在智能驾驶、自主导航机器人等领域，智能车的精准路径规划是保障行驶安全与效率的核心技术。路径规划的核心目标是在复杂环境中为智能车规划出一条从起点到终点、满足避障要求、符合行驶约束的最优路径。ROS（机器人操作系统）作为开源的机器人开发框架，为智能车路径规划提供了模块化的开发环境与丰富的工具包；RRT（快速搜索随机树）算法凭借其高效的空间搜索能力，适合解决复杂环境下的路径规划问题；模糊控制则能有效处理

在机器人运动控制、康复医疗设备研发等领域，精准模拟人体手臂运动规律并实现有效控制，是提升设备适配性与控制精度的核心需求。人体手臂运动的动力核心源于肌肉收缩，而Zajac提出的Hill型肌肉模型作为经典的肌肉力学模型，能够精准刻画肌肉在收缩过程中的力-长度-速度关系，为手臂运动模拟提供了可靠的生物力学基础。本文聚焦基于Zajac的Hill型肌肉模型，构建肱二头肌驱动的手臂运动PID控制模拟系统，通过

想象一下，你操控着一个机器人，它正身处一个充满各类障碍物的复杂环境中，比如一个堆满了箱子和杂物的仓库，或是布满巨石和沟壑的野外。你的目标是让机器人从当前位置出发，顺利抵达指定地点，完成货物搬运、探索未知区域等任务。此时，机器人该如何规划出一条安全、高效的行进路线，避开沿途的障碍物，成为了实现任务目标的关键所在。这，便是路径规划算法的核心使命。路径规划算法，宛如赋予机器人智慧的 “大脑”，能够依据环

在自动驾驶、机器人导航、三维测绘等领域，3D点云定位是实现自主运动的核心技术，其目标是通过激光雷达等传感器获取的3D点云数据，精准估计载体（车辆、机器人）的位姿状态（位置与姿态）。传统3D点云定位方法常需先对做点云特征提取与匹配，再进行状态更新，但特征提取过程易受动态障碍物（行人、车辆）、环境光照变化、遮挡等因素影响，导致匹配失效或误差累积；同时，常规滤波算法（如标准EKF）在处理三维位姿这种具有

在工业控制、机器人运动、智能制造等领域，最优控制是实现系统高效、稳定运行的核心技术，其目标是在满足系统约束的前提下，找到最优控制输入，使预设性能指标达到最优。传统最优控制方法高度依赖系统的精确数学模型，然而在实际场景中，许多复杂系统（如非线性工业过程、柔性机器人、化工反应过程）的动力学特性难以精准建模，存在参数不确定性、未建模动态等问题，导致传统模型依赖型控制方法的控制效果大打折扣。

基于多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的分布式学习和协同控制是当前人工智能、控制理论、机器人学等领域的研究热点。其核心目标是：通过多个智能体（如机器人、传感器、无人机等）的局部交互与协作，在无中心节点的分布式架构下，实现 “共同学习知识 / 模型” 与 “协同完成复杂任务” 的双重目标。以下从核心概念、关键技术、融合关系及应用场景展开详细说明。

在音频信号处理与传感器网络领域，声源定位技术具有广泛的应用前景，如智能安防、语音交互、环境监测等。基于到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）的定位方法通过计算声源信号到达不同麦克风的时间差异，结合几何关系实现对声源位置的精确估计。本文聚焦于采用正方形麦克风阵列构建 2D 声源定位系统，详细阐述其定位原理、算法推导、系统实现及可视化展示过程。一、TDOA 定位原

在科技飞速发展的当下，多智能体系统（Multi-Agent Systems，MAS）凭借其强大的分布式处理和协同能力，成为自动化控制领域的研究热点。其中，协同群集运动控制作为多智能体系统的关键技术，能够使多个智能体在复杂环境中高效协作，实现诸如编队飞行、群体搜索等任务，在智能交通、无人机集群作业、机器人协作等领域展现出巨大的应用潜力。

在工业生产、智能物流、服务机器人、无人勘探等领域，机器人的自主导航能力是实现自动化作业的核心前提，而路径规划作为自主导航的关键环节，直接决定了机器人的运动效率、作业安全性与任务完成质量。路径规划的核心目标是：在已知或部分已知的环境中，为机器人规划一条从起始点到目标点的最优路径，该路径需满足无碰撞（避开障碍物）、代价最优（如距离最短、时间最少、能耗最低）、运动可行（适配机器人运动学约束）三大核心要求

同步定位与地图构建（SLAM）是自主移动机器人、自动驾驶、增强现实（AR）等领域的核心支撑技术，其核心目标是让载体在未知环境中实时获取自身位姿并构建环境地图。在SLAM系统中，位姿估计的精度直接决定了地图构建的可靠性和载体运动控制的准确性。然而，实际应用场景中，传感器测量噪声、环境光照变化、遮挡等因素，都会导致位姿估计误差累积，影响SLAM系统的稳定性。AprilTag作为一种高精度视觉 fidu