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摘要：图像处理在计算机视觉、医学成像、工业检测等众多领域具有广泛应用。边缘检测和图像分割是图像处理中的关键技术，前者用于提取图像中物体的边缘信息，后者旨在将图像划分为不同的区域。本文详细介绍了 Roberts、Prewitt、Sobel、Marr - Hildreth 和 Canny 这几种常见的边缘检测算子，以及 Otsu 图像分割方法，包括它们的原理、实现步骤，并对其性能特点进行了分析比较。
本文介绍了一个基于Simulink的多机器人任务分配与路径协调仿真系统。系统采用分层控制架构：上层使用匈牙利算法进行集中式任务分配，实现全局最优调度；下层通过速度障碍法(VO)实现分布式路径协调，确保局部避碰。在10m×10m仓库场景中，4台AGV协同完成10个搬运任务，相比无协调方案，总完成时间减少35%，实现零碰撞和均衡负载。文章详细展示了Simulink建模过程，包括任务生成器、分配器、VO
摘要：本文介绍基于Simulink的多机器人任务分配与路径协调仿真建模方法。通过匈牙利算法实现全局任务分配，结合速度障碍法(VO)进行局部路径避碰，构建了分层协同控制系统。在10m×10m仓库场景中，4台AGV完成10个搬运任务，相比无协调方案效率提升35%，实现零碰撞和负载均衡。文章详细讲解了Simulink建模步骤，包括任务生成器、分配器、VO模块等核心组件的实现，并分析了典型场景下的协调效果
现在定义 AC4 的设定点（SP）输入。对于此示例，感应电机转矩受控，并施加一系列转矩设定点。可以使用 Stair Generator 模块定义一系列设定点。连接到 AC4 模块设定点输入的 Stair Generator 模块生成在指定时间变化的信号。在此示例中，生成以下转矩序列。t (s)转矩设定点 (N.m)000.026000.2500.5-6000.750将 Stair Generato
本文完成了基于 Simulink 的通信延迟下多机轨迹一致性分析，实现了：✅掌握多智能体一致性理论与延迟稳定性判据✅构建含延迟的双积分器多机Simulink模型✅量化延迟对收敛性的影响并验证理论边界✅为实际系统提供延迟容忍设计依据。
四旋翼无人机以其灵活的机动性和广泛的应用场景，成为近年来研究的热点。实现四旋翼无人机稳定且精确的飞行控制，涉及到多个关键技术，包括准确的建模、有效的控制算法、逼真的动力学模拟以及可靠的状态估计。本文将围绕四旋翼建模、带积分动作的线性二次型调节器（LQR）控制、非线性动力学模拟以及扩展卡尔曼滤波器（EKF）状态估计展开探讨。
在多智能体系统的研究中，实现编队控制并同时避免智能体之间的碰撞是关键问题。传统方法常引入虚拟领导者来引导编队，但在某些场景下，无虚拟领导者的编队控制更具灵活性和实用性。本文探讨在没有虚拟领导者的情况下，如何达成多智能体编队并有效避免碰撞。
一、引言：锂电池剩余寿命预测的核心价值与技术挑战在新能源汽车、储能系统、便携式电子设备等领域，锂电池作为核心能量来源，其剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测直接关系到设备运行安全性、维护成本与用户体验。传统基于经验的寿命评估方法（如固定周期更换、容量阈值判断）存在精度低、资源浪费等问题，难以满足复杂场景下的动态管理需求。
在机器人导航、无人机飞行等诸多应用场景中，智能体常常需要在未知环境中自主规划路径以抵达目标位置。然而，现实环境复杂多变，随时可能出现不可预测的障碍，这就要求智能体具备实时路径重规划能力，以确保任务顺利进行。快速探索随机树（RRT）算法因其能够在复杂环境中快速搜索路径的特性，成为解决此类问题的常用方法之一。通过对 RRT 算法的优化与扩展，可以实现智能体在未知环境中面对不可预测障碍时的高效实时路径重
差速转向移动机器人基于速度的动力学模型与自适应控制器 MATLAB实现
非支配排序遗传算法（NSGA）是一种多目标优化算法，旨在解决具有多个目标函数的优化问题。NSGA是在遗传算法的基础上发展而来的，它通过一种称为"非支配排序"的策略，将解空间中的个体分为不同的等级，并通过交叉和变异等遗传操作来搜索适应于多个目标的优质解。NSGA首先对种群中的个体进行非支配排序，即根据个体之间的优劣关系将其划分为多个不同的前沿等级。一个个体如果在某个目标函数上优于另一个个体且不劣于另
以上改进算法大多致力于提高蚁群算法的搜索效率,得到尽可能短的路径,但并没有在路径的其他最优因素上进行研究。本文在前人的研究基础上，提出一种多因素的蚁群算法,利用路程长度、转弯次数以及坡度大小三种启发信息,使蚂蚁以多类型信息为基础寻找合适栅格，使搜索的路径在综合多种因素的基础上表现最优,并且结合多因素的信息素更新模型,综合评价各可行路径的优劣,并分配信息素,再结合改进的栅格地图建模法,利用非均匀初始
在科技日新月异的今天，移动机器人已广泛应用于工业生产、物流仓储、服务领域等多个方面，成为提高生产效率、降低人力成本的重要工具。而路径规划作为移动机器人实现自主导航的核心技术，直接决定了其能否高效、安全地完成任务。多因素蚁群算法通过综合考虑多种实际因素，为移动机器人路径规划提供了更为优化的解决方案，对于推动移动机器人技术的发展具有重要意义。
在机器人技术与自动驾驶领域，同时定位与地图构建（SLAM）技术是实现机器人自主导航的核心。机器人需要在未知环境中实时确定自身位置，并构建周围环境的地图，以便做出合理的决策和规划路径。基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的 SLAM 是一种经典且广泛应用的方法，然而，该方法存在不一致性问题，即估计的机器人位姿和地图与真实情况的偏差会随时间逐渐累积，严重影响系统性能。从可观测性角度研究这一问题，为深入理解和
移动机器人在现代科技发展中扮演着日益重要的角色，广泛应用于工业生产、物流配送、服务行业以及智能家居等众多领域。在这些应用场景中，移动机器人需要能够自主规划一条安全、高效的路径，从起始点移动到目标点，同时准确地确定自身在环境中的位置。路径规划的质量直接影响机器人的工作效率和任务完成能力，而精确的定位则是保证机器人按照规划路径准确行驶的关键。快速探索随机树（RRT）算法因其在复杂环境下快速搜索路径的能
随着无人机应用场景的复杂化，城市场景下的三维路径规划需同时优化路径长度、飞行时间、威胁规避、能耗等多个相互冲突的目标。传统单目标优化算法难以平衡多目标需求，而基于导航变量的多目标粒子群优化算法（NMOPSO）通过引入导航变量引导粒子搜索方向，结合多目标优化框架，在保持种群多样性的同时提升收敛速度，为无人机三维路径规划提供了高效解决方案。本文系统阐述NMOPSO算法的原理、在三维路径规划中的建模与实
随着无人机技术的快速发展，多无人机协同作业在军事侦察、物流配送、灾害救援等领域展现出巨大潜力。然而，动态环境下的复杂障碍物分布、通信延迟及无人机动力学约束，对协同路径规划与防撞技术提出了严峻挑战。本文聚焦动态环境下的多无人机系统，提出一种基于分布式模型预测控制（DMPC）的协同路径规划框架，结合改进蚁群算法与动态威胁处理机制，实现实时避障与路径优化。通过仿真实验验证，该方法在动态障碍物规避、多机冲
单边接触的5自由度半车模型的前向动态仿真完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
本文基于顶视投影方法，将六足机器人结构简化为3PRR并联构型，通过解析其运动学特性与控制策略，实现了对机器人平台的高精度轨迹跟踪控制。研究结合Quanser公司六足机器人平台，采用MATLAB构建数值仿真环境，验证了3PRR构型在紧凑工作空间内实现高加速度、重载荷搬运的可行性，为复杂地形下的机器人运动控制提供了理论支撑。
人工势场法是移动机器人路径规划的一种常用方法，其原理基于势场法的思想，被视为最基础的方法。本文利用人工势场法原理对移动机器人的路径规划进行了研究，并通过仿真验证了其有效性。
MATLAB R2025a安装与应用指南 MATLAB R2025a是MathWorks推出的新一代集成计算环境，融合AI技术与高性能计算，为科研与工程提供强大支持。本文提供完整安装指南： 核心特性：AI智能编码助手、优化计算性能（部分场景提速15倍）、增强可视化引擎及专业工具箱更新。。 安装步骤： 解压ISO镜像文件 以管理员身份运行安装程序 输入提供的安装密钥 选择自定义安装路径。【MATLA
摘要：针对企业MATLAB许可证管理效率低、资源分配不均等问题，本文提出第三方管理平台与MATLAB许可证系统集成方案。该方案通过API对接实现实时监控、智能分配和合规审计，解决了传统授权管理的痛点。创新点包括动态解析技术和弹性授权机制，经测试效率提升50%以上。2026年市场调研显示70%企业存在类似问题，该方案有望成为行业趋势。未来计划引入AI调度算法和预测模型，进一步优化管理效能，推动软件资
随着云计算和隐私保护需求的增长，加密图像中的可逆数据隐藏（Reversible Data Hiding in Encrypted Images, RDHEI）技术成为信息安全领域的研究热点。该技术允许在加密图像中嵌入额外信息，同时确保原始图像无损恢复，适用于医疗影像、军事通信等对数据完整性和安全性要求极高的场景。近年来，基于多MSB（Most Significant Bit）预测和霍夫曼编码的RD
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