ROS系统下gazebo环境中，无人机结合目标跟踪算法（SiamCar），完成对物体的跟踪（可以是小车或者其他的），然后给出轨迹对比图等评估指标。开发语言：python仿真平台：PIXHAWK运行环境：ros （建议Ubuntu18.04+ros melodic）1、四旋翼无人机跟踪小车或其他2、跟踪算法用siamcar3、轨迹评估确认无人机可以跟踪小车后，可做三个场景：1.、小车直线运动无人机跟

函数接受混凝土边界的长、宽、高，圆形骨料的最小半径、最大半径以及骨料数量作为参数。首先在模型中创建一个草图，并定义一个三维可变形体的部件，后续我们将在这个部件上生成圆形骨料。

FX2N源码V3.8版的使用基本说明： 编译语言：C语言 FX2N源码V3.8版是根据三菱FX2N的PLC通信协议、通信命令以及基于STM32F103系列单片机上编写运行的程序，可以直接利用三菱编程软件编写梯形图下载运行，无需任何转换。FX2N源码V3.8版的使用基本说明： 编译语言：C语言 FX2N源码V3.8版是根据三菱FX2N的PLC通信协议、通信命令以及基于STM32F103系列单片机上编

无刷电机的无传感器控制一直是个挺有意思的话题，最近在实验室里折腾基于容积卡尔曼滤波（CKF）的实现方案。无刷直流电机（BLDC）无传感器控制，采用的是容积卡尔曼观测，能够很好的估计转速和转子位置，有对应的simulink文件跟ckf代码，ckf由s函数编写，提供模型说明和参考文献。无刷直流电机（BLDC）无传感器控制，采用的是容积卡尔曼观测，能够很好的估计转速和转子位置，有对应的simulink文

障碍通过后，速度快速恢复，整个过程加速度曲线平滑，没有出现突变——这对实际电机控制非常重要。看对比图（假装有图），传统路径（红色）几乎擦着障碍物走，改进后的（蓝色）明显保持安全距离。DWA迅速计算新速度，配合A*的全局信息，生成一个C形绕行轨迹，同时保持与静态障碍物的安全距离。改进A*算法做全局路径规划，融合动态窗口算法DWA做局部路径规划既可规避动态障碍物，又可与障碍物保持一定距离。改进A*算法

打开COMSOL Multiphysics时，我总习惯先冲杯咖啡——毕竟要让数值模型在咸水层里老老实实追踪CO₂的运动轨迹，可不是点两下鼠标就能搞定的活。今天要折腾的是深层咸水层封存场景，重点在于捕捉多相流与矿物反应的耦合效应。最后奉劝各位：模拟咸水层封存时，千万别小看盐度的动态变化。不过要注意，矿化封存的贡献通常需要几十年才能显现，短期监测重点还是在超临界CO₂的运移范围。当各向异性比超过5时，

DL00658-自适应医学图像分割模型模型使用可变形卷积自适应提取特征；利用全面的间隔跳跃连接在编码器上搜集特征信息，解码器上残差连接促进特征进行传递利用；残差注意力卷积优化编码器和解码器之间的语义差距，从通道和空间上的注意力抑制无关特征，突出有效特征，自适应促进二者之间的特征传递利用；除了提高精度外，模型还使用多尺度深度监督来进一步增强病灶区域边界分割并减少非病灶区域的过度分割。在医学图像处理领

在双移线工况下对比，传统模型估计的侧向力最大误差能达到300N，而滑模观测器的误差始终压在50N以内。自适应滑膜观测器估计轮胎纵向力和侧向力，可提供免费讲解与carsim 联合仿真，估计结果可作为汽车行驶状态滤波器的输入代替轮胎模型，比轮胎模型精度更高，基本贴合carsim 值，可以教如何调参。自适应滑膜观测器估计轮胎纵向力和侧向力，可提供免费讲解与carsim 联合仿真，估计结果可作为汽车行驶状

整完这一套下来最大的感受是：MBD开发就像搭乐高，模型是基础砖块，但真正要让电机转得稳，还是得在细节处下功夫。最近在搞电动汽车主驱电机控制器的MBD开发，发现这玩意儿真不是一般的酸爽。不过要注意标幺值转换，上次有个兄弟没做归一化，直接导致电机起飞，场面相当刺激。基于MBD开发的电动汽车主驱电机控制器模型及开发资料，量产模型及代码 ，有完整的需求文档，算法说明，接口文档，软件架构说明。基于MBD开发

matlab图像去噪处理【有报告】数字图像的噪声主要产生于图像的获取和传输过程。图像去噪是指减少或去除数字图像中的噪声的过程。去噪效果的好坏直接影响到图像分割、图像识别等后续的图像处理效果。一份报告说明在数字图像处理的领域里，图像噪声就像一个令人头疼的小怪兽，时不时跑出来捣乱。它主要在图像获取和传输过程中产生，而图像去噪，就是我们打败这个小怪兽，让图像恢复清晰的“魔法”。毕竟，去噪效果的优劣，可是