在本文中，我们使用机器学习，概率和基于重力的方法的组合来提出一种用于为更大的墨尔本地区创建合成群体的算法。我们将这些技术与三个主要创新的混合模型相结合：1。分配活动模式时，我们为每个代理商生成各个活动链，对其队列量身定制; 2.选择目的地时，我们的目标是在旅行长度和目的地的基于活动的景点之间取得平衡; 3.我们考虑到代理人剩余的旅行数量，以确保他们不选择不合理的目的地以退回家庭。我们的方法是完全打开和可复制的，只需要公开的数据来生成与常用代理的建模软件兼容的合成代理商，例如Matsim。在各种人口尺寸的距离分布，模式选择和目的地选择方面，发现合成群是准确的。
translated by 谷歌翻译
全渠道的人类授权移动操纵器是一个实验平台，用于测试自动和人为多动物移动操作的控制体系结构。全渠道由mecanum-wheel全向移动基础和系列弹性三角型平行操纵器组成，它是一类更广泛的移动协作机器人（“ mocobots”）的特定实现，灵活和明确的有效载荷。 Mocobot的关键特征包括被动依从性，为人类的安全和有效载荷的安全性以及高保真的最终效应力控制，而与移动基础的潜在不精确运动无关。我们描述了Mocobots团队设计的一般考虑；根据这些考虑因素的设计；操纵器和移动基础控制器，以实现有用的多机器人协作行为；以及对大型，笨拙的有效载荷的人类多机协作移动操作进行的最初实验。对于这些实验，通过有效载荷，人类和全网络之间的唯一沟通是机械的。
translated by 谷歌翻译