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我也要
(1) 前端：路径发现Path finding algorithms
(2) 后端：轨迹生成trajectory generation
(3) MDP（MARKOV DECISION PROCESS-BASED PLANNING）：基于马尔可夫决策过程的运动规划
(4) MPC(MODEL PREDICTIVE CONTROL FOR ROBOTICS PLANNING)：基于模型预测控制的运动规划
路径发现算法是前端，先用路径发现算法找到粗略的可行的低维级的路径，然后进入后端，也就是轨迹生成/优化环节。后端从前端拿到低维的路径后，用优化的技巧转为为高维的真正满足机器人动力学要求的轨迹。
D和A
实现移动机器人的轨迹跟踪控制
文章主要是讨论了移动机器人跟踪，并用插值法的方法对移动机器人轨迹进行有效的跟踪，实验表明此方法是可行并且是有效的。
【L2】深蓝学院-高飞老师 移动机器人规划笔记 基于搜索的路径规划
深蓝学院 机器人规划课程第二节 有关基于搜索的路径规划方法
海思SD3403/SS928开发（二）环境搭建：从零到一构建高效开发环境的实战指南
本文详细介绍了海思SD3403/SS928开发板环境搭建的全流程，包括Ubuntu系统选择、基础配置、开发环境依赖安装、SDK工具链配置等关键步骤。通过实战经验分享，帮助开发者避免常见问题，快速构建高效开发环境，提升开发效率。
【L4】深蓝学院-高飞老师 移动机器人规划笔记 动力学约束下的路径规划
深蓝学院 移动机器人运动规划课程 基于运动学约束下的路径规划
从虚拟机到双系统：手把手教你为Gromacs搭建最强Linux环境（含WSL2、Ubuntu22.04配置）
本文详细指导如何在Windows系统下为Gromacs分子动力学模拟搭建高性能Linux环境，涵盖WSL2和Ubuntu22.04双系统配置。通过对比虚拟机、WSL2和原生Linux的性能数据，提供GPU加速、内存优化等实用技巧，帮助科研人员提升计算效率。
高能物理相关软件
国内高能物理实验背景 研究物质最深层次结构及相互作用的前沿基础科学。 现代高能物理实验的要素 实例源 、 探测器、 电子学、 触发 DAQ、 原始数据、 刻度、重建 、物理分析、 成果 。 离线软件的地位和作用。 是硬件设备和物理学家的桥梁，是从数据到物理成果转化中的关键和重要的环节。 高能物理实验及其特点 独一无二性，实验规模越来越大，努力省钱（使用
MATLAB 轮式机器人轨迹跟踪仿真
两轮式移动机器人参考点位于机器人驱动轴中心模型分析： 控制目标是使机器人在二维平面中运动到指定位置，但由于轮式机器人不能进行平移运动，故其状态变量不能只取（x,y），应考虑车头朝向问题，所以小车的状态变量用向量表示为： q=[x,y,θ]Tq=[x, y, \theta]^{T}q=[x,y,θ]T （x,y）为机器人当前位置，theta为机器人的车头方向，机器人只能沿着垂直与驱动轴的方向移动，故移动机器人的运动约束为： x˙sinθ−y˙cosθ=0\dot{x} \sin \theta-\dot{
表面声波滤波器——叉指换能器设计实战：从关键参数到结构选型
本文深入探讨了表面声波滤波器核心部件叉指换能器的实战设计流程。从目标驱动出发，详细解析了如何根据中心频率确定关键参数指宽，并权衡叉指对数对带宽和插入损耗的影响。文章进一步介绍了通过变迹加权优化频率响应，并对比了梯形结构与纵向耦合谐振滤波器等主流结构选型的适用场景与优缺点，为工程师提供从理论计算到仿真验证的完整设计指南。
深蓝学院-移动机器人运动规划重点笔记
移动机器人运动规划笔记，转载自https://blog.youkuaiyun.com/wqwqqwqw1231/article/details/107310965 感谢原作者的总结！
SSD盘符漂移导致OSD down场景模拟与恢复
运维团队反馈一个问题，现象是：某个OSD对应的cache分区发生了变化，比如原来cache使用的分区是/dev/sde,后来还是这块盘，但分区信息不知何故，变成了/dev/sdf（产品OSD设备并不是根据分区名称来map，而是根据partlabel），最终的现象是这个OSD down了，没法启动.接到这个现象的反馈后，记录一下这个问题在lab的复现方法。
【电机应用控制】——步进电机控制原理（四相五线/两相四线/细分驱动）&驱动器&梯形/S形加减速算法&直线/圆弧插补
步进电机是一种把电脉冲信号转换为角位移（左）或线位移（右）的电动机。两相通常1.8°，三相通常1.2°、无相通常0.72°，角位移=脉冲个数X步距角。在非超载且不超频的情况下，电机的旋转位置只取决于脉冲个数，转速只取决脉冲信号的频率。所以只需要统计脉冲个数和频率，不再需要编码器测速和位置，具有优秀的开环能力，当然也可接编码器反馈速度和位置数据，实现更加精准的闭环控制。永磁式动态性能好，输出力矩大，但步距角大通常7.5°；反应式（磁阻式）结构简单成本低，步距角小一般1.2°，但振动噪音大动态性能差；
2基于图搜索路径规划-深蓝学院
basis 深蓝学院路径规划2basisconfiguration spacespace obstacleGraph and Search Methodbreadth First Search（BFS） vs Depth First SearchGreedy Best First Search（heuristic）Dijkstra & A*Jump Point SearchHW作业 configuration space 所有点的位姿描述 • Robot configuration: a speci
RAG面试内容整理-7. 多轮问答与上下文拼接策略
在对话式的RAG应用中，多轮问答需要处理上下文相关性问题：用户的提问往往依赖于之前的对话内容。为正确理解用户每一轮的问题，系统需要保留和传递对话历史信息。
深蓝学院-路径规划学习导论
rviz 和 roslaunch 之前都需要刷新一下环境变量，不然还是可能会出现一些问题，像还是不能正常显示，加载不了rviz_plungin这些插件，建议都在工作空间的路径下打开rivz，且在打开前要刷新环境变量。将文件demo.rviz（路径：catkin_ws/src/grid_path_searcher/launch/rviz_config/demo.rviz）中的Fixed Frame中的。（大佬们的解释：猜测是转义问题，加 // 解决）针对‘打开 rviz’这一步骤执行如下操作，
【图像去噪】论文复现：大道至简！NAFNet的Pytorch源码复现！跑通NAFNet源码，补充PlainNet，由大到小拆解NAFNet网络结构，由小到大实现结构组合，逐行注释！
论文题目：Simple Baselines for Image Restoration —— 图像恢复的简单基线【图像去噪】论文精读：Simple Baselines for Image Restoration（NAFNet）本文以SIDD数据集为例，跑通NAFNet源码，详解NAFNet网络结构与实现。建议与KBNet和CGNet的复现文件综合查看。训练和测试代码解析见单独的BasicSR源码精读（后续会出）。
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
【L1】深蓝学院-高飞老师 移动机器人规划笔记
深蓝学院高飞课程的学习笔记~这里主要以学院派的分模块的规划为主，没有讲端到端的规划算法。本人也是小白一个，从零开始慢慢磨吧~！
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
深蓝学院移动机器人路径规划笔记-图搜索
目录Graph SearchConfiguration SpaceSearch-based MethodGraph Search Overview Graph Search 包含以下四部分： Graph Search Basis Dijkstra and A* Jump Point Search Homework Configuration Space C-空间： 可以阅读机器人学书籍学习，该知识针对机械臂这类高维空间里的运动规划很重要。 思想： 简单而言，就是为了将机器人描述为空间（不一定是欧式空间，
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
差速移动机器人轨迹跟踪控制方法及实现-NJUST
差速移动机器人轨迹跟踪控制方法一、引言二·、基础准备1.去除GPS数据中的坏点2.经纬度与平面坐标系转换3.差速移动机器人数学建模三、基于PID的差分移动机器人轨迹跟踪方法1、控制律设计2、航向角PID控制器设计3、距离PID控制器设计四、基于PurePursuit算法的差分移动机器人轨迹跟踪方法1. PurePursuit算法基础2.控制律设计3．基于两轮差速模型的PurePursuit算法步骤五、仿真实验比较1、基于PID的差分移动机器人轨迹跟踪仿真(1)不同参数下的仿真对比以确定最优参数(2）仿真分析
深蓝学院-手写VIO作业-第二章
深蓝学院手写VIO课程作业
移动机器人路径规划算法总结
移动机器人常用路径规划算法简介、优缺点、分类总结
【深蓝学院】移动机器人运动规划--第5章 最优轨迹生成--笔记
【深蓝学院】移动机器人运动规划--第5章 最优轨迹生成--笔记
路径规划与轨迹跟踪
teb_local_planner: https://www.leiphone.com/news/201612/0TCtaBOIcFOIBN69.html 论文《基于改进 TEB 算法的阿克曼机器人运动规划系统》 MPC自动驾驶轨迹跟踪： 论文《全自动泊车系统的车位智能识别与泊车路径跟踪控制》4.3章 https://mp.weixin.qq.com/s/HM2rlLUPbNbJ1R8xPGgi3Q 差动论编队跟踪控制器： 论文 shiyu zhao《Bearing-Only Fo..
移动机器人路径规划总结
1、最近一直在看路径规划相关的内容，先做一个基础的总结，后续再完善。
路径与轨迹、路径规划与轨迹规划、路径跟踪与轨迹跟踪（参考如下博客）
https://blog.youkuaiyun.com/songyunli1111/article/details/78691129
基于 Minimum Snap 的轨迹生成（优化）和凸优化（Convex Optimization））
总结课程《深蓝学院移动机器人路径规划》 1.Introduction 光滑轨迹生成 边界条件：起始状态，终止状态 中继节点：机器人经过的路标点waypoint 平滑准则：评测生成的轨迹是否光滑 2.Minimum Snap Optimization （微分平坦）Differential Flatness 四旋翼的12个状态和输入可以写为4个平坦变量及其导数的代数函数。 简单来说就是把无人机X=[x,y,z,ϕ,θ,ψ,x˙,y˙,z˙,wx,wy,wz]X=[x,y,z, \phi,\theta,\.
【深蓝学院】移动机器人运动规划--第3章 基于采样的路径规划--笔记
【深蓝学院】移动机器人运动规划--第3章 基于采样的路径规划--笔记
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