视觉惯性数据融合在室内导航中的核心价值在于互补纠偏与环境适应性。通过紧耦合算法、多传感器冗余及深度学习优化，系统在复杂场景下的定位误差可控制在1%以内（如100米路径误差<1米）。随着MEMS传感器精度的提升（如下一代陀螺仪零偏不稳定性目标<5°/hr），以及边缘AI算力的发展，智能手机将成为室内外无缝导航的关键载体。📚2 运行结果部分代码：i=0;i=i+1;endfrq=30;🎉3参考文献

在通信领域，数字仿真对于研究和优化各种通信系统具有重要意义。预失真（DPD）算法是一种用于改善通信系统性能的关键技术。在无线通信中，功率放大器通常会引入非线性失真，这可能导致信号质量下降、频谱扩展以及干扰增加等问题。DPD 算法通过对输入信号进行预失真处理，使得经过功率放大器后的输出信号尽可能接近理想的线性放大状态，从而提高信号质量、降低误码率并提高系统的频谱效率。透明多载波卫星链路是一种卫星通信

飞机电力系统 (EPS) 是安全关键系统，可为起落架或飞行控制执行器等重要负载提供电力。随着一些液压、气动和机械部件被电气部件取代，现代飞机 EPS 变得越来越复杂，因为硬件子系统数量更多以及它们与嵌入式控制软件的交互 [1]。电力系统的电气化允许实施智能控制技术，通过对电力资源的优化管理来实现更高的性能和整体效率。然而，今天的 EPS 设计主要遵循顺序衍生设计过程，其估计早期设计决策对最终实施的

优势：DDPG通过端到端学习连续控制策略，避免了传统方法对精确模型的依赖，在非线性、高维状态空间中表现优异。其在倾转旋翼无人机中的应用已覆盖姿态控制、路径规划与多模态过渡等场景。挑战训练效率：复杂动力学下的样本需求量大，可结合优先级经验回放（PER）加速收敛。鲁棒性提升：引入TD3（双延迟DDPG）抑制Q值高估，或结合模型预测控制（MPC）增强抗干扰能力。硬件部署：需优化算法实时性，适配嵌入式飞控

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本文复现了IEEE顶刊中关于水下机器人（AUV）路径规划与模型预测控制（MPC）路径跟踪控制的研究成果。通过构建包含路径规划与MPC跟踪控制两个核心模块的优化框架，结合AUV水动力学模型，在2D空间内实现了高精度路径跟踪。研究验证了该框架在复杂海洋环境下的鲁棒性与适应性，为AUV自主导航与任务执行提供了理论支撑。

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全覆盖路径规划是机器人、无人机及自动化设备在环境监测、农业喷洒、建筑3D打印等领域的关键技术。传统螺旋规划虽能实现区域遍历，但存在路径冗余、复杂环境适应性差等问题。本文提出一种融合A*算法的螺旋式全覆盖路径规划方法，通过构建分层栅格地图、设计动态启发函数及优化螺旋扩展策略，实现复杂环境下的高效、无遗漏覆盖。实验表明，该方法在路径长度、覆盖率及死点数量等指标上显著优于传统螺旋算法，为动态环境下的全覆

2. **选择动作**: 根据当前状态 s 选择一个动作 a。4. **Q-值 (Q-value, Q)**: Q(s, a) 表示智能体在状态 s 采取动作 a 的价值。- **经验回放**: 记录智能体的经验（状态、动作、奖励、下一个状态），在更新 Q-表时可以使用这些记录以更快地收敛。1. **初始化**: 创建一个 4x4 的 Q-表，每个状态可以有四种动作（上、下、左、右），初始 Q-值

柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是传统作业车间调度问题的拓展，具有更高的复杂性和灵活性。NSGA-II作为一种有效的多目标优化算法，在解决FJSP方面展现出强大的能力。本文详细探讨了NSGA-II在FJSP中的应用，包括算法原理、染色体编码、交叉变异操作、实验设计与结果分析等，旨在为实际生产调度提供有效的解决方案。