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一、引言：SLAM 的核心痛点与 EKF 的破局之道1.1 同步定位与地图构建（SLAM）的本质需求SLAM 的核心矛盾的是 “未知环境中，机器人既不知道自己在哪，也不知道环境长什么样”—— 就像人在陌生城市迷路时，既分不清方向，也不认识街道，需要同时完成 “定位（确定自身位置）” 和 “地图构建（绘制环境轮廓）”。实际场景中，机器人会面临两个关键问题：传感器噪声：激光雷达、相机等传感器的测量数据
一、引言在航空交通管制、自动驾驶环境感知、军事目标追踪等领域，单一雷达传感器受探测范围、测量精度、抗干扰能力等限制，难以满足复杂场景下高精度、高可靠的轨迹估计需求。多雷达传感器组网通过空间分布的多个雷达协同采集目标观测数据，结合滤波算法融合多源信息，可显著提升轨迹估计的精度与鲁棒性。集中式卡尔曼滤波（Centralized Kalman Filter, CKF）通过中心节点汇聚所有雷达原始观测数据
1. 冲突避免：多无人机同时作业时，极易出现飞行路径交叉、空域争抢等冲突，利用 ABC 算法规划时，需额外增加约束机制，如基于时间窗或空间分离的策略，确保无人机之间保持安全距离，避免碰撞。未来，随着硬件算力提升、算法改进融合，基于 ABC 算法的无人机路径规划有望实现更精准、高效的多场景应用，推动无人机产业迈向新高度。然而，无人机要安全、高效地完成任务，精准且优化的路径规划至关重要，特别是在复杂的
一、研究背景与技术痛点迭代1.1 特征模态分解的优化需求升级参数寻优局限性：牛顿 - 拉夫逊算法依赖初始值选择，易陷入局部最优（如包络拟合系数迭代停滞），尤其在信号噪声强度＞15dB 时，分解精度下降 10%-15%；计算复杂度高：海森矩阵的求解与逆运算需消耗大量算力，在嵌入式设备（如边缘诊断模块）中部署时，实时性难以满足（分解 10s 振动信号需 1.5-2s，超出 0.5s 的工程阈值）；
author agreement怎么写?
一、引言：环保需求下，CNN 赋能智能垃圾分类1.1 垃圾分类的痛点与技术解决方案传统垃圾分类依赖人工识别，存在效率低、准确率差、成本高等问题：垃圾类别多（可回收、厨余、有害、其他等细分 10 + 类）；相似垃圾难区分（如纸类 vs cardboard、塑料瓶 vs 玻璃瓶）；环境干扰大（污渍、遮挡、光照变化影响识别）。
一、引言：频域扰动赋能图像隐私保护1.1 图像加密的核心需求与 DCT 变换的适配性图像传输与存储中，隐私泄露风险突出（如医疗影像、军事图像、个人隐私照片），传统加密（如 AES）直接对像素值加密，存在以下问题：计算量大，不适配实时场景（如视频流加密）；加密后图像完全杂乱，无法兼容压缩传输（如 JPEG）；硬件实现复杂，移动端部署成本高。
这段代码是 2D 环境下的双向 RRT（Bi-RRT）路径规划实现，核心逻辑是通过两棵树（分别从起点和终点生长）快速探索构型空间，最终找到一条无碰撞路径。代码结构简洁，模块化程度高，下面从 核心功能、代码解析、关键细节 三方面展开说明：一、核心功能总览• 环境：2D 平面构型空间（范围 [0,0]~[100,100]），支持自定义障碍物（通过 make2Dobstacles() 创建）。
水下成像技术在海洋资源勘探、水下目标检测、核电站水下检修、海洋生物监测及水下机器人作业等领域具有不可替代的作用。然而，水下环境的特殊性给成像质量带来了严峻挑战：水体对光的吸收与散射作用导致图像普遍存在颜色失真（多呈现蓝绿偏色）、对比度低下、细节模糊、远处物体雾化等问题。在普通海水中，距离超过10米的物体几乎无法分辨，特征波长的选择性吸收进一步加剧了颜色褪色，严重制约了水下视觉系统的应用效能。传统水
CLIP的预训练需要超大规模图文对数据（如LAION-400M）和超强算力，普通开发者很难复现。但可以基于开源的预训练模型做领域微调收集自己领域的“图文对”（如“工业零件图+缺陷描述”）；用对比学习的思路微调模型，让它更适配特定场景。从技术原理到实战落地，我们已经走完了CLIP的完整学习路径。它不仅是一个模型，更是多模态AI的“思维方式”——让图像和文本在语义层面“对话”。现在，不妨从识别身边的物
本文研究了具有非线性不确定性的多智能体系统的固定时间事件触发共识控制问题。基于事件触发策略的固定时间共识协议被提出，这些协议可以显著降低能量消耗和控制器更新的频率。集中式和分布式共识控制策略均被考虑。证明了在所提出的事件触发共识控制策略下，可以避免Zeno行为。与有限时间共识相比，固定时间共识可以在固定的收敛时间内达成，而与智能体的任意初始状态无关。最后，通过两个例子展示了固定时间事件触发共识协议
移动机器人路径规划旨在解决从起始状态到目标状态在给定空间内创建无碰撞路径的问题，这是无人作业的关键支撑技术。为解决渐近最优快速扩展随机树星形算法（RRT *算法）存在的收敛速度慢、规划效率低及路径成本高等问题，本文提出了一种基于混合采样策略和回溯选择父节点的改进运动规划器（Fast- RRT *算法）。首先，在采样阶段结合目标偏置策略与约束采样以降低采样盲目性；其次，在选择新节点父节点时，通过追溯
一、引言：自主机器人导航的 “寻路神器”——RRT 算法登场1.1 路径规划：自主机器人的核心导航难题在科技飞速发展的当下，自主机器人已广泛涉足仓储物流、室内服务、工业巡检等诸多领域，为人们的生产生活带来了极大便利。想象一下，在大型仓储物流中心，货物堆积如山，过道纵横交错，配送机器人需精准地穿梭其中，从起始位置迅速抵达目标货架，完成货物搬运任务；室内服务机器人要在复杂的家居环境里，避开家具、人员等
拓展卡尔曼滤波的移动机器人2D定位系统融合里程计和GPS数据实时估计机器人的位姿完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
卡尔曼滤波融合轮式里程计、激光雷达视觉地标观测（距离+方位角）高精度机器人位姿估计完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
EKF状态估计、AMCL（蒙特卡洛定位）、模糊控制与激光雷达避障ROS+Gazebo仿真环境下移动机器人自主导航与定位系统完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
在全球范围内，皮肤癌发病率持续攀升，其中黑色素瘤等恶性类型若能早期发现，5 年生存率可超 90%。但传统检测高度依赖专业皮肤科医生的经验判断，存在三大痛点：一是基层医疗资源匮乏，偏远地区患者难以及时获得专业诊断；二是良性与恶性病变外观相似，易出现误诊漏诊（尤其早期症状不典型）；三是人工筛查效率低，无法应对大规模人群普查需求。传统医学检测手段（如病理活检）虽准确，但耗时久、有创且成本高，亟需一种快速
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