Pure Pursuit算法是移动机器人路径跟踪的核心方法之一，其核心思想是模拟人类驾驶行为，通过不断调整转向曲率使机器人沿预定路径行驶。算法首先在路径上选取一个前视点，然后基于几何关系推导出转向曲率公式：κ=2ly/Ld²，其中ly是目标点横向偏移，Ld是前视距离。该算法适用于阿克曼转向和差速驱动模型，通过调整前视距离可平衡跟踪精度和平滑性。文中提供了完整的C++实现，包括坐标变换、路径搜索和曲

YOLOv8架构解析：从Backbone到解耦检测头 YOLOv8作为Ultralytics在2023年发布的新一代目标检测模型，对网络结构和代码框架进行了全面重构。其核心架构延续了三段式设计：Backbone采用改进的C2f模块取代C3模块，通过保留所有Bottleneck输出实现更充分的特征复用；Neck层采用FPN+PAN双向融合结构，有效整合多尺度特征；Head部分创新性地引入解耦设计，将

英特尔Core Ultra 9笔记本AI性能实测摘要： 本文实测了搭载Core Ultra 9处理器的笔记本在目标检测任务中的表现。测试采用YOLOv8n模型，通过OpenVINO工具包分别调用CPU、集成GPU和NPU三种计算单元。结果显示：CPU推理约35FPS，集成GPU可达70-100+FPS，NPU约40FPS但功耗仅15W。测试表明，这颗移动处理器能完整覆盖不同场景需求，其AI性能相当

本文介绍了一种基于单目摄像头的四旋翼无人机目标追踪系统实现方案。系统采用"摄像头采集→目标检测→位置估计→PID控制→动力分配"的完整流程，使用Python+OpenCV等技术栈实现。关键技术包括：1）基于HSV颜色空间的目标检测与轮廓分析；2）图像坐标系与物理坐标系的转换；3）四旋翼动力学模型（通过四个电机差速控制姿态）。文章提供了目标检测和位置估计的核心代码实现，包括颜色阈

本文介绍了如何从Keil MDK迁移到VSCode+ARM-GCC的嵌入式开发方案。首先对比了ARMCC和ARM-GCC两种编译器的优缺点，指出ARM-GCC在编译速度、开源免费和跨平台方面的优势。然后详细讲解了开发环境的搭建步骤，包括安装ARM-GCC工具链、Make工具和OpenOCD调试工具，以及配置VSCode的相关插件。最后以STM32F103为例，展示了项目目录结构和Makefile编

以上几种方法都可以实现将 QMainWindow 的大小设置为用户桌面大小的 70%，可以根据具体的 Qt 版本和需求选择合适的方案。

Windows程序设计基于事件驱动模型，通过消息循环处理用户操作。核心步骤包括：1)注册窗口类（WNDCLASSEX结构体+RegisterClassEx），2)创建窗口实例（CreateWindowEx），3)消息循环（GetMessage/TranslateMessage/DispatchMessage），4)窗口过程函数处理消息（如WM_DESTROY、WM_PAINT等）。典型流程是：系统

本文探讨了无人机编队飞行的核心技术，重点分析了相对定位原理和实现方法。无人机编队架构分为集中式、分布式和混合式三种类型，各有优缺点。相对定位技术包括基于UWB、视觉和激光雷达等多种方案，其中UWB技术凭借高精度和抗干扰能力成为主流选择。文章详细介绍了领航-跟随法和虚拟结构法两种编队控制算法，并提供了完整的Python实现代码示例，展示了无人机编队从定位到控制的完整技术链条。这些技术为无人机集群在军

类是一个集成了四轮转向控制和里程计数据计算的控制器。它管理并控制四轮转向车辆的各个部分，包括转向联动、速度控制、里程计更新等。通过本文的介绍，我们了解了如何通过 C++ 代码实现一个四轮转向控制器，并结合里程计数据提供准确的车辆位置信息反馈。这个控制器不仅能够处理车辆的基本运动控制，还能实时更新并发布里程计数据，使得车辆在复杂环境中能够获得精确的定位信息。四轮转向控制器的核心在于合理的参数初始化、

这篇文章主要讨论了一个新提出的用于水下视觉目标跟踪 (Underwater Visual Object Tracking, UVOT) 的数据集和图像增强方法。