在自动驾驶仿真、竞速游戏 AI、无人车测试等场景中，“赛道环境智能体行驶” 的核心需求是让智能体（如虚拟车辆、无人车模型）在预设赛道内（含直道、弯道、障碍物）自主做出转向、加速、减速等决策，实现 “无碰撞行驶 + 最优路径跟踪”—— 既要避免冲出赛道边界或碰撞障碍，又要尽可能沿赛道中心线行驶以保证行驶效率。传统赛道行驶控制多依赖 “预编程规则”（如固定弯道转向角度、直道匀速策略），但面对复杂赛道（

为了解决多机器人路径规划问题，本文提出了一种基于卡尔曼滤波的 SLAM 算法。该算法利用卡尔曼滤波器估计机器人的位姿和环境地图，并利用估计结果进行路径规划。实验结果表明，该算法能够有效地解决多机器人路径规划问题，并具有较高的精度和鲁棒性。

雷达系统作为现代军事和民用领域不可或缺的传感器，其核心功能在于探测并跟踪目标。雷达通过发射电磁波并接收目标反射回波，获取目标的距离、方位角、高度等信息，这些信息以离散的点迹形式存在。然而，这些点迹并非直接代表目标的真实航迹，而是需要经过一系列复杂的数据处理流程，才能形成可靠的航迹输出。本文将深入探讨雷达检测目标并形成航迹的过程，重点分析点迹的数据处理环节，包括航迹起始、点迹航迹关联、航迹补点、航迹

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍随着数字图像技术和深度学习技术的飞速发展,利用深度学习算法进行数字图像领域的信息获取成为研究热点.而人脸作为有效的生物学特征,一直备受关注.本文着眼于利用深度学习...

引言： 稀疏性度量是一种用于评估数据集中稀疏性的方法，可以帮助我们理解数据的特征和结构。RQAM（稀疏性度量的自适应权重算法）和AWSPT（自适应权重稀疏性度量的改进算法）是两种常用的稀疏性度量算法。本文将以西安交通大学轴承2-3数据集为例，介绍这两种算法的步骤和代码实现。一、稀疏性度量 稀疏性度量是指通过计算数据集中非零元素的比例来评估数据集的稀疏性。稀疏性度量可以帮助我们了解数据集中的稀疏性程

在光学研究与工程应用中，双缝干涉是验证光波动性的经典实验，其干涉图案的精准模拟对理解光的传播、衍射及干涉特性具有重要意义。二维有限差分时域（2D-FDTD，Two-Dimensional Finite-Difference Time-Domain）方法作为一种时域数值模拟技术，能直接求解麦克斯韦方程组，动态追踪光场在空间中的传播过程，无需依赖频域近似，可高效还原双缝干涉中 “光场叠加形成明暗条纹”

近年来，随着人工智能技术的快速发展，各种优化算法被广泛应用于信号处理、图像处理、数据挖掘等领域。其中，麻雀搜索算法 (Sparrow Search Algorithm, SSA) 和变分模态分解 (Variational Mode Decomposition, VMD) 是两个备受关注的算法。本文将介绍 SSA-VMD 集成算法，即通过 SSA 优化 VMD 变分模态分解的方法，以期提高信号分解的

偶极天线作为射频通信、雷达探测、无线传感等领域的基础辐射单元，其 3D 辐射特性（如方向图、增益、输入阻抗）直接决定系统通信质量。传统解析方法（如麦克斯韦方程近似解）仅适用于理想对称结构，难以精准描述实际 3D 场景下的边缘效应、馈电干扰与复杂边界影响。时域有限差分法（Finite Difference Time Domain, FDTD）通过 “时域离散 + 空间网格剖分”，直接求解麦克斯韦旋度

clear;close all;clc;% Fun玢o de Transfer阯cia da V醠vula% Fun玢o de Transfer阯cia do SensorKr = 0.16;% Estes valores iniciais s鉶 estimados utilizando-se% os m閠odos sintonia de Ziegler-Nichols ou SIMC.% Nes

LNS算法是一种启发式算法，用于解决组合优化问题，其基本思想是在每一步中随机选择一个子问题，然后对其进行求解，并将得到的解用于更新全局最优解，不断迭代直到满足终止条件。LNS算法通常用于解决NP难问题，如TSP、VRP等。VRP问题是指在有限数量的车辆和客户需求点之间建立最优的路径规划方案，使得总路程或总成本最小，同时满足车辆容量限制等约束条件。