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Residential area mea的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品
國立政治大學 地政學系 蔡育新所指導 林家靖的 都市「街區開放空間」「以自然為本(Nature-based Solutions , NBS)」規劃設計之氣候變遷綜效、權衡、共效益－社區道路 （2021），提出Residential area mea關鍵因素是什麼，來自於都市計畫、「街區開放空間」、氣候變遷、減緩與調適、綜效、「以自然為本(Nature-based Solutions、NBS)」。
而第二篇論文國立臺灣大學 電機工程學研究所 連豊力所指導 黃國郡的 基於牛耕式轉行運動與快速沃羅諾伊圖結合回授覆蓋式路徑規劃之避障控制系統 （2020），提出因為有 機器人、避障、覆蓋式路徑規劃、牛耕式轉行運動、沃羅諾伊圖的重點而找出了 Residential area mea的解答。
都市「街區開放空間」「以自然為本(Nature-based Solutions , NBS)」規劃設計之氣候變遷綜效、權衡、共效益－社區道路
為了解決Residential area mea 的問題，作者林家靖 這樣論述：
近年全球氣候變遷之影響愈加顯著，將「以自然為本的解決方案(Nature-based Solutions , NBS) 」納入都市規劃決策中，日漸成為學者、政策擬定者的著重方法。本國現階段進入危險老舊建物重建的必要時點，提供建成環境「街區開放空間(Street open space)」重塑的可能，善用「以自然為本」的規劃設計可產生多項因應氣候變遷減緩、調適、與其他永續效益，以作為都市空間因應氣候變遷威脅之重要工具。本研究以台北市社區道路街區開放空間為實證範圍，透過敘述性統計、成對樣本t檢定、集群分析與質性分析，探討街區開放空間因應氣候變遷之空間規劃設計與產出效益，納入綜效(Synergies)
、權衡(Trade-offs)與共效益(Co-benefits)的分析觀點釐清永續導向重建策略間的交互關聯性。研究成果顯示，社區道路街區開放空間規模、「以自然為本」環境產出規模、與因應氣候變遷及其他永續效益皆於重建後有所成長，惟街區開放空間之規劃設計仍以灰基底概念為主，導致該空間無法完全發揮潛在效益，甚或衍生負面效益，顯示現行規範無法有效引導建物永續導向重建。本研究政策建議為：善用建物退縮政策增加社區道路街區開放空間規模、有效執行綠基底設計理念，並將必要灰色空間透水鋪面化，建立街區「以自然為本」的空間環境，落實永續導向重建。
基於牛耕式轉行運動與快速沃羅諾伊圖結合回授覆蓋式路徑規劃之避障控制系統
為了解決Residential area mea 的問題，作者黃國郡 這樣論述：
本篇論文針對避障控制系統的問題提出解決方案。本文的主要貢獻包括牛耕式轉行運動與快速沃羅諾伊圖的結合(B-RV)以及具有標準傳感器融合過程的重新規劃導航系統。 B-RV是用以確定機器人的參考路徑亦為全域路徑規劃。結合牛耕式轉行運動和沃羅諾伊路線圖，機器人可以遍歷整個空間。為了使機器人具有更高的智能性，機器人將在每次運行過程中透過相似性比對來優化路徑。迴授過程使機器人更加安全。對於所提出的導航系統，該機器人不僅能夠應對未知的障礙場景，而且能夠在理論和實作上追蹤路徑。藉由修改過後的Bug 演算法可以重新規劃覆蓋路徑以解決未知障礙場景的問題。而機器人的定位分成，局部姿態估計和全局姿勢估計。局部姿勢估
計將里程計和慣性測量的數據融合在一起，記錄在局部坐標。而全局估計，採用GPS進行全局定位。使用擴展卡爾曼濾波器進行感測器融合後，即可進行機器人控制和導航。模擬和實驗都在機器人作業系統（ROS）下進行。模擬結果證實所提出演算法在覆蓋路徑過程中比傳統的方法更為有效。為了驗證所提出系統的效果，進行了多次實驗。在草雕和迴授並優化的路徑規劃實驗結果證實所提出的解決方案可以應用在現實世界中。