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双被动反应脑机接口
本研究提出了一种新的神经自适应技术概念，即双被动-反应脑机接口 (BCI)，可实现人与机器之间的双向交互。我们在逼真的飞行模拟器中实现了这样一个系统，使用 NextMind 分类算法和框架来解码飞行员的意图（反应性 BCI）并推断他们的注意力水平（被动 BCI）。12 名飞行员使用反应性 BCI 执行检查单以及由被动 BCI 监督的防撞雷达监控任务。当后者检测到飞行员没有遇到即将到来的碰撞时，它会模拟自动避让动作。当仅执行检查单任务时，反应性 BCI 的分类准确率达到 100%，平均反应时间为 1.6 秒。当飞行员还必须驾驶飞机并监控防撞雷达时，准确率高达 98.5%，平均反应时间为 2.5 秒。被动 BCI 的 F 1 − 得分为 0.94。首次演示展示了双 BCI 改善人机协作的潜力，可应用于各种应用。
双被动反应脑机接口 - bioRxiv
本研究提出了一种新的神经自适应技术概念，即双被动-反应脑机接口 (BCI)，可实现人机之间的双向交互。我们已经在逼真的飞行模拟器中实现了这样一个系统，使用 NextMind 分类算法和框架来解码飞行员的意图 (反应性 BCI) 并推断他们的注意力水平 (被动 BCI)。12 名飞行员使用反应性 BCI 执行检查表以及由被动 BCI 监督的防撞雷达监控任务。当后者检测到飞行员错过了即将到来的碰撞时，它会模拟自动避让动作。反应性 BCI 达到 100% 的分类准确率，平均反应时间为 1 。专门执行检查表任务时为 6 秒。准确率高达 98 。5% ，平均反应时间为 2 。5 秒，飞行员还必须驾驶飞机并监视防撞雷达。被动 BCI 的 F 1 − 得分为 0 。94 。首次演示展示了双 BCI 改善人机协作的潜力，可应用于各种应用。
双被动反应脑机接口
本研究提出了一种新的神经自适应技术概念，即双被动-反应脑机接口 (BCI)，可实现人与机器之间的双向交互。我们在逼真的飞行模拟器中实现了这样一个系统，使用 NextMind 分类算法和框架来解码飞行员的意图（反应性 BCI）并推断他们的注意力水平（被动 BCI）。12 名飞行员使用反应性 BCI 执行检查单以及由被动 BCI 监督的防撞雷达监控任务。当后者检测到飞行员没有遇到即将到来的碰撞时，它会模拟自动避让动作。当仅执行检查单任务时，反应性 BCI 的分类准确率达到 100%，平均反应时间为 1.6 秒。当飞行员还必须驾驶飞机并监控防撞雷达时，准确率高达 98.5%，平均反应时间为 2.5 秒。被动 BCI 的 F 1 − 得分为 0.94。首次演示展示了双 BCI 改善人机协作的潜力，可应用于各种应用。
用于机器人建模、路径规划和智能控制的人工智能
人工智能 (AI) 是机器所展现的智能，与人类所展现的自然智能形成对比。人工智能研究的例子包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知以及移动和操纵物体的能力，这通常被视为智能控制。近年来，人工智能在机器人领域的应用呈指数级增长。人工智能在机器人的路径规划中起着至关重要的作用，可以快速响应复杂环境中的变化。它还在机器人的建模和智能控制中发挥着主导作用，允许更复杂的反馈分析、自我调整应用程序和即时适应环境变化。不断变化的工业环境，如灵活的制造设施和自动化仓库，机器人旨在与人类并肩工作，直接受益于基于人工智能算法的复杂路径规划和自主决策的进步。在消费者方面，清洁机器人和送货机器人等应用也正在成为我们日常生活的一部分。人工智能路径规划和控制算法的实施大大提高了这些机器人的效率和实用性，因为这些机器人必须运行的环境是高度动态的，需要不断适应。本研究主题归入“机器人和人工智能前沿”中的“机器人控制系统”部分。Tan 等人的第一篇文章。专注于为机器人设计机制和算法，作为路径规划和控制的平台。当前的机器人设计一直从游戏和娱乐产品 (GEA) 中汲取灵感。然而，在机器人技术中实施受 GEA 启发的设计缺乏系统性和通用性。本文基于 GEA 的启发，提出了一种系统的机器人设计范式。可以遵循问题驱动和解决方案驱动的过程，以利用 GEA 的类比，从而获得针对实际问题的机器人解决方案。通过使用可重构地板清洁机器人及其路径规划算法，展示了该设计范式的应用。由于具有推理能力，AI 在实现协作机器人的安全人机交互 (HRI) 方面起着至关重要的作用。Du 等人的文章结合了不同的 AI 技术，实现了安全 HRI 的主动避碰。采用微软体感输入设备Kinect检测进入机器人工作空间的人员，实时计算人体骨骼数据。采用具有防撞知识的专家系统分析人体行为，实现主动防撞。采用人工势场法为机器人规划新路径，如：
机载监视应用手册
前言 机载监视正在迅速发展，计划将许多新功能引入驾驶舱。国际民航组织全球空中导航计划 (GANP) (Doc 9750) 要求这些功能具有互操作性，以使飞机能够在全球范围内实现相同的安全和效率水平。机载监视代表了监视功能从传统地面传感器向综合航空电子设备套件的转变，该套件将支持一系列新的、要求严格的监视功能和应用。飞机位置和其他机载参数由基本机载监视功能（称为 ADS-B OUT）提供。这些信息将由配备先进功能（称为 ADS-B IN）的其他飞机直接使用，以支持现有应用和一些尚未开发的应用。本手册介绍了几种机载监视功能，例如基本机载态势感知 (AIRB)、进近目视分离 (VSA) 和基本地面态势感知 (SURF) 以及尾随程序 (ITP) 应用程序，这些功能是在支持 GANP（第四版）的航空系统模块升级 (ASBU) 中引入的。ASBU 包含依赖 ADS-B 标准的模块，既适用于 ADS-B OUT（B0-ASUR：地面监视的初始能力），也适用于 ADS-B IN，它们是机载监视的关键推动因素。它们的演变在与机载监视应用 (ASA)（B0-ASEP：空中交通态势感知 (ATSA)，B2-ASEP：机载分离 (ASEP)）以及机载防撞（B0-ACAS：ACAS 改进和 B2-ACAS：新型防撞系统）相关的特定线程中进行了描述。未来的机载 ADS-B IN 应用涉及的分离最小值低于当前的雷达分离标准，可能需要对机载防撞系统 (ACAS) 进行更改。因此，各种机载 ADS-B IN 应用的实施预计将取决于新防撞系统的实施可用性。对于水面应用，需要指出的是，SURF 和 SURF-IA（B1-SURF：增强水面作业安全性和效率 - SURF、SURF-IA 和增强视觉系统 (EVS)）有望补充 A-SMGCS 1 级和 2 级（B0-SURF：水面作业安全性和效率（A-SMGCS 1-2 级））以及 A-SMGCS 3 级和 4 级（B2-SURF：优化水面路线和安全效益（A-SMGCS 3-4 级和合成视觉系统 (SVS)）。本手册由机载监视工作队 (ASTAF) 制定，该工作队由国际民航组织于 2010 年成立，是一个多学科专家团队，旨在及时制定国际民航组织的规定，以确保基于驾驶舱使用 ADS-B 的全球统一性和互操作性。本手册的三个主要目标如下：a) 支持实施 ASA 和初始机载监视能力，目前已有某些工业解决方案可用并投入使用；b) 提供与标准和建议措施 (SARP)、空中航行服务程序 (PANS) 和相关行业标准文件相关的指导材料和参考资料，即安全、性能和互操作性要求 (SPR) 和最低运行性能标准 (MOPS)；以及
BIANCA FEDERICI 的简历 - 热那亚
以及用于土地管理和网络地理数据使用的地理门户网站。她的科学训练始于水力学学科，她的学位和博士论文专注于河流形态动力学问题。然后，她将注意力转向监测河流环境，并解决了测量领土的问题以及对观测数据进行统计处理的数学方法。因此，研究重点是研究一种实验方法，该方法可以应用于河床的短期和长期监测，从而可以对有限面积的区域进行快速且廉价的调查。特别是，解决了实现 DTM（数字地形模型）的插值问题和插值参数的相对校准分析，通过使用 GIS 档案和分析工具根据测量活动本身分析的信息调整调查。因此，研究活动转向使用 GNSS 技术进行调查，该技术特别适合在紧急情况下进行环境监测，以支持永久站。特别是，设计了一个永久性 GNSS 站，用于持续的地球动力学监测，特别关注与安装天线的岩石纪念碑有关的技术和科学方面。同时，还开展了一项研究，以建立遍布利古里亚的永久卫星定位站网络。为此，计划了两次实时 GPS (RTK) 测量活动，参考伦巴第和皮埃蒙特的区域网络，以评估 RTK 测量对被测点位置的影响，参考网络本身的空间布局。此外，利用 GIS 和 DBMS 工具在空间分布数据管理和分析方面的潜力，解决了一些土地管理方面的问题，实施了适当的 GIS 程序，用于研究不透水环境中的领土可达性，制作河流洪水和海啸风险倾向图，评估降雨引发的山体滑坡的敏感性，评估真实的卫星可见性，即自动确定从数字表面模型 (DSM) 获得的障碍物，作为规划 GNSS 调查（包括静态和移动车辆）的支持工具，用于分析物流区域的防撞风险，评估 GNSS 对预测强烈气象事件的贡献，以及用于潜在近海养鱼场的 DSS 系统。目前的研究方向是：对大面积复杂地形区域的强降雨进行定位，有助于预测预警状态；建立综合模型，用于低成本监测降雨引发的山体滑坡；利用卫星技术对平均海平面研究做出贡献；在物流港区对移动车辆进行精确、低成本的定位，并结合实时防撞算法；在紧急情况下使用无人机进行摄影测量，并对移动车辆进行激光扫描，从而实现 3D 测量。
人机交互框架
摘要。在本文中，我们探讨了使用文字计算 (CWW) 系统和基于 CWW 的人机界面 (HCI) 和交互实现高效计算和 HCI 的可能性。所选应用用于展示问题和潜在解决方案，该应用是在自动驾驶的背景下。要解决的具体问题是，由人类文字命令指示的机器使用 CWW 执行将两辆有人或无人驾驶汽车停放在双车位车库的任务。我们将交互过程分为两个步骤：(1) 可行性验证和 (2) 执行。为了完成任务，我们首先验证可行性，包括评估车库是否空置、检查大致尺寸、检查不规则形状，以及根据大小、车辆类型、汽车是否载人所需的可接受公差范围以及防撞方法对需要停放的汽车进行分类。自动驾驶部分的执行由传感非数字模糊信息控制，这些信息指示与墙壁或障碍物的距离。执行算法使用一系列驾驶指令，旨在以简单有效的方式利用可用空间，而无需借助复杂的数值计算，例如确保汽车距离墙壁 2 英寸以内。对系统及其可用性进行了定性分析。分析表明，该方法具有减少
下一代机载防撞系统
构建一个能够满足商业航空所需安全标准的防撞系统具有挑战性。林肯实验室与其他组织合作，花了几十年时间开发和完善目前使用的系统 [1]。创建一个强大的系统很困难，原因有几个。系统可用的传感器不完善且噪声大，导致所涉及飞机的当前位置和速度不确定。飞行员行为和飞机动力学的多变性使得很难预测飞机未来的位置。此外，该系统必须平衡多个相互竞争的目标，包括安全和操作考虑。在过去的几年里，林肯实验室一直在开发先进的算法技术来应对这些防撞的主要挑战。这些技术依靠概率模型来表示各种不确定性来源，并依靠基于计算机的优化来获得最佳的防撞系统。使用记录的雷达数据进行的模拟研究证实，这种方法可以显著提高安全性和操作性能 [2]。美国联邦航空管理局 (FAA) 已组建一个组织团队来完善该系统，该系统现已被称为机载防撞系统 X (ACAS X)。2013 年令人满意的概念验证飞行测试将加强使 ACAS X 成为下一个防撞国际标准的目标。
自主船舶系统中人机交互的系统回顾
航运自动化程度正在提高。人工智能 (AI) 应用（如防撞和计算机视觉）的进步有可能增强或取代船舶导航员的角色。但是，如果以减少人类控制的方式实施 AI 技术，也可能危及安全。在这篇系统综述中，我们纳入了 42 项关于人类监督和控制自主船舶的研究。我们解决了三个研究问题 (a) 目前在自主船舶系统中如何采用人类控制？(b) 正在使用哪些方法、途径和理论来解决安全问题和设计挑战？(c) 哪些研究空白、监管障碍和技术缺陷是实施这些问题的最大障碍？我们发现 (1) 除了后备角色之外，人类操作员在确保自主船舶安全方面发挥着积极作用，(2) 系统理论过程分析和贝叶斯网络是基于风险的设计中最常见的风险评估工具，(3) 岸上控制中心操作员的新角色将需要新的能力和培训。自主船舶研究领域正在迅速发展。安全关键系统中与人工智能系统的互动日益频繁，带来了新的风险，凸显了新的研究问题。有效的人机交互设计取决于跨学科努力的增加，需要协调生产力与安全性（弹性），te
C-130J 后机身面板的自动铆接
Electroimpact 和 Lockheed Martin 开发了用于 C-130J 后机身面板的自动钻孔和紧固系统。为将该系统整合到 Lockheed Martin 现有的制造模式中，并调整 Electroimpact 现有的铆接机系列以制造这些旧式飞机部件，我们克服了许多设计和制造挑战。自动化方面的挑战包括设计一个非常长但足够坚固和轻巧的偏置铆接砧，用于紧固在深圆周框架周围，自动送入非常短的“方形”铆钉（其长度与头部直径相似），为没有现有 3D 制造数据的传统部件创建零件程序和模拟模型，以及为飞机部件提供防撞保护，防止机器碰撞（考虑到模型固有的不确定性和飞机部件的独特几何形状）。在将系统整合到 Lockheed Martin 现有的制造方法中时，我们克服了其他挑战，同时避免中断正在进行的生产活动和交付计划。我们找到并实施了所有这些问题的创新和新颖的解决方案。最终成功实现了机尾钻孔和铆接工作的自动化，从而提高了制造质量和生产成本，并开发出了可应用于未来自动化系统的新技术。