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杆-块系统是倒立摆模型的简化版，由一个可移动的滑块和一根铰接在滑块上的刚性杆组成，其核心控制目标是通过调节滑块位移使杆保持垂直平衡。该系统作为经典非线性控制问题，广泛用于验证控制算法的鲁棒性与实时性。本方案通过对比LQR（线性二次型调节器）与LQR+QP（二次规划）两种控制策略，分析其在动态响应、能耗平衡及抗干扰能力上的差异，为工业自动化、机器人控制等领域提供理论支撑。两段 MATLAB 代码均用
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在短短几年内，生成式人工智能(Gen-AI)已经从一个只有少数早期采用者使用的能力有限的工具，变成了嵌入我们日常生活中的一种强大而不可避免的资源。例如，在一些领域，Gen-AI可能会取代人类(或大大减少人类的工作量)，而其他领域可能不会受到严重影响，甚至可能会增长。团队不应该试图解决所有这些想法，而是应该使用这些想法作为灵感，这将导致有说服力的和彻底的分析，这应该因团队而异。这将产生一个额外的AI
这些大学希望他们的学生会大楼成为未来发展的原型，这意味着他们的被动式太阳能策略设计不仅在今天，而且在未来的预计气候条件下都必须表现良好。名义上的松格罗夫大学位于一个温暖的低纬度地区，阳光照射量大，热浪越来越频繁，该大学正计划对其主要的学术机构进行重大改造。与任何新的策略或模型一样，你不仅需要描述你的方法，还要解释你的提议相对于以前的标准所具有的优势。这将产生一个额外的AI使用报告，您必须将其添加到
随着数字图像技术在医疗影像、军事侦察、个人隐私保护等领域的广泛应用，图像数据的安全性问题日益凸显。传统加密方法如AES直接对像素值加密，存在计算量大、无法兼容压缩传输、硬件实现复杂等缺陷。例如，512×512图像加密需处理262,144个像素点，而基于DCT（离散余弦变换）的加密方案通过频域系数扰动实现加密，计算量仅为传统方法的1/3，且与JPEG压缩标准兼容，可节省60%以上传输带宽。本研究聚焦
本文研究带领导者的一阶多智能体系统一致性控制问题。通过建立系统拓扑结构模型，设计基于邻居和领导者信息的控制率，使跟随者状态渐近收敛至领导者状态。理论分析表明，当拓扑连通时误差系统稳定。进一步引入状态预测器优化控制率，利用预测状态加快收敛速度。仿真结果显示，所提方法能有效实现多智能体系统的一致性跟踪。研究为多智能体协同控制提供了理论依据和实现方案。
本研究针对传统路径规划算法在复杂动态环境中存在的效率低、路径非最优等问题，提出一种融合双向快速扩展随机树（Bi-RRT）与Dijkstra算法的混合路径规划框架。通过Bi-RRT的双向搜索机制实现高效全局探索，结合Dijkstra算法对初始路径进行局部优化，在30×30栅格地图测试中，路径生成时间缩短至0.8秒，较传统RRT算法提升73%，路径长度优化率达40%。实验结果表明，该混合算法在动态障碍
在自动驾驶技术迅猛发展的当下，自动驾驶赛车作为该领域的前沿应用，对路径规划算法提出了极高要求。赛车运动具有高速、动态、竞争激烈等特点，要求路径规划算法不仅能快速响应复杂多变的赛道环境，还要在保证安全的前提下，实现最优的行驶路径规划，以提升赛车在比赛中的竞争力。快速探索随机树（RRT）算法作为一种基于采样的路径规划算法，凭借其快速探索高维空间、概率完备性等优势，在机器人路径规划、自动驾驶等领域展现出
人工势场法作为一种常用的路径规划方法，具有计算简单、实时性好等优点，在移动机器人路径规划中得到了广泛的应用。- **混合策略**: 将人工势场法与其他路径规划算法（如A*算法、Dijkstra算法等）结合，增强解决局部极小值问题的能力。- **在线学习**: 通过机器学习的方法自适应调整势场参数，提高在复杂环境中的适应能力。1. **计算效率高**: 由于只需要计算力的大小和方向，算法简单快速，适
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
基于RRT（快速扩展随机树）算法的路径规划 在自动驾驶、机器人导航等领域，路径规划是一项至关重要的技术。路径规划的主要目的是在给定的环境中，从起始点到目标点规划一条无碰撞的安全路径。在众多路径规划算法中，RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法因其效率和易用性而受到广泛关注和应用。本文将深入探讨RRT算法的实现，并提供相关的Python代码，帮助读者理解如何在给定地
无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle, USV）作为海洋工程领域的核心装备，凭借无人员伤亡风险、作业范围广、续航能力强等优势，已广泛应用于海洋环境监测、水上安防巡逻、港口物流运输、应急搜救及军事侦察等多元场景。其自主控制性能直接决定任务执行的精度、效率与安全性，是衡量USV智能化水平的核心指标。与无人机、地面机器人相比，USV的运行环境具有强扰动、高耦合、动态多变等显著特征
边缘检测是图像处理的基础任务，用于识别图像中物体的边界。Roberts、Prewitt、Sobel、Marr-Hildreth和Canny边缘检测器通过不同数学模型提取边缘特征，而Otsu方法通过自适应阈值实现图像分割。本文系统分析各算法的原理、优缺点及适用场景，为图像处理任务提供算法选型依据。
摘要：ENOVIA作为企业PLM系统核心，常面临许可证闲置率高的问题。本文提出四个解决方案：1）通过数据分析精准评估许可证需求；2）采用动态调度机制优化资源分配；3）加强用户培训提升使用效率；4）运用AI算法构建智能分配模型。实践表明，这些方法可将闲置率从25%降至9.2%。建议企业以数据为核心，结合动态调配和意识提升，实现PLM许可证高效管理，在数字化转型中赢得竞争优势。（149字）
本文综述了线性与非线性系统观测器与估计器领域的发展进展。研究发现扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无香料卡尔曼滤波器（UKF）适用于磁针系统[18]。文中实现了这两种滤波器并比较了其性能，结果表明 UKF 优于 EKF。具体实现细节与性能对比详见实施部分。
本文介绍了如何绘制常用的行政区划四(五)色图，方法有些繁琐，主要用到的工具有：Matlab，主要战场在线网址：www.cainiaojc.com，辅助工具在线网址：阿里云 DataV 数据可视化平台，提供svg
在科学计算领域，MATLAB和Python就像两把各有所长的“神兵利器”——MATLAB凭借矩阵运算的“独门绝技”称霸工程仿真，Python则依靠开源生态的“人海战术”横扫AI与数据科学。但在实际研发中，单一语言往往难以覆盖全流程需求：用MATLAB做完工程仿真，想对接Python的机器学习模型；用Python训练好AI模型，又需要MATLAB做工程验证
一、引言：机器人网格路径规划的痛点与 RRT 的破局之道1.1 路径规划的核心需求：从起始区到目标区的无碰撞通行在机器人自主导航领域，路径规划始终是核心问题。想象一个场景，仓库中机器人需要从货物存储区（起始区域）搬运货物到分拣区（目标区域），仓库内货架林立（静态障碍物），还有其他机器人和工作人员在移动（动态障碍物）。机器人必须在这样复杂的网格环境中，规划出一条安全、高效的行进路线，确保既不撞上障碍
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