近年来，工业机器人的兴起使得建造的效率和安全性得以提升，但由于机器人由于大小与活动范围的限制，在大型建筑上难以施展拳脚。上海同济大学建筑系的无人机自主建造小组，正在进行以无人机取代工业机器人进行空中建造为目的，进行无人机自主建造系统的研究，系统由无人机空间位姿反馈和地面站轨迹控制两部分组成。该小组先在一定规模的场地中布置适用场景进行无人机飞行，通过无人机空间位姿的获取，设计地面站控制系统，之后便可将装置的尺度扩大到真实建造的尺度，进行建筑建造。无人机空间位姿的获取，是通过NOKOV度量光学三维动作捕捉系统作为空间定位系统，主要依赖于其精确到亚毫米的高精度捕捉。在层高2.5m，工作区域面积约为5
导航技术和我们的生活息息相关。行人导航系统是一种为行人提供导航服务的便携式设备，可以适应地下、矿洞等卫星信号拒止的地区，以及大商场等拓扑结构复杂的地区，通常基于MIMU实现，本质上是惯性导航系统的一种。由于采用了MIMU器件，行人导航系统也面临精度差和误差累积的问题。因此提高行人导航系统的精度、约束误差发散是行人导航领域的热门研究方向。协同导航技术是提高行人导航精度的一种方案，通过多智能体系统进行节点间导航状态共享、节点间信息测量或者节点位置信息及不确定性信息存储转发的方式来提高各个节点的导航精度。包含行人节点和无人车节点的多智能体系统是一类典型的异构多智能体系统。无人车通常可以搭载丰富的导航
导航技术和我们的生活息息相关。行人导航系统是一种为行人提供导航服务的便携式设备，可以适应地下、矿洞等卫星信号拒止的地区，以及大商场等拓扑结构复杂的地区，通常基于MIMU实现，本质上是惯性导航系统的一种。由于采用了MIMU器件，行人导航系统也面临精度差和误差累积的问题。因此提高行人导航系统的精度、约束误差发散是行人导航领域的热门研究方向。协同导航技术是提高行人导航精度的一种方案，通过多智能体系统进行节点间导航状态共享、节点间信息测量或者节点位置信息及不确定性信息存储转发的方式来提高各个节点的导航精度。包含行人节点和无人车节点的多智能体系统是一类典型的异构多智能体系统。无人车通常可以搭载丰富的导航
摘要：“边云协同”，即云端与边缘的协同。通过边云通道，部署在边缘节点上，并实现在云端远程管理应用，保障部署在边缘的应用能够正常运行，并通过与云端的连线，将业务执行结果在云端呈现。本文分享自华为云社区《使用华为云IoT平台的IoT边缘体验“边云协同”【我的IoT端边云体验】》，作者：Jan-tao。边云协同“边云协同”，即云端与边缘的协同。通过边云通道，部署在边缘节点上，并实现在云端远程管理应用，保障部署在边缘的应用能够正常运行，并通过与云端的连线，将业务执行结果在云端呈现。IoT边缘优势就近接入：支持现场的物联网设备就近接入，可以实现设备的管理、智能控制、数据治理。本地自治：通过部署边缘节点，
摘要：“边云协同”，即云端与边缘的协同。通过边云通道，部署在边缘节点上，并实现在云端远程管理应用，保障部署在边缘的应用能够正常运行，并通过与云端的连线，将业务执行结果在云端呈现。本文分享自华为云社区《使用华为云IoT平台的IoT边缘体验“边云协同”【我的IoT端边云体验】》，作者：Jan-tao。边云协同“边云协同”，即云端与边缘的协同。通过边云通道，部署在边缘节点上，并实现在云端远程管理应用，保障部署在边缘的应用能够正常运行，并通过与云端的连线，将业务执行结果在云端呈现。IoT边缘优势就近接入：支持现场的物联网设备就近接入，可以实现设备的管理、智能控制、数据治理。本地自治：通过部署边缘节点，
初探富文本之CRDT协同实例在前边初探富文本之CRDT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、分布式的最终一致性理论、偏序集与半格的概念、为什么需要有偏序关系、如何通过数据结构避免冲突、分布式系统如何进行同步调度等等，这些属于完成协同所需要了解的基础知识，实际上当前有很多成熟的协同实现，例如automerge、yjs等等，本文就是关注于以yjs为CRDT协同框架来实现协同的实例。描述接入协同框架实际上并不是一件简单的事情，当然相对于接入OT协同而言接入CRDT协同已经是比较简单的了，因为我们只需要聚焦于数据结构的使用就好，而不需要对变换有过多的关注。当前我们更加关注的是Op-basedCRDT
初探富文本之CRDT协同实例在前边初探富文本之CRDT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、分布式的最终一致性理论、偏序集与半格的概念、为什么需要有偏序关系、如何通过数据结构避免冲突、分布式系统如何进行同步调度等等，这些属于完成协同所需要了解的基础知识，实际上当前有很多成熟的协同实现，例如automerge、yjs等等，本文就是关注于以yjs为CRDT协同框架来实现协同的实例。描述接入协同框架实际上并不是一件简单的事情，当然相对于接入OT协同而言接入CRDT协同已经是比较简单的了，因为我们只需要聚焦于数据结构的使用就好，而不需要对变换有过多的关注。当前我们更加关注的是Op-basedCRDT
前情提要：工作有时候负荷比较小，会接一些咸鱼上的活儿或者自己学点软件技能，这时候会出现一个情况，公司笔记本一般不带回家，家里台式机，白天在公司摸鱼编辑的文件，晚上回家想接着干怎么办呢，或是晚上在家干的文件，白天在公司怎么接着摸呢？U盘肯定太慢了，不方便，之前一直用的百度云盘，还充了会员，但是也比较麻烦。很久之前就对git和GitHub这两个工具有所了解，但没有好好加以利用，因为觉得有点复杂，前天看到一篇文章（最后给出链接）介绍了如何用给git和GitHub协同做工，非常符合我上面的需求，钻研一晚成功实现，下面开讲：首先下载git和GitHub客户端。，然后新建一个文件夹，这个文件夹就是一会儿你
前情提要：工作有时候负荷比较小，会接一些咸鱼上的活儿或者自己学点软件技能，这时候会出现一个情况，公司笔记本一般不带回家，家里台式机，白天在公司摸鱼编辑的文件，晚上回家想接着干怎么办呢，或是晚上在家干的文件，白天在公司怎么接着摸呢？U盘肯定太慢了，不方便，之前一直用的百度云盘，还充了会员，但是也比较麻烦。很久之前就对git和GitHub这两个工具有所了解，但没有好好加以利用，因为觉得有点复杂，前天看到一篇文章（最后给出链接）介绍了如何用给git和GitHub协同做工，非常符合我上面的需求，钻研一晚成功实现，下面开讲：首先下载git和GitHub客户端。，然后新建一个文件夹，这个文件夹就是一会儿你
SDX是SoftwareDefinedX的缩写，即软件定义范式，强调的是软件的意义及系统的融合。我们可能需要特别关注物理系统和网络空间之间的关键边界、运营技术（OT）和信息技术（IT）之间的关键边界技术，在这些边界上，需要充分展开具有挑战性的文化和技术融合。数字转型的成功在很大程度上取决于这个复杂的融合过程。数字转型的主要目标之一是将人类和“智能”应用到管理、优化和控制接触物理世界的系统。这种智能既来自于人类的知识和经验，也来自于物理模型（如数字孪生）或人工智能模型（如神经网络）。这种智能可以托管在所谓的“网络空间”资源中，可以通过物理系统感知不断丰富，并通过某种形式的驱动应用于控制这些物理系
