和成功开发的广泛设计指南。必须与此SPD一起阅读建筑期货，以确保所有发展建议的可持续性。赫特福德郡县议会也是公路管理局，其新兴指导将被称为“地点，运动规划和设计指南”，此外还应考虑其当地运输计划4。赫特福德郡县议会为当地洪水管理局提供的任何指导也应遵守在考虑地点设计时。
规划算法 - Steven M. LaValle
由于机器人技术、人工智能和控制理论领域的许多令人兴奋的发展，三个曾经截然不同的课题现在正走向碰撞。在机器人技术中，运动规划最初关注的是诸如如何在不撞到任何东西的情况下将钢琴从一个房间搬到另一个房间的问题。然而，该领域已经发展到包括不确定性、多个物体和动态等复杂问题。在人工智能中，规划最初意味着寻找一系列逻辑运算符或动作，将初始世界状态转化为期望的目标状态。目前，规划的范围超出了这一点，包括许多决策理论思想，如马尔可夫决策过程、不完全状态信息和博弈论均衡。虽然控制理论传统上关注稳定性、反馈和最优性等问题，但人们对设计用于为非线性系统找到可行开环轨迹的算法的兴趣日益浓厚。在本论文的某些部分中，已经应用了“运动规划”这一术语，但其解释与机器人技术中的用法不同。因此，尽管机器人技术、人工智能和控制理论领域最初考虑的是不同的问题，但它们的范围已经扩大，具有一个有趣的共同点。在本文中，我将以涵盖这一共同点的广义使用“规划”一词。但这并不意味着该术语涵盖机器人技术、人工智能和控制理论领域中的所有重要内容。本演讲重点介绍与规划相关的算法问题。在机器人技术中，重点是设计通过处理复杂几何模型来生成有用运动的算法。在人工智能中，重点是设计使用决策理论模型来计算适当动作的系统。在控制理论中，重点是计算系统可行轨迹的算法，并额外涉及反馈和最优性。分析技术占控制理论文献的大部分，但不是本演讲的重点。 “规划和控制”这个短语通常用于识别开发系统中的互补问题。规划通常被认为是比控制更高级别的过程。在本文中，我没有做这样的区分。忽略这些术语的历史含义，“规划”和“控制”可以用于
规划算法
由于机器人技术、人工智能和控制理论领域的许多激动人心的发展，三个曾经截然不同的课题现在正走向碰撞。在机器人技术中，运动规划最初关注的是诸如如何在不撞到任何东西的情况下将钢琴从一个房间搬到另一个房间的问题。然而，该领域已经发展到包括不确定性、多个物体和动态等复杂问题。在人工智能中，规划最初意味着寻找一系列逻辑运算符或动作，将初始世界状态转化为期望的目标状态。目前，规划的范围超出了这一点，包括许多决策理论思想，如马尔可夫决策过程、不完全状态信息和博弈论均衡。虽然控制理论传统上关注稳定性、反馈和最优性等问题，但人们对设计用于为非线性系统找到可行开环轨迹的算法的兴趣日益浓厚。在本论文的某些部分中，已经应用了“运动规划”这一术语，但其解释与机器人技术中的用法不同。因此，尽管机器人技术、人工智能和控制理论领域最初考虑的是不同的问题，但它们的范围已经扩大，具有一个有趣的共同点。在本文中，我将以涵盖这一共同点的广义使用“规划”一词。但这并不意味着该术语涵盖机器人技术、人工智能和控制理论领域中的所有重要内容。本演讲重点介绍与规划相关的算法问题。在机器人技术中，重点是通过处理复杂的几何模型来设计生成有用运动的算法。在人工智能中，重点是设计使用决策理论模型来计算适当动作的系统。在控制理论中，重点是计算系统可行轨迹的算法，并额外涉及反馈和最优性。分析技术占控制理论文献的大部分，但不是本演讲的重点。 “规划和控制”这个短语通常用于识别开发系统中的互补问题。规划通常被认为是比控制更高级别的过程。在本文中，我没有做这样的区分。忽略这些术语的历史含义，“规划”和“控制”可以用于
规划算法 - Steven M. LaValle
由于机器人技术、人工智能和控制理论领域的许多令人兴奋的发展，三个曾经截然不同的主题现在正走向碰撞。在机器人技术中，运动规划最初关注的是诸如如何将钢琴从一个房间搬到另一个房间而不撞到任何东西之类的问题。然而，该领域已经发展到包括不确定性、多个物体和动态等复杂因素。在人工智能中，规划最初意味着搜索一系列逻辑运算符或动作，将初始世界状态转换为期望的目标状态。目前，规划的范围已超出此范围，包括许多决策理论思想，如马尔可夫决策过程、不完美状态信息和博弈论均衡。虽然控制理论传统上关注的是稳定性、反馈和最优性等问题，但人们对设计寻找非线性系统可行开环轨迹的算法的兴趣日益浓厚。在某些工作中，“运动规划”一词已被应用，但其解释与机器人技术中的用法不同。因此，尽管机器人技术、人工智能和控制理论领域最初考虑的是不同的问题，但它们的范围已经扩大到共享一个有趣的共同点。在本文中，我以广义使用术语规划，涵盖了这一共同点。但这并不意味着该术语涵盖机器人技术、人工智能和控制理论领域的所有重要内容。本演示重点介绍与规划相关的算法问题。在机器人技术中，重点是通过处理复杂的几何模型来设计生成有用运动的算法。在人工智能中，重点是设计使用决策理论模型来计算适当动作的系统。在控制理论中，重点是计算系统可行轨迹的算法，并额外涉及反馈和优化。占控制理论文献大部分的分析技术不是这里的主要焦点。“规划和控制”这个短语通常用于识别开发系统时的互补问题。规划通常被认为是比控制更高级别的过程。在本文中，我没有做这样的区分。忽略术语带来的历史内涵，“规划”和“控制”可以使用
机器人和人工智能研究
摘要：这是机器人技术与人工智能 (AI) 之间的关系。机器人技术是 AI 的一个子领域，被描述为与创建智能机器或机器人有关。本内容重点介绍机械工程、电气工程和计算机科学在机器人技术中的结合。机器人可以模仿人类行为并通过传感器和执行器与环境互动。执行摘要还讨论了 AI 应用，例如自动驾驶汽车、医学成像以及 AI 在 COVID-19 大流行中的作用。此外，还检查了执行器、电动机、传感器和电源等机器人组件。本摘要考虑了机器人技术的各种应用，例如国防、医学、娱乐、采矿和工业。它强调了机器学习在机器人技术中的作用，包括对象识别、运动规划、自主导航、任务自动化和自适应控制。执行摘要最后讨论了人工智能和机器人如何协同工作并增强彼此的能力，尽管人类智能仍然具有人工智能所不具备的独特品质。
生成图像作为动作模型
摘要：图像生成扩散模型已经过微调，以解锁新功能，例如图像编辑和新型视图合成。我们可以类似地解锁视力控制的图像生成模型吗？我们提出了G Enima，这是一种行为粘合剂，将稳定扩散到“绘制关节运动”作为RGB图像的目标。这些图像被馈入一个控制器，将视觉目标映射到一系列关节位。我们在25个rlbench和9个现实的操纵任务上研究G尼马。我们发现，通过将动作提升到图像空间中，Internet预训练的扩散模型可以生成优于状态的视觉运动方法的策略，尤其是在对场景扰动的鲁棒性和对新颖对象的推广方面。尽管缺乏深度，关键点或运动规划剂等先验，我们的方法也与3D代理具有竞争力。
规划算法
由于机器人技术、人工智能和控制理论领域的许多激动人心的发展，三个曾经截然不同的课题现在正走向碰撞。在机器人技术中，运动规划最初关注的是诸如如何在不撞到任何东西的情况下将钢琴从一个房间搬到另一个房间的问题。然而，该领域已经发展到包括不确定性、多个物体和动态等复杂问题。在人工智能中，规划最初意味着寻找一系列逻辑运算符或动作，将初始世界状态转化为期望的目标状态。目前，规划的范围超出了这一点，包括许多决策理论思想，如马尔可夫决策过程、不完全状态信息和博弈论均衡。虽然控制理论传统上关注稳定性、反馈和最优性等问题，但人们对设计用于为非线性系统找到可行开环轨迹的算法的兴趣日益浓厚。在本论文的某些部分中，已经应用了“运动规划”这一术语，但其解释与机器人技术中的用法不同。因此，尽管机器人技术、人工智能和控制理论领域最初考虑的是不同的问题，但它们的范围已经扩大，具有一个有趣的共同点。在本文中，我将以涵盖这一共同点的广义使用“规划”一词。但这并不意味着该术语涵盖机器人技术、人工智能和控制理论领域中的所有重要内容。本演讲重点介绍与规划相关的算法问题。在机器人技术中，重点是通过处理复杂的几何模型来设计生成有用运动的算法。在人工智能中，重点是设计使用决策理论模型来计算适当动作的系统。在控制理论中，重点是计算系统可行轨迹的算法，并额外涉及反馈和最优性。分析技术占控制理论文献的大部分，但不是本演讲的重点。 “规划和控制”这个短语通常用于识别开发系统中的互补问题。规划通常被认为是比控制更高级别的过程。在本文中，我没有做这样的区分。忽略这些术语的历史含义，“规划”和“控制”可以用于
基于人工智能的时变环境下 HAPS 规划框架
高空伪卫星 (HAPS) 是一种固定翼、太阳能供电的无人驾驶飞行器 (UAV)，旨在成为固定轨道卫星的灵活替代品，用于长期监测地面活动。然而，由于其重量轻、电动机功率弱，该平台对天气相当敏感，无法在危险天气区快速飞行。在这项工作中，我们将多个 HAPS 的任务规划问题公式化为以 PDDL+ 表示的混合规划问题。该公式还考虑了平台动态建模问题、时变环境以及需要执行的异构任务。此外，我们提出了一个框架，将 PDDL+ 自动规划器与自适应大邻域搜索 (ALNS) 方法相结合，开发该框架是为了将自动规划器与特定于该问题的元启发式方法相结合。任务和运动规划在框架内以交织的方式完成，因此保留了共同的决策/搜索空间。我们使用第三方 HAPS 真实模拟器以及一组基准测试验证了我们的方法，表明我们的集成方法可以制定可执行的任务计划。
通过二元优化镜头
要控制机器人如何移动，运动计划必须在高维状态空间中计算路径，同时考虑与电动机和关节相关的物理约束，产生平稳稳定的运动，避免障碍物，并防止碰撞。因此，运动计划算法必须平衡竞争需求，并且应非常融合不确定性，以处理噪声，模型错误并促进在复杂环境中的部署。为了解决这些问题，我们基于变异的gaus-sian流程为机器人运动计划介绍了一个框架，该过程统一并概括了基于概率的各种基于概率的运动计划算法，并将它们与基于优化的计划者联系起来。我们的框架提供了一种原则性和灵活的方式，用于基于不平等的基于不平等的不平等和软运动规划的约束，在末端训练期间是直接的，并提供基于间隔和基于蒙特卡洛的不确定性估计值。我们使用不同的环境和机器人进行实验，并根据计划的路径的可行性和障碍避免质量进行比较。结果表明，我们提出的方法在成功率和路径质量之间取得了良好的平衡。