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World File Search System障碍物
LIDAR和基于超声传感器的智能障碍物检测系统
近年来，LIDAR（光检测和范围）技术与自动驾驶电动汽车（AEV）的整合引起了极大的关注，这标志着朝着实现更安全，更有效的运输系统的关键步骤。LIDAR传感器具有提供精确和实时三维环境感知的无与伦比的能力，具有增强AEV的自主性和可靠性的巨大承诺。然而，在该领域迅速发展的研究中，确保居住者和行人的安全仍然是一个关键的关注，需要一丝不苟的关注。现有文献广泛地讨论了与AEVS中的LiDAR集成相关的技术方面和性能指标，但在解决有效缓解潜在风险所需的细微差别安全含义和主动措施方面存在显着差距。本文旨在通过提出一个综合框架来弥合这一差距，该框架优先考虑LIDAR技术将其整合到AEV中。
铁路的基于激光痛的障碍物检测框架
摘要。铁路上的障碍物检测是一个至关重要的操作安全问题，是一项复杂的任务，涵盖了许多挑战。当机器学习（ML）算法通常用于类似的应用中，例如自动驾驶驾驶[1] [2]，但由于可用数据的稀缺（尤其是图像），铁路领域面临着重大障碍，因此使常规ML方法不当。应对这一挑战，本研究提出并评估了一个使用LiDAR（光检测和范围）数据进行铁路障碍物检测的框架。该框架旨在解决图像数据稀缺性所带来的局限性，同时增强铁路环境中的操作安全性。开发的方法结合了能够在高达500米处检测障碍物的远距离激光雷达，以及火车的GPS（全球定位系统）坐标，以准确地确定其相对于检测到的障碍物的位置。使用数据融合方法处理LiDAR数据，其中有关轨道地形的预先存在的知识与聚类算法相结合，特别是DBSCAN（基于密度的基于密度的空间聚类，具有噪声的应用程序），以识别和分类在预定范围的距离处。在移动机车的范围内，特别是CP 2600-2620系列的测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。 这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。总体而言，LiDAR数据的利用与高级算法相结合，提出了增强铁路操作中障碍物检测能力的有前途的途径。通过克服与数据稀缺性相关的挑战，该框架有可能显着提高铁路网络内的运营安全性和效率。有必要进行进一步的研究和测试，以验证框架在各种铁路环境和运营条件下的性能。
Arduino障碍物避免蓝牙控制机器人
蓝牙控制的基于Arduino的障碍物避免了机器人摘要 - 本文是关于避免机器人的障碍物的设计和实现，该机器人由无线蓝牙控制。这是通过将自引导的导航系统结合起来并具有远程操作的能力，以使其对许多领域有用，包括监视，危险环境或教育。该机器人由最突出的Arduino MicroController组成，该机器人最突出地通过超声传感器捕获输入器，以检测到前部的近距离易位。使用此传感器数据，机器人可以做出实时决策并调整其防止碰撞的路径，最终导致无冲突导航。[1]允许其安全地导航环境，而似乎没有什么是此功能。设计包括一个蓝牙模块，允许用户使用智能手机或计算机从远处控制机器人。
直磷酸监测的倾斜和阅读障碍物电化学传感器
DNA2VEC载体。单词嵌入被广泛用于自然语言处理（NLP），可使用固定长度向量有效地将单词映射到高维空间中[19]。这个概念也已应用于DNA序列[20]。在这项研究中，我们利用了预训练的单词向量来嵌入DNA序列。我们通过窗口大小m（m = 3）和步长s（s = 1）进行长度n的DNA样本，然后获得长度m xi∈{x 1，x 2，x 3，...，x n-2}的N-2 DNA序列。每个X I可以在衍生自DNA2VEC的预训练的DNA载体基质中找到[21]。我们使用ei∈Rk来表达缝隙I序列的k（k = 100）维矢量，然后将我们的序列x i转换为e ei∈{e 1，e 2，e 3，...，e n-2}。最后，对于每个长度n的样本，它可以嵌入为：e 1：n -2 = e1⊕e2 e 2 e 2⊕e n -2（1），其中⊕表示串联算子。
基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法
摘 要 : ［ 目的 ］ 为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区 、 浮筒 、 小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不 佳的问题 ， 提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。 ［ 方法 ］ 首 先 ， 采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间的包含关系 ， 为栅格地图构建奠定基础 ， 期间 ， 基于群相邻 关系对近邻点迹进行凝聚 ， 抑制目标分裂导致的航迹偏差 ； 然后 ， 利用所提的基于自然对数函数的占据栅格 地图概率更新算法 ， 通过合理利用历史数据区分海杂波与微小海洋漂浮障碍物 ； 最后 ， 建立基于点迹属性的 栅格地图概率扩散模型 ， 以较好地保证典型动态目标占据栅格更新的实时性。 ［ 结果 ］ 实船试验结果表明 ， 所提方法可准确获取养殖区 、 浮筒等成片海洋漂浮障碍物的轮廓信息 ， 抑制目标分裂现象 ； 与经典方法相比 ， 所提方法对干舷 0.5 m 的小型漂浮物首次发现距离提升了 78.34 m ， 定位精度提升了 1.42 m 。 ［ 结论 ］ 所提方 法能够实现对多种海洋漂浮障碍物 、 海面运动目标的准确感知 ， 确保无人艇航行安全。
障碍物和阵风环境下节能无人机飞行控制方法
摘要：本文介绍了一种节能的无人机（固定翼无人机）控制方法，该方法由三组算法组成：飞行器航线规划、飞行中控制和修正预定飞行轨迹的算法。所有算法都应考虑无人机必须避开的障碍物和无人机作业区域中的风力。基于无人机数学模型、稳定和导航算法以及 Dryden 湍流模型进行了测试，并考虑了无人机推进系统的参数。本文详细描述了如何构建用于规划无人机任务的连接网络。提出了一种确定行动领域中不同点之间实际距离的算法，该算法考虑了障碍物的存在。该算法应基于在六边形网格上确定飞行轨迹的方法。它介绍了基于一组混合整数线性问题 (MILP) 优化算法模型开发的专有无人机路径规划算法。它介绍了无人机控制器如何使用预先准备的飞行路径来监督沿预设路径飞行。它详细介绍了当代无人机的架构，这些架构具有实现自主任务的嵌入式能力，这需要将无人机系统集成到文章中提出的路线规划算法中。特别关注了在有阵风的情况下无人机任务的规划和实施方法，这有助于确定无人机飞行路线以最大限度地降低飞行器的能耗。所开发的模型在基于 ARM 处理器的计算机架构中使用硬件在环 (HIL) 技术进行测试，该技术通常用于控制无人驾驶车辆。所提出的解决方案使用两台计算机：基于实时操作系统 (RTOS) 的 FCC（飞行控制计算机）和基于 Linux 并与机器人操作系统 (ROS) 集成的 MC（任务计算机）。这项工作的一项新贡献是整合了规划和监控方法，以实施旨在最大限度地降低车辆能耗的任务，同时考虑到风力条件。
用于车辆障碍物检测的 ARM 7 嵌入式控制器...
摘要：用于检测和监控驾驶员疲劳程度的技术方法不断涌现，许多方法目前处于开发、验证测试或早期实施阶段。先前的研究回顾了可用的疲劳检测和预测技术和方法。顾名思义，该项目是关于汽车中的先进技术，使其更加智能和互动，从而避免道路上的事故。通过使用 ARM7，该系统变得更加高效、可靠和有效。在汽车内或与汽车一起实施的人类行为检测系统数量非常少。在本文中，我们描述了一种实时在线安全原型，它可以在驾驶员疲劳的情况下控制车速。这种模型的目的是推进一种系统来检测驾驶员的疲劳症状并控制车速以避免事故。该系统的主要组件包括许多实时传感器，如眨眼、酒精、温度、振动传感器、带有软件接口的超声波测距仪传感器。关键词：嵌入式系统、传感器、车辆跟踪、锁定、微控制器、GPS、GSM
带有障碍物检测和警报系统的脑电波控制轮椅
许多受身体挑战的人面临着自由操纵的问题。椅子是最常见的设备，习惯于为身体挑战的人提供质量。但是，今天可用的大多数椅子，尤其是廉价的手动椅子，都需要人力援助才能四处走动。即使对于电动机椅，仍然需要用户的帮助才能使用控制器或按下按钮，以管理电动电动椅的运动。失去了手或有问题的人（例如脊髓灰质炎患者）似乎没有准备好驾驶椅子运动的许多用户。因此，他们本身无能为力。为了解决这个问题，其他建设性的方式是通过损害大脑来专门控制椅子的动作。这项技术可以使大多数人能够自行浏览椅子。因此，这可能会带来特别高的影响，尤其是对受挑战的人。
比较电磁性障碍物和手性诱导的自旋选择性
手性在许多物理，化学和生物学领域至关重要，那里有两种不可感染的形式（对映异构体），其中一个是另一种镜像。自巴斯德时代以来，手性和磁性之间的相互作用一直引起了人们的关注，这是新兴的媒介的来源。基本的对称性论点表明，当将手性系统置于磁场中时，允许使用磁性效果的全新效果系列（MCHA）（MCHA）（有关最近的综述，请参见1）。该家族的第一个成员要在实验中报告，光学MCHA，cor-响应于在吸收和折射的非极化光的吸收和折射中，并平行或与fine field eeld平行，2。3最初在可见的波长范围内观察到4、5、6的存在，后来在整个电磁频谱中确定了从78到X射线，910和Photochem-Istry中的整个电磁谱。11电MCHA（EMCHA），在Bismuth螺旋，12个碳纳米管的电阻中观察到，13碳纳米管，14个散装的导体，15个金属，15，16 16半导体17和超导体18作为电阻和电气的抗性i的电阻，并取决于电气的抗药性。 b通过（bI）=0（1 +b·i）（1）
欧洲空中航行安全组织地形和障碍物数据手册
附录 B 要素捕获指南 ................................................................................................ 165 B.1 简介 ...................................................................................................................... 165 B.2 使用案例 ................................................................................................................ 165 B.2.1 带范围的点障碍物 ............................................................................................. 166 B.2.2 障碍物分组 ............................................................................................................. 168 B.2.3 带电缆的障碍物 ............................................................................................. 170 B.2.4 移动障碍物 ............................................................................................................. 172 B.2.5 带复合结构的建筑物 ............................................................................................. 175 B.2.6 植被 ............................................................................................................................. 176 B.3 捕获方法 ............................................................................................................. 177 B.3.1 自动化 ............................................................................................................. 177 B.3.2 检测细小物体 ............................................................................................................. 178 B.3.3 使用现有地籍数据................................................................ 179 B.3.4 成本效益.............................................................................................. 179