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

音征的长短和弯曲的走势(或升、或降、或不弯而平)反映了这个辅音的发音部位。信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测。图中与水平时间轴平行的较宽的黑杠为共振峰，不同元音的共振峰位置不同，通常

在多智能体系统中，任务分配是影响系统效率和效能的关键环节。传统的集中式任务分配方法在面对动态环境、信息不完整以及计算复杂度高的场景时面临挑战。为了应对这些挑战，基于拍卖的多智能体系统动态分散任务分配算法应运而生。本文深入探讨了该算法的原理、优势、挑战以及未来发展方向，旨在全面评估其在解决复杂任务分配问题中的潜力。多智能体系统，任务分配，拍卖，分散式算法，动态环境一、引言。

近年来，无人机（UAV），特别是编队无人机在各种物联网（IoT）场景中得到广泛部署。由于无人机的位置对其协作至关重要，因此编队无人机的高精度定位引起了广泛关注。尽管全球定位系统（GPS）接收器已广泛集成在无人机中，但其精度不够，并且容易受到意外或故意干扰。在本文中，我们提出了一种将超高维标度（SMDS）和分块合并与 GPS 信息相结合的编队无人机分布式协同定位方法。具体来说，首先使用 SMDS 获

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。

在工业控制、自动驾驶、无人机导航、气象预测等领域，我们常需通过数据集构建数学模型，进而掌握系统的运行状态（如机器人的位置/速度、电池的SOC值）和模型参数（如电阻、电容值、动力学系数）。但实际场景中，数据集不可避免存在噪声（如传感器测量噪声、环境干扰），模型也可能存在简化误差，直接通过原始数据求解往往精度不足，甚至偏离真实值。卡尔曼滤波器（KF）是线性系统状态估计的经典工具，但现实中绝大多数系统都

在自主移动机器人（AMR）、无人车等智能装备的应用场景中，含动态障碍物的复杂环境导航始终是技术难点。其中，“概率性开合的动态桥梁”场景因不确定性强、决策要求高，成为检验自主导航系统性能的典型场景。这类场景广泛存在于智能仓储的跨区域通道、港口码头的装卸衔接段、城市应急救援的临时通道等领域——动态桥梁可能因交通调度、设备维护、环境条件等因素，以一定概率处于开启或关闭状态，机器人需在未知的桥梁状态下，自