In this paper, we view a policy or plan as a transition system over a space of information states that reflect a robot's or other observer's perspective based on limited sensing, memory, computation, and actuation. Regardless of whether policies are obtained by learning algorithms, planning algorithms, or human insight, we want to know the limits of feasibility for given robot hardware and tasks. Toward the quest to find the best policies, we establish in a general setting that minimal information transition systems (ITSs) exist up to reasonable equivalence assumptions, and are unique under some general conditions. We then apply the theory to generate new insights into several problems, including optimal sensor fusion/filtering, solving basic planning tasks, and finding minimal representations for feasible policies.

在本文中，我们介绍了基于差异驱动器快照机器人和模拟的用户研究的基于倾斜的控制的实现，目的是将相同的功能带入真正的远程介绍机器人。参与者使用平衡板来控制机器人，并通过头部安装的显示器查看了虚拟环境。使用平衡板作为控制装置的主要动机源于虚拟现实（VR）疾病；即使是您自己的身体与屏幕上看到的动作相匹配的小动作也降低了视力和前庭器官之间的感觉冲突，这是大多数关于VR疾病发作的理论的核心。为了检验平衡委员会作为控制方法的假设比使用操纵杆要少可恶意，我们设计了一个用户研究（n = 32，15名女性），参与者在虚拟环境中驾驶模拟差异驱动器机器人， Nintendo Wii平衡板或操纵杆。但是，我们的预注册的主要假设不得到支持。操纵杆并没有使参与者引起更多的VR疾病，而委员会在统计学上的主观和客观性上都更加难以使用。分析开放式问题表明这些结果可能是有联系的，这意味着使用的困难似乎会影响疾病。即使在测试之前的无限训练时间也没有像熟悉的操纵杆那样容易使用。因此，使董事会更易于使用是启用其潜力的关键。我们为这个目标提供了一些可能性。

在本文中，考虑了与人共享环境的机器人，并且可以在$ \ text {rrt}^\ text {x} $中利用的成本函数，这是一种基于随机抽样的算法，可以保证，保证渐近性最佳性，渐近性最佳性，（提出了安全的运动。成本函数是根据使用线性随机模型进行的人类运动预测的危险指数加权的路径长度，假设持续的纵向速度和横向速度变化，以及基于GMM/GMR的模型，在实验数据集上计算出基于GMM/GMR的模型人类轨迹。使用在现实世界中收集的人类轨迹的数据集对所提出的方法进行了验证。

我们提出了五个基本的认知科学基本宗旨，我们在相关文献中认真地将其确定为该哲学的主要基本原则。然后，我们开发一个数学框架来讨论符合这些颁布宗旨的认知系统（人造和自然）。特别是我们注意，我们的数学建模并不将内容符号表示形式归因于代理商，并且代理商的大脑，身体和环境的建模方式使它们成为更大整体的不可分割的一部分。目的是为认知创造数学基础，该基础符合颁布主义。我们看到这样做的两个主要好处：（1）它使计算机科学家，AI研究人员，机器人主义者，认知科学家和心理学家更容易获得颁发的思想，并且（2）它为哲学家提供了一种可以使用的数学工具，可以使用它澄清他们的观念并帮助他们的辩论。我们的主要概念是一种感觉运动系统，这是过渡系统研究概念的特殊情况。我们还考虑了相关的概念，例如标记的过渡系统和确定性自动机。我们分析了一个名为“足够的概念”，并表明它是“从颁布主义的角度来看”中“认知数学数学”中基础概念的一个很好的候选者。我们通过证明对最小的完善（在某种意义上与生物体对环境的最佳调整相对应）的独特定理来证明其重要性，并证明充分性与已知的概念相对应，例如足够的历史信息空间。然后，我们开发其他相关概念，例如不足程度，普遍覆盖，等级制度，战略充足。最后，我们将其全部绑架到颁布的宗旨。

本文考虑了使用户能够修改远程介绍机器人的路径的问题。该机器人能够自动导航到用户预定的目标，但是用户可能仍然希望修改路径，例如，远离其他人，或者更靠近她想在途中看到的地标。我们提出了人类影响的动态窗口方法（HI-DWA），这是一种基于动态窗口方法（DWA）的远程置换机器人的共享控制方法，该方法允许用户影响给予机器人的控制输入。为了验证所提出的方法，我们在虚拟现实（VR）中进行了用户研究（n = 32），以将HI-DWA与自主导航和手动控制之间的切换进行比较，以控制在虚拟环境中移动的模拟远程机器人。结果表明，用户使用HI-DWA控制器更快地实现了目标，并发现更容易使用。两种方法之间的偏好平均分配。定性分析表明，首选两种模式之间切换的参与者的主要原因是控制感。我们还分析了不同输入方法，操纵杆和手势，对偏好和感知工作量的影响。

本文介绍了基于可见性的移动机器人的\传感器\的数学模型。提供类似于针对计算机视觉的针孔摄像机模型的目的，介绍的模型有望提供有用的，理想化的与任务相关信息的特征，可以从其输出或观察值中推断出来。可能的任务包括当在未知环境中部署移动机器人时导航，本地化和映射。这些模型可以在传统的深度传感器之间进行直接比较，并突出显示触摸传感可能与飞行时间或视觉传感器互换的案例，并表征触摸传感提供的独特优势。这些模型包括接触检测，压缩，负载轴承和挠度。该结果可以作为移动机器人传感器融合系统创新触摸传感器设计的基本构建块。

我们建议展开沉浸式远程呈现机器人的用户所经历的轮换，以改善用户的舒适度并减少VR疾病。通过沉浸式远程呈现，我们指的是移动机器人顶部的360 \ TextDegree〜相机的情况将视频和音频流入遥远用户遥远的远程用户佩戴的头戴式展示中。因此，它使得用户能够在机器人的位置处存在，通过转动头部并与机器人附近的人进行通信。通过展开相机框架的旋转，当机器人旋转时，用户的观点不会改变。用户只能通过在其本地设置中物理旋转来改变她的观点;由于没有相应的前庭刺激的视觉旋转是VR疾病的主要来源，预计用户的物理旋转将减少VR疾病。我们实现了展开遍历虚拟环境的模拟机器人的旋转，并将用户学习（n = 34）进行比较，将展开旋转与机器人转弯时的ViewPoint转向。我们的研究结果表明，用户发现更优选且舒适的展开转动，并降低了他们的VR疾病水平。我们还进一步提出了关于用户路径集成功能，观看方向和机器人速度和距离的主观观察到模拟人员和对象的结果。

本文提出了一个基于抽样的运动计划者，该计划将RRT*（迅速探索随机树星）集成到预计运动原始图的数据库中，以减轻其计算负载，并允许在动态或部分已知的环境中进行运动计划。该数据库是通过在某些网格空间中考虑一组初始状态和最终状态对来构建的，并确定每个对与系统动力学和约束兼容的最佳轨迹，同时最小化成本。通过在网格状态空间中提取样品并在数据库中选择将其连接到现有节点的数据库中的最佳无障碍运动原始性，将节点逐渐添加到RRT*算法中可行轨迹树中的节点。如果可以通过无障碍的运动原始的原始较低的成本从新的采样状态达到一些节点，则树将重新接线。因此，运动计划的计算更密集的部分被移至数据库构建的初步离线阶段（以网格造成的某些性能退化为代价。可以对网格分辨率进行调整，以便在数据库的最优性和大小之间妥协。由于网格分辨率为零，并且采样状态的数量增长到无穷大，因此规划器被证明是渐近的最佳选择。

Recent increases in computing power have enabled the numerical simulation of many complex flow problems that are of practical and strategic interest for naval applications. A noticeable area of advancement is the computation of turbulent, two-phase flows resulting from wave breaking and other multiphase flow processes such as cavitation that can generate underwater sound and entrain bubbles in ship wakes, among other effects. Although advanced flow solvers are sophisticated and are capable of simulating high Reynolds number flows on large numbers of grid points, challenges in data analysis remain. Specifically, there is a critical need to transform highly resolved flow fields described on fine grids at discrete time steps into physically resolved features for which the flow dynamics can be understood and utilized in naval applications. This paper presents our recent efforts in this field. In previous works, we developed a novel algorithm to track bubbles in breaking wave simulations and to interpret their dynamical behavior over time (Gao et al., 2021a). We also discovered a new physical mechanism driving bubble production within breaking wave crests (Gao et al., 2021b) and developed a model to relate bubble behaviors to underwater sound generation (Gao et al., 2021c). In this work, we applied our bubble tracking algorithm to the breaking waves simulations and investigated the bubble trajectories, bubble creation mechanisms, and bubble acoustics based on our previous works.

Skeleton-based Motion Capture (MoCap) systems have been widely used in the game and film industry for mimicking complex human actions for a long time. MoCap data has also proved its effectiveness in human activity recognition tasks. However, it is a quite challenging task for smaller datasets. The lack of such data for industrial activities further adds to the difficulties. In this work, we have proposed an ensemble-based machine learning methodology that is targeted to work better on MoCap datasets. The experiments have been performed on the MoCap data given in the Bento Packaging Activity Recognition Challenge 2021. Bento is a Japanese word that resembles lunch-box. Upon processing the raw MoCap data at first, we have achieved an astonishing accuracy of 98% on 10-fold Cross-Validation and 82% on Leave-One-Out-Cross-Validation by using the proposed ensemble model.