里程计模型（Odometry）是机器人利用自身传感器（如轮速计或里程计）估计位姿的方法。简单来说，就是通过测量车轮的转速，计算机器人移动的距离和方向。这种方法的优点是计算简单、实时性强，但缺点是误差会随着时间累积，尤其是在地形复杂或传感器精度不足的情况下。扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种基于状态估计的算法，它可以综合利用多个传感器的数据（如里程计、IMU、GPS等），通过状态预测和量测更新两个步骤，

这可不是普通的速度模式，摆杆位置传感器（用的0-10V模拟量输入）实时喂给H5U的AI模块，在PLC里做归一化处理后直接动态修改主轴速度。要说遗憾就是H5U的EtherCAT扩展模块还没玩透，下次试试用时间戳同步多个轴的动作。设备程序分段明确采用梯形图编写更加方便，直观，易懂各个伺服轴密切配合，实现收放卷pid调节，以及切刀控制调整产品裁切的位置，冲孔等工序。设备采用回转hu小型机编写程序不含的硬

OpencvSharp资料，采用C#加Winform编写，包含接近50个Demo,直接运行即可。例程包含：模板匹配、边缘识别、人脸识别，灰度变化、标定等。最近在图像处理领域折腾，发现了一个超棒的资源——基于OpenCvSharp，用C# 加Winform编写且包含近50个可直接运行Demo的项目，简直是图像处理爱好者和开发者的福音。今天就来跟大家唠唠这里面的精彩内容。

理论严谨：严格遵循“路径跟踪+多智能体协同”双层架构，确保稳定性与收敛性；工程实用：显式处理输入约束、通信延迟，事件触发机制适用于低带宽场景；可视化完善：提供3D动画与专业结果图，方便算法验证与论文撰写；扩展性强：支持多种智能体类型、编队形式与通信拓扑，可快速适配不同应用场景。代码可直接用于无人船、无人车等多智能体编队控制的仿真验证，也可作为实际系统开发的基础框架。

机器人空间任意点位路径插值s型速度曲线轨迹规划实现机械臂指定非规则路径运动拖动示教的轨迹再现在机器人的世界里，精准的运动控制就如同人类的灵动舞步，每一个动作都需要精心编排。今天咱们就来唠唠机器人空间任意点位路径插值、S 型速度曲线轨迹规划、实现机械臂指定非规则路径运动以及拖动示教的轨迹再现这些超有趣的话题。

深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码利用InterPSS仿真平台作为电力系统模拟器。开发了一个与OpenAI兼容的电网动态仿真环境，用于开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法。电力系统应急控制，控制方案采用深度强化学习(DRL)高维特征提取和非线性泛化能力。提出了基于DRL的发电机动态制动和欠压减载应急控制方案，所开发的DRL方法鲁棒性对不同仿真场景，模型参数的不确定性和噪声

动作空间代表Agent可以采取的行动。对于ACC系统，自车的加速度就是我们的动作。代码分析：这里用函数定义了一个数值型的动作空间，大小为[1 1]也就是一维，下限为-2，上限为2，并给它起了个名字叫，这样在后续训练中，Agent输出的动作（加速度值）就会在这个范围内。