一、引言：机器人动态避障的技术痛点与核心需求移动机器人在工业巡检、仓储物流、服务机器人等领域的应用中，常面临动态变化的环境（如移动行人、突发障碍物、其他机器人），动态避障路径规划成为保障机器人安全、高效运行的核心技术。传统路径规划算法（如 A*、Dijkstra）仅适用于静态环境，面对动态障碍物时易出现碰撞风险或路径冗余；而简单避障策略（如人工势场法）存在局部最优陷阱，难以适配复杂动态场景。动态适

一、引言：多机器人编队的技术痛点与核心需求多机器人编队在物流运输、应急救援、环境勘探等领域具有广泛应用价值，其核心目标是：在动态环境中（含移动障碍物），通过分布式协同实现机器人队列的有序移动、路径优化与碰撞规避。当前技术面临三大核心挑战：分布式路径规划的实时性（避免中心节点算力瓶颈）、动态避障的快速响应（应对突发障碍物）、领袖 - 跟随者的状态同步精度（确保编队队形稳定）。传统集中式规划算法（如全

一、引言：图像加密 —— 数字时代的隐私防护刚需在大数据与物联网时代，图像作为信息传递的核心载体，广泛应用于医疗、军事、金融、社交等领域。然而，图像数据在传输与存储过程中面临着窃取、篡改、泄露等安全风险（如医疗影像隐私泄露、军事卫星图像窃取），因此亟需高效、高安全的加密技术保障数据隐私。传统图像加密算法（如 AES、DES）多基于文本加密逻辑，难以充分适配图像的像素相关性、高冗余度等特性，存在加密

一、引言：路径跟踪 —— 移动机器人自主运行的核心支撑移动机器人（AGV、自动驾驶小车、服务机器人等）的自主化运行，离不开 “路径规划” 与 “路径跟踪” 两大关键环节。路径规划解决 “去哪里、走哪条路” 的问题，而路径跟踪则要实现 “精准跟着规划路径走” 的目标。在复杂动态环境中，如何生成无碰撞的可行路径，并通过高效控制算法实现速度与位置的精准跟踪，直接决定机器人的作业效率与运行安全性。

在科技飞速发展的当下，机器人已逐渐融入我们生活与生产的各个角落。从工业生产线上不知疲倦的机械臂，到物流仓库中高效穿梭的 AGV 小车，再到智能家居里默默清扫的扫地机器人，机器人正以其独特的优势，改变着我们的生活和工作方式。而在这其中，机器人路径规划技术无疑是支撑它们高效、安全运行的核心关键。在工业生产领域，机器人路径规划的优劣直接影响着生产效率和产品质量。想象一下，汽车生产线上的机械臂如果不能精准

以多无人艇为基础，面对飘移的落水人员，区别于传统的以时间最短为研究的目标函数，改用负指数函数的满意度最优为目标函数，通过去中心化的分布式算法（一致性包算法）对落水人员救援方案进行计算，并在算法中加入交叉算法进行优化，仿真结果表明改进后的算法具有更优的解算能力。在当今海事领域，安全防护、应急响应、航道监测等任务面临着日益复杂的挑战。传统依赖人工巡检或单船作业的模式，存在覆盖范围有限、响应速度慢、作业

1. 引言：为什么需要位姿时间戳对齐？在自动驾驶、移动测绘、机器人导航等场景中，GNSS（全球导航卫星系统）负责提供高精度位姿（位置 X/Y/Z + 姿态四元数 Qx/Qy/Qz/Qw），激光雷达负责采集环境点云数据，二者需通过时间戳对齐才能实现点云与地理坐标的精准融合 —— 毕竟 GNSS 和激光雷达的采样频率不同（如 GNSS 采样率 10Hz、激光雷达 100Hz），同一时刻的观测数据无法直

在自动驾驶、机器人导航、无人机追踪等场景中，精准的目标位置输出是核心需求。单一传感器定位存在明显局限：GPS 易受遮挡干扰导致定位跳变，里程计存在累积误差，电子罗盘易受电磁干扰影响航向精度。基于卡尔曼滤波的多源传感器目标融合方案，通过融合 GPS、里程计与电子罗盘数据，有效互补各传感器优势，抑制误差累积，实现目标滤波位置的稳定、精准输出，为各类定位导航任务提供可靠支撑。一、多源传感器定位痛点与融合

一、核心痛点：机器人路径规划的核心需求与算法适配场景避障可靠性：精准规避静态 / 动态障碍物，无碰撞风险；路径最优性：最短路径（能耗最低）、平滑路径（运动成本低）；实时性：复杂环境下快速生成路径，适配动态场景。A-star：适用于已知环境、静态障碍物、追求最优路径的场景（如室内 AGV 导航）；PRM（概率路线图）：适用于高维空间、复杂障碍物、多查询场景（如机械臂运动规划）；RRT（快速扩展随机树

一、癌症诊断的痛点：传统方法与 AI 技术的 “双向奔赴”癌症诊断的核心诉求是早期发现、精准分型，但传统诊断方式（如病理活检、影像学分析）存在明显局限：病理活检依赖医生经验，主观性强且耗时；影像学检查对微小病灶的识别率不足，易出现漏诊、误诊。而人工神经网络（ANN）作为 AI 领域的经典模型，具备强大的特征提取与模式识别能力，可通过学习海量医疗数据（如基因表达数据、病理图像特征、血液指标）自动构建