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SO-SLAM:具有比例和对称纹理约束的语义对象SLAM

对象SLAM将对象的概念引入到同步定位和映射(SLAM)中,并帮助理解移动机器人和对象级交互应用程序的室内场景。最先进的目标SLAM系统面临着诸如部分观测、遮挡...

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基于加速近似梯度的鲁棒模型预测控制算法

本文提出了一种基于管技术和近似梯度法的针对具有加性干扰的线性系统的加速鲁棒模型预测控制(RMPC)算法。我们的研究由两部分组成。首先,在RMPC目标中,管截面最...

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不确定条件下城市空中交通运营的风险有界路径规划

防撞是飞行器在动态和不确定城市环境中自主运行的一个基本问题。本文介绍了一种在这种环境下运行的无人机(UAV)的风险有界路径规划算法。该算法提出了带有机会约束的快...

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基于动力学优化的轨迹优化

我们提出了一个双层轨迹优化的框架,其中系统的动力学被编码为约束优化问题的解,并且这个下层问题的平滑梯度被传递给上层轨迹优化器。这种基于优化的动力学表示使约束处理...

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参考轨迹不可行的模型预测控制

模型预测控制(MPC)公式通常建立在可行参考轨迹可用的要求上。然而,在实际设置中,为了方便起见,使用了系统动力学方面不可行的参考。本文证明了在这一情况下,即当使...

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工业电力系统可扩展快速减载技术的开发和验证

这项工作的目的是改进现有的工业电力系统快速减载算法,以提高性能、可靠性和可扩展性,以备将来的扩展。本文阐述了计算脱落矩阵的可扩展算法的开发,以及在海上平台电网模...

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GenCAT:使用类、属性和拓扑之间的受控关系生成属性图

生成带有节点标签的大型综合属性图是支持各种图分析方法实验研究的一项重要任务。现有的图形生成器无法同时模拟真实图形所显示的标签、属性和拓扑之间的关系。出于这一限制...

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无序数据向量的线性方程组

在最近考虑将线性方程推广到无序数据向量和有序数据向量之后,我们进一步推广到无序数据向量的k元素集。这些广义方程自然出现在向量加法系统(或Petri网)的分析中,...

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软件科学中的符号计算:我个人的看法

在本文中,我对软件科学中符号计算的范围和相关性提出了自己的观点。为此,我将讨论符号计算、软件科学、自动编程、数学知识管理、人工智能、算法智能、数值计算和机器学习...

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OGRe:面向对象的Mathematica广义相对论软件包

我们提出了了OGRe,一个用于张量演算的现代的Mathematica软件包,其设计既强大又易于使用。该软件包可用于数学和物理中需要张量计算的各种场合,但它特别适...

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交互式场景中的连续点云预测:综述

点云已广泛应用于自动驾驶领域,因为它可以提供比二维图像更全面的环境三维表征。基于点云序列(PCS)的点态预测是环境理解的重要组成部分,它可以帮助自主车辆的决策和...

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具有增强闭环稳定性的神经网络最优反馈控制

最近的研究表明,监督学习是设计高维非线性动态系统最优反馈控制器的有效工具。但是这些神经网络(NN)控制器的行为仍然没有得到很好的理解。在本文中,我们使用数值模拟...

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异构服务器集群中的负载平衡:来自产品形式排队模型的见解

有效利用数据中心中的服务器需要性能分析方法,不仅考虑需求的随机性,还考虑服务器的异构性。尽管最近的几项工作证明了经典负载平衡算法在多服务器模式下的异构感知变体的...

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异构移动场景下的TSCH评估

时隙信道跳频(TSCH)是IEEE 802.15.4标准中定义的一种媒体接入协议。它已被证明是工业应用中最可靠的选择之一。TSCH具有很大的灵活性,可以根据特定...

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EventPoint:事件摄影机的自监督局部描述符学习

我们提出了一种基于帧的事件数据的,利用自我监督学习方法提取内在点和描述的方法,它被称为 EventPoint。与事件数据的其他特征提取方法不同,我们在真实数据驱...

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仿生机器人感知与模仿机器的人类感知相结合

我的首要研究目标是为机器人提供感知能力,使其能够以类似人类的方式与人类互动。为了发展这些感知能力,我认为研究人类视觉系统的原理是有用的。我使用这些原理来开发新的...

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三维激光雷达SLAM的实时全局再定位框架

同步定位与地图构建((SLAM)是近年来的一个研究热点。在更加经济实惠的3D激光雷达传感器的背景下,3D激光雷达SLAM的研究越来越受到欢迎。此外,点云地图的重...

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从运动运动学到对象特性:人类谨慎性的在线识别

当操纵物体时,人类会根据他们所处理的物体的特征来调整他们的动作。因此,细心的观察者可以预见被操纵对象的隐藏特性,例如其重量、温度,甚至操纵时是否需要特别小心。这...

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KITTI-CARLA:由CARLA模拟器生成的类似KITTI的数据集

KITTI-CARLA是从使用与KITTI数据集相同的传感器车辆的CARLA v0.9.10模拟器构建的数据集。因此,该车辆有一个位于屋顶中部的Velodyne...

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机载机器人智能体的实时训练的自主好奇心

学习过程需要学习和好奇心。一个好的学习者不仅善于从提供给它的数据中提取信息,而且善于从中找到合适的新信息进行学习。当要求人工操作员提供基本事实时,尤其如此——这...

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