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针对两轮平台（自平衡车、两轮机器人）俯仰角估算中 “加速度计易受振动干扰、陀螺仪存在积分漂移” 的核心矛盾，提出一种 EKF（扩展卡尔曼滤波）与 Madgwick 滤波器融合的俯仰角估算方案。首先建立两轮平台动力学模型与传感器误差模型，明确俯仰角与角速度、加速度的映射关系；其次设计双滤波器融合架构：EKF 利用动力学模型实现姿态角最优估计，抑制陀螺仪漂移，Madgwick 滤波器通过梯度下降算法快

一、引言：机器人动态避障的技术痛点与核心需求移动机器人在工业巡检、仓储物流、服务机器人等领域的应用中，常面临动态变化的环境（如移动行人、突发障碍物、其他机器人），动态避障路径规划成为保障机器人安全、高效运行的核心技术。传统路径规划算法（如 A*、Dijkstra）仅适用于静态环境，面对动态障碍物时易出现碰撞风险或路径冗余；而简单避障策略（如人工势场法）存在局部最优陷阱，难以适配复杂动态场景。动态适

一、引言：多机器人编队的技术痛点与核心需求多机器人编队在物流运输、应急救援、环境勘探等领域具有广泛应用价值，其核心目标是：在动态环境中（含移动障碍物），通过分布式协同实现机器人队列的有序移动、路径优化与碰撞规避。当前技术面临三大核心挑战：分布式路径规划的实时性（避免中心节点算力瓶颈）、动态避障的快速响应（应对突发障碍物）、领袖 - 跟随者的状态同步精度（确保编队队形稳定）。传统集中式规划算法（如全

1. 引言：为什么需要位姿时间戳对齐？在自动驾驶、移动测绘、机器人导航等场景中，GNSS（全球导航卫星系统）负责提供高精度位姿（位置 X/Y/Z + 姿态四元数 Qx/Qy/Qz/Qw），激光雷达负责采集环境点云数据，二者需通过时间戳对齐才能实现点云与地理坐标的精准融合 —— 毕竟 GNSS 和激光雷达的采样频率不同（如 GNSS 采样率 10Hz、激光雷达 100Hz），同一时刻的观测数据无法直

一、核心痛点：机器人路径规划的核心需求与算法适配场景避障可靠性：精准规避静态 / 动态障碍物，无碰撞风险；路径最优性：最短路径（能耗最低）、平滑路径（运动成本低）；实时性：复杂环境下快速生成路径，适配动态场景。A-star：适用于已知环境、静态障碍物、追求最优路径的场景（如室内 AGV 导航）；PRM（概率路线图）：适用于高维空间、复杂障碍物、多查询场景（如机械臂运动规划）；RRT（快速扩展随机树

RRT，全称快速探索随机树（Rapidly-exploring Random Tree） ，是一种基于采样的路径规划算法，在机器人运动规划、自动驾驶等领域应用广泛，特别适用于高维空间和复杂环境下的路径求解。其基本原理是通过在空间中随机采样点，并逐步构建一棵树形结构（搜索树）来寻找从起点到终点的可行路径。算法从起点开始，将起点作为树的根节点。在每一次迭代中，首先在空间中随机生成一个点（也可以有一定概

一、引言：为什么激光熔覆铁基涂层需要 “精准优化”？激光熔覆铁基涂层因高强度、高耐磨性的优势，广泛应用于机械零件修复、模具强化等工业场景 —— 小到发动机曲轴的磨损修复，大到矿山机械的表面强化，其涂层质量直接决定零件的使用寿命和运行安全性。但实际生产中，涂层易出现开裂、孔隙率超标、结合强度不足等问题，而激光功率、扫描速度、送粉量等工艺参数的交互作用，更是让优化难度翻倍。传统单因素优化方法无法兼顾多

随着无人机技术在物流配送、电力巡检、应急救援、环境监测等领域的广泛应用，其作业环境逐渐从结构化静态场景向非结构化动态场景拓展。动态环境中存在移动障碍物（如行人、车辆、其他飞行器）、突发障碍（如临时施工区域、天气突变导致的危险区域）等不确定因素，对无人机的自主避障能力和路径规划实时性提出了严苛要求。传统路径规划方法（如 A*、Dijkstra 算法）虽能在静态环境中生成最优路径，但面对动态变化时存在

随着无人机技术在物流配送、电力巡检、应急救援、环境监测等领域的广泛应用，其作业环境逐渐从结构化静态场景向非结构化动态场景拓展。动态环境中存在移动障碍物（如行人、车辆、其他飞行器）、突发障碍（如临时施工区域、天气突变导致的危险区域）等不确定因素，对无人机的自主避障能力和路径规划实时性提出了严苛要求。传统路径规划方法（如 A*、Dijkstra 算法）虽能在静态环境中生成最优路径，但面对动态变化时存在