在无人机技术飞速发展的今天，单架无人机早已无法满足复杂场景的需求 —— 从森林火灾的全方位监测、城市物流的高效配送，到大型活动的安保巡逻，多无人机协同作业正成为行业主流。但你知道吗？当多架无人机在动态环境中（比如突然出现的障碍物、变化的气流、其他飞行器干扰）飞行时，如何让它们 “默契配合” 规划最优路径，同时避免碰撞，一直是工程师们头疼的核心难题。今天，我们就来聊聊一项能解决这个难题的关键技术 —

雷达系统作为一种重要的远程探测技术，其核心功能在于对目标回波信号的有效检测。然而，在实际应用中，雷达接收到的信号并非仅仅包含目标回波，还混杂着各种干扰和噪声，例如杂波、噪声以及各种人为干扰。因此，如何有效地从复杂的接收信号中提取目标信息，是雷达信号处理的关键问题，也是雷达技术持续发展的重要方向。本文将重点探讨雷达信号检测中的三个关键技术：杂波对消、动目标检测和低虚警算法，并分析其原理和应用。一、杂

1 生成用于训练的波形为每种调制类型生成 10000 个帧，其中 80% 用于训练，10% 用于验证，10% 用于测试。我们在网络训练阶段使用训练和验证帧。使用测试帧获得最终分类准确度。每帧的长度为 1024 个样本，采样率为 200 kHz。对于数字调制类型，八个样本表示一个符号。网络根据单个帧而不是多个连续帧（如视频）作出每个决定。假设数字和模拟调制类型的中心频率分别为 900 MHz 和 1

同步定位与地图构建（SLAM）是机器人自主导航的核心技术，通过融合运动模型与传感器观测实现环境感知与自身定位。本文聚焦基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的SLAM全流程仿真，采用线速度与角速度运动模型及测距方位传感器，通过Matlab实现实时位姿估计与环境地图构建。仿真结果显示，在8字形轨迹下，机器人位置估计均方根误差（RMSE）为0.04米，速度RMSE为0.04米/秒，姿态RMSE为0.34度，地标

随着工业4.0和智能制造的快速发展，机械臂作为自动化生产线的核心执行单元，其路径规划能力直接影响生产效率与安全性。传统路径规划算法（如A*、Dijkstra）在复杂障碍物场景中易陷入局部最优，而基于采样的RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法虽能高效探索高维空间，但存在路径非最优、采样效率低等问题。尤其在机械臂关节空间受限、动态障碍物避障等约束条件下，传统RRT算

直流电机因其优异的调速性能和成熟的控制理论，长期占据工业调速领域的核心地位。随着电力电子技术与自动控制理论的突破，传统单闭环调速系统因动态响应慢、抗扰能力弱等问题逐渐被双闭环系统取代。转速-电流双闭环无静差控制通过引入转速环与电流环的嵌套结构，实现了转速与电流的独立调节，在冶金轧钢、轨道交通、工业机器人等高精度场景中展现出显著优势。然而，现有研究多聚焦于系统建模与参数整定，对非线性扰动下的无静差实

在无人机、机器人、可穿戴设备等领域，姿态角估计（滚转角 φ、俯仰角 θ、偏航角 ψ）是实现运动控制与环境感知的核心技术。单一传感器无法精准获取姿态：陀螺仪虽能快速输出角速度，但存在漂移误差；加速度计可通过重力向量计算滚转 / 俯仰角，但易受运动加速度干扰；磁力计能通过地磁场确定偏航角，但易受电磁干扰。需融合多传感器数据，通过不同算法实现高精度姿态估计。

通过 RRT 算法规划无碰撞路径，用逆运动学数值解法求解关节空间角度，再通过广义三次多项式生成平滑轨迹，最终实现机械臂对太空垃圾的精准抓取。

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基于RRT（快速扩展随机树）算法的路径规划 在自动驾驶、机器人导航等领域，路径规划是一项至关重要的技术。路径规划的主要目的是在给定的环境中，从起始点到目标点规划一条无碰撞的安全路径。在众多路径规划算法中，RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法因其效率和易用性而受到广泛关注和应用。本文将深入探讨RRT算法的实现，并提供相关的Python代码，帮助读者理解如何在给定地