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本文提出并分析了一种基于ORB-SLAM2的示教-重复系统（ORB2-TaR），利用单目相机在示教阶段构建环境地图并记录关键帧位置，在导航阶段通过SLAM定位实现自主路径跟踪。系统在光照良好、特征丰富的环境中表现出高精度，但在光照变化大或低特征环境下性能受限。通过与基于外观的SSM-Nav系统对比实验，揭示了两种方法在精度、鲁棒性和适应性方面的差异。文章进一步探讨了技术优缺点、适用场景及未来融合优化方向，为实际应用中系统选型提供了依据。

本文探讨了人工智能与机器人技术在应对新冠疫情中的关键作用，涵盖医疗服务支持、危机管理、决策优化及人道主义应用。通过SWOT分析揭示其优势与挑战，并讨论伦理、偏见和隐私风险。文章还介绍了具体应用案例、发展趋势及未来展望，强调技术在HDP Nexus框架下的协同潜力，提出加强研发、法规建设和国际合作的策略建议，旨在推动技术负责任地发展，助力疫情防控常态化与社会可持续发展。

本文探讨了人工智能与机器人技术在国防及抗疫两大关键领域的应用现状与未来发展趋势。在国防领域，人工智能提升了网络防御能力、武器系统精准度和多域指挥效率，但也面临资源需求大和伦理风险等挑战；在抗疫领域，机器人技术结合AI、大数据和物联网，广泛应用于疫情监测、防控执行和医疗支持，有效缓解了公共卫生压力，同时需应对数据隐私和技术可靠性问题。文章强调，在推动技术创新的同时，必须建立相应的伦理规范与安全机制，以实现技术的可持续与负责任发展。

本文研究了带容量限制的绿色车辆路径规划问题（CGVRP）的多种初始构造方法，分析了TSP、CVRP和CGVRP三种变体的特点与求解难度。通过实验比较了随机种子NN、C-CWS、MST、ORE及基于DBC聚类的构造方法在不同实例上的表现，并评估了SSF、Relaxed ZGA和WL等修复程序的有效性。结果表明，基于DBC的C-CWS方法在CGVRP中表现最优，而Relaxed ZGA修复策略整体效果最佳。文章还提供了各方法的复杂度分析与流程图，为后续优化算法提供高质量初始解的设计思路。

本文研究带容量限制的绿色车辆路径规划问题（CGVRP），提出并评估了多种两阶段启发式初始解构造方法。第一阶段采用最近邻、最小生成树、Clarke-Wright节约算法等构造初始TSP路线，第二阶段通过单独顺序修复、松弛ZGA和WL解码等方法修复负载与能量约束，生成可行CGVRP解。结合基于密度的聚类算法缩小问题规模，并在基准实例上测试不同方法组合的性能。文章系统比较了各方法的优缺点，为CGVRP及电动汽车路径规划问题提供了通用的初始解构造基线和优化基础。

本文研究了复杂环境下无人机（UAV）在自主空中监控任务中的航点部署优化问题，提出了一种基于模拟退火原理的元启发式算法，以实现对目标区域的最大覆盖。算法考虑了地形障碍、传感器参数、视距（VLOS）约束以及多传感器协同检测需求（F≥1），并通过Sukharev栅格化和浮动地平线算法提升评估效率。通过五个基于真实地理数据的基准实验（e01-e05）验证了算法的有效性，结果表明在不同F值下均能实现高效覆盖，尤其在F1时覆盖率超过99%。文章还分析了算法的收敛性、执行时间及约束影响，并探讨了未来引入粒子群优化、遗传算

本文探讨了多旋翼无人机的视觉定位性能及其在复杂环境下的无人机群监控模型。研究发现，前摄像头在多数情况下提供更优的定位结果，且定位误差主要在起飞阶段积累。针对城市、建筑密集区和山区等复杂环境，提出了一种带同时检测原理的航空监视模型，并采用基于模拟退火的元启发式算法优化航点部署以最大化监视覆盖率。实验验证表明该方法能显著提升不同场景下的监测效率，为军事与民用领域的无人机自主监视提供了有效解决方案。

本文评估了Intel RealSense T265在户外农村环境中多旋翼无人机视觉定位的性能，并与基于特征的ORB-SLAM2方法进行对比。实验结果显示，T265在高角速度运动下表现更优，而ORB-SLAM2在平稳飞行中精度更高。研究分析了影响定位性能的技术因素，包括算法精度、环境特性、传感设备、计算资源和平台运动，并提出了实际应用建议与未来研究方向，如减少平移漂移、适应复杂环境及多传感器融合等。

本文介绍了一种基于Blender的立体相机模拟方法，用于生成具有已知真实值的合成立体图像，以支持汽车底盘扫描仪中视觉里程计和3D重建算法的测试与调试。通过Blender的3D建模与渲染功能结合Python脚本自动化控制相机运动，系统能够精确模拟立体相机沿指定轨迹的图像采集过程。文章详细阐述了针孔相机模型、相机校准参数映射、坐标系转换关系以及合成数据生成流程，并通过Meshroom软件验证了数据的正确性。实验结果表明，该方法生成的数据能有效支持3D重建系统的开发与评估，尽管存在相机模型简化等局限性，但仍为计算

本文提出了一种用于电动车辆路径规划问题（EVRP）的GRASP元启发式算法，结合最近邻（NN）构建与新设计的分离顺序修复（SSF）程序生成有效初始路线，并通过可变邻域下降（RVND）框架下的多种局部搜索算子进行优化。算法采用高效的O(1)成本更新机制提升搜索效率，在标准数据集上表现出良好性能，尤其在E类实例中改进了多个已知最优解。研究还分析了关键组件的优势与局限，提出了未来改进方向，为EVRP问题提供了有效的求解方法和基准参考。

本文探讨了多无人机任务效率与电动汽车路径规划问题。在多无人机任务中，通信可靠性、子系统能力及系统间交互对任务执行效果有显著影响，需通过模拟与参数调整优化任务结果。在电动汽车路径规划方面，研究了EVRP这一NP难问题的数学模型，并采用GRASP元启发式方法求解，展示了其在改进已有解决方案方面的有效性。同时对比了多种元启发式算法的优缺点，提出了未来在模型保真度、算法性能、约束条件和应用场景等方面的研究方向。

本文围绕多无人机任务效率评估展开研究，通过构建简化的MATLAB多智能体模拟环境，设计空对地作战场景，探讨了不同MCDA评估方法（如SAW、TOPSIS、PROMETHEE）在任务效果量化中的应用。实验设置了三种运行条件，分析了SAM威胁与通信可靠性对任务成本与成效的影响，并利用蜘蛛图、仪表盘、灵敏度分析图等多种可视化手段展示结果。研究表明，PROMETHEE方法在处理复杂准则关系方面表现最优，而环境与系统因素显著影响任务绩效。研究为未来多无人机任务规划与决策提供了有效评估框架和实践启示。

本文研究了六足机器人逆动力学模型的学习方法与多无人机系统任务效率的评估框架。在六足机器人方面，线性和多项式回归等学习模型在预测精度和泛化能力上优于基线分析模型，适用于碰撞检测场景；未来计划部署于现实环境实现在线学习。在多无人机任务效率评估方面，提出基于任务结果的综合评估框架，结合AHP与模糊逻辑进行指标分解与加权，通过模拟与敏感性分析验证其有效性。两者均采用基于学习的方法，展现出在复杂系统中建模与评估的潜力。未来方向包括技术融合、实时优化及跨领域应用，如物流与救援等场景。

本文探讨了在具有位置反馈但无扭矩测量能力的六足机器人SCARAB上，使用机器学习方法进行腿部逆动力学建模的实验研究。针对传统解析模型中参数识别复杂且难以适应非平稳性的问题，比较了线性回归、多项式回归和ReLU神经网络三种轻量级ML方法在模型精度、泛化能力、训练数据需求、计算开销及接触检测性能方面的表现。实验结果表明，线性和多项式回归器在多数指标上优于基线解析模型，具备良好的实时性和鲁棒性，适合部署于资源受限的移动机器人平台；而ReLU回归器虽预测精度较高，但对训练数据和计算资源要求高，在线应用受限。研究为多

本博文分为两大部分：一是基于SIMIO的运输能力模拟研究，通过构建离散事件模型分析无人机与中型货运卡车在不同网络场景下的运输效率，探讨最优资源配置；二是针对多足步行机器人SCARAB的腿部逆动力学学习研究，采用线性回归、多项式回归和神经网络等机器学习方法，对比分析其在计算复杂度、鲁棒性和碰撞检测等方面的性能。研究表明，机器学习模型在动态适应性和计算效率上优于传统分析模型，而运输系统中无人机与卡车的协同使用可显著提升响应效率。最后提出未来优化方向与应用前景。

本文研究了基于建模与仿真的测试平台在无人系统任务验证中的应用，并探讨了无人机替代中型卡车在人道主义援助物流中的可行性。通过设置多组实验任务，评估了UUV和UAV的任务性能，识别出轨迹交叉与冗余覆盖等问题，并提出优化建议。同时，以捷克伊泽拉山脉洪灾为案例，构建三种运输场景（仅卡车、仅无人机、混合运输），采用离散事件模拟方法分析不同条件下的运输效率。研究表明，无人机在基础设施受损时具有显著优势，而结合使用多种运输方式可提升整体应急响应能力。未来需进一步优化任务规划、提升无人机性能并完善协同调度机制。

本文介绍了一个基于建模与仿真（M&S）的测试平台，用于支持ROBORDER项目中自主资源任务协调器（ARTC）的验证与确认。该平台通过高保真仿真环境，集成无人空中、水面和水下平台的运动学模型、传感器行为及复杂海洋环境，采用HLA标准实现模块化与互操作性。利用试点用例在爱琴海场景中对ARTC进行评估，结合模拟退火和DARP算法优化多车辆协同覆盖路径，有效提升了系统性能与可靠性。该方法显著降低了开发风险与成本，展示了在复杂边境监控任务中的适应性和应用潜力，并为未来智能无人系统的集成与扩展提供了技术基础。

本文研究了杜宾斯汽车模型在三维光滑流形上的最优控制问题，基于庞特里亚金最大值原理推导出一阶常微分方程组，并因解析解复杂而采用幂零近似方法简化系统。通过分析系统的李代数结构与对称性，确定了对称不动点的存在性及其在最优轨迹中的关键作用。利用Runge-Kutta等数值方法进行模拟，验证了在对称不动点处存在多条最优轨迹，而在非对称不动点处仅有一条最优解。数值结果与理论分析一致，表明该方法可有效用于路径规划相关领域的研究与应用，同时为更复杂系统的最优控制提供了参考。

本文通过SWORD与STEM结合的模拟方法，分析了疫情背景下机器人与自主系统（RAS）在城市后勤保障中的应用效果。研究构建了巴黎分区物资配送场景，对比了人工操作（COA 1）与引入RAS（COA 2）两种行动方案，结果显示部署RAS可显著减少士兵与病毒接触，延缓作战能力下降。文章深入探讨了STEM建模复杂性、数据规模差异带来的技术挑战，并指出当前RAS在应对人群互动方面的局限性。未来发展方向包括提升感知智能、强化人机协同。模拟结果为疫情防控中的资源优化与决策支持提供了实践依据。

本研究探讨将流行病学模拟与人工智能驱动的建构模拟相结合，以支持在传染病爆发、生物恐怖主义等场景中部署机器人与自主系统（RAS）。通过使用时空流行病学建模器（STEM）构建法兰西岛地区90天疫情传播场景，分析有无应对措施下的感染、死亡与康复趋势，并将数据用于校准MASA SWORD建构模拟系统，创建高逼真度的城市疫区操作环境。研究重点评估RAS在物流供应、传感检测、侦察监视和建筑物清理等任务中的应用潜力，比较有人与无人操作模式下的人员暴露风险，旨在提升应急响应效率并减少人类感染概率。该方法为未来生物防御和民防

本文深入剖析了基于合成训练的无人机车辆检测技术，重点研究真实与合成图像之间的差异及其对检测性能的影响。通过MPEG-7图像描述符和分类链方法，实现了对真实与合成图像近乎完美的分类（F1 > 0.999），并以0.855的F1分数有效区分车辆检测中的真阳性、假阳性和假阴性边界框。研究揭示了颜色结构描述符（CSD）、颜色分布描述符（DCD）、美学质量指标（IQM0）等关键图像属性在现实差距和检测结果预测中的重要作用。进一步探讨了该技术在智能交通、安防监控、物流配送和智慧城市建设中的应用前景，并提出了应对现实差距

本文探讨了基于合成训练的无人机车辆检测中的图像分析与分类方法，重点介绍了颜色、纹理、质量、形状等图像描述符的应用，比较了多种分类算法，并详细阐述了过滤、包装和嵌入式特征选择方法以及特征重要性评估技术。通过在KITTI/VKITTI和真实与合成无人机图像数据集上的实验，验证了所选特征在区分真实与合成图像方面的有效性，结果表明即使在高度多重共线性情况下，仅少数关键特征即可实现近乎完美的分类性能。研究为提升无人机车辆检测系统在真实场景中的鲁棒性提供了理论支持和技术路径。

本文研究基于合成训练的无人机车辆检测方法，利用图像描述符和机器学习技术分析影响检测性能的关键因素。通过真实与合成图像数据集（如UAVDT、KITTI/Virtual KITTI）的对比，采用MPEG-7等图像描述符提取颜色、纹理、形状、亮度、边缘等图像属性，并结合决策树分类器与特征重要性分析，识别导致真实与合成数据间现实差距的主要图像特征。研究旨在提升纯合成数据训练下检测模型的泛化能力，揭示错误检测（如假阳性、假阴性）相关的图像属性，为优化虚拟仿真环境设计和合成数据生成提供指导，从而提高无人机在交通监控、救

本文介绍了一个基于建模与仿真的实验开发框架，旨在通过模拟Lyonesse城市场景中的后勤补给挑战，评估不同车辆系统（UGVs与有人驾驶卡车）在复杂城市环境下的性能。文章详细描述了场景构建、概念模型设计、动态行为逻辑及模拟环境需求，并提出了以每小时交付物资量和每吨运营成本为核心的KPI评估体系。该模拟工具面向教育应用，支持参数变化、优化分析与实验教学，采用AnyLogic平台进行原型开发，结合基于代理的建模与离散事件模拟方法，为未来城市作战后勤概念研究提供技术支持。

本文探讨了无人地面车辆（UGV）在军事行动中的应用，重点分析了其在侦察、攻击和城市环境‘最后一英里’补给中的战术价值。通过MCS CZ系统支持的机动规划和基于DSEEP流程的模拟工具开发，展示了如何利用建模与仿真（M&S）在概念开发与实验（CD&E）中验证新作战概念。文章详细介绍了模拟工具的设计目标、关键性能指标（KPIs）、实验方法及优势挑战，并展望了UGV未来在智能化、协同化和系统集成方面的发展方向。

本文探讨了战斗无人地面车辆（UGV）在连级特遣部队行动中的关键作用。通过分析数字化战场环境、UGV的技术现状与能力需求，结合MCS CZ多机动路线规划系统和多个战术场景案例，展示了UGV在侦察监视、目标打击、障碍清除及人员救援等多样化任务中的应用优势。文章还总结了UGV面临的挑战，如技术可靠性、通信安全与目标误识别，并提出了应对策略。最后展望了UGV向智能化、多功能化、协同化发展的未来趋势，强调其将成为现代军事行动中不可或缺的力量。

本文研究了地下环境中基于高斯过程（GP）的通信地图构建方法，提出三种描述符函数并比较其在信号强度预测中的性能。实验结果表明，投影自由空间比率描述符（δ_PFSR）在外推场景中优于传统方法，能有效考虑障碍物影响。同时，探讨了无人地面车辆在林地侦察、开阔地形机动和攻击敌人等战术场景中的应用，展示了其对公司特遣部队作战的支持能力。研究成果为复杂环境下通信建模与无人系统作战集成提供了有效解决方案。

本文探讨了量子计算与地下环境通信地图构建两个前沿研究领域。在量子计算方面，介绍了李代数结构、双曲量子比特理论、量子比特代数（QBA）及GAALOPWeb工具对量子算法的优化实现，展示了NOT门在QBA中的表示与优化应用。在地下通信方面，分析了现有通信模型的局限性，提出一种基于环境结构描述符与高斯过程回归的新方法，能够有效外推未访问区域的信号特性，提升通信地图的预测精度。该方法通过低维描述符提取空间特征，支持跨相似环境迁移学习，为多机器人系统在复杂地下场景中的可靠通信提供支撑。最后总结了两大领域的关键技术、优

本文介绍了MESAS 2020会议的背景、主题及组织架构，并深入探讨了量子计算中的量子位代数（QBA）理论。QBA基于克利福德代数Cl(2,2)和几何代数框架，提出了一种超双曲量子计算模型，为量子比特和量子门提供了新的数学表示方法。文章分析了QBA在量子模拟、优化和通信等领域的应用潜力，同时指出了其在实验实现、算法设计和兼容性方面面临的挑战，并对未来研究方向提出了建议。