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

随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在时间序列预测领域展现出强大潜力。卷积神经网络（CNN）擅长捕捉局部特征，长短期记忆网络（LSTM）则能有效处理序列依赖性。本文提出一种基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络预测模型，通过贝叶斯优化算法自动调优超参数，结合CNN与LSTM的优势，显著提升预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在电力负荷预测、股票价格预测等场景中均表现出优于传统方法的性

CBBA的核心思想在于通过一种分布式机制，让每个智能体（在这里指太空船）独立评估所有任务并形成自己的任务偏好（即“捆绑”），然后通过信息交换达成全局共识，以最小化总体成本或最大化效益。任务评估与捆绑形成：每个智能体独立评估所有可执行的任务，基于任务的优先级（如接近度、能耗、时间窗口等）、自身能力和当前任务负载，形成一个局部最优任务集（即“捆绑”）。信息共享与共识达成：智能体之间通过网络共享它们的捆

CBBA的核心思想在于通过一种分布式机制，让每个智能体（在这里指太空船）独立评估所有任务并形成自己的任务偏好（即“捆绑”），然后通过信息交换达成全局共识，以最小化总体成本或最大化效益。任务评估与捆绑形成：每个智能体独立评估所有可执行的任务，基于任务的优先级（如接近度、能耗、时间窗口等）、自身能力和当前任务负载，形成一个局部最优任务集（即“捆绑”）。信息共享与共识达成：智能体之间通过网络共享它们的捆

精准农业中使用的机器人系统的关键要求之一是能够检测单个植物的确切位置。我们提出了一种基于从种植园获得的3D点云的新方法，该方法确定确切的植物位置，可用于基于地标的SLAM（同时定位） 和映射）在移动机器人上或用于引导工厂处理系统。我们方法背后的关键思想是利用同一物种的单个植物之间的几何相似性以及它们播种的规则模式。因此，我们的方法对于作物以规则模式排列的单一栽培种植园最有用。在我们的实验研究中，我

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

无论是追求认知的高级生命体、还是期望智能的机器人，都面临着定位问题；对于高级生命体，该问题过于庞大，从产业、社会、历史等维度皆可剖析；对于探求弱人工智能的机器人来说，定位问题的定义相对简单，即确定机器人本体在某种坐标系下的位姿和/或环境结构。为解决泛机器人的定位问题，通常会涉及多类传感器的使用。

无论是追求认知的高级生命体、还是期望智能的机器人，都面临着定位问题；对于高级生命体，该问题过于庞大，从产业、社会、历史等维度皆可剖析；对于探求弱人工智能的机器人来说，定位问题的定义相对简单，即确定机器人本体在某种坐标系下的位姿和/或环境结构。为解决泛机器人的定位问题，通常会涉及多类传感器的使用。

本研究通过构建四轮前驱移动机器人模型，在MATLAB仿真环境中系统性对比扩展卡尔曼滤波SLAM（EKF SLAM）在三种核心场景下的性能：稀疏路标与稠密路标环境下的定位精度差异、预测更新同步/异步策略的实时性影响，以及有色噪声环境下的鲁棒性。实验结果表明，稠密路标可提升定位精度但增加计算负担，异步更新策略在动态环境中更稳定，而基于广义双曲分布的改进算法在有色噪声下定位误差降低42%。研究为复杂场景