weixin_46039719的博客

需要注意的是，WiFi信号的可用性和稳定性会受到室内环境的影响，如信号干扰、衰减和多径效应。这是通过计算每个粒子的观测概率来实现的，观测概率反映了粒子位置与测量数据之间的匹配程度。状态空间模型描述机器人的动力学特性和运动行为，而观测模型将WiFi测量数据与机器人的位置进行关联。3. 粒子表示：为了估计机器人的位置，使用一组粒子来表示机器人的可能位置。6. 位置估计：根据粒子的权重，可以计算机器人的位置估计值。使用WiFi测量仪进行机器人定位的粒子滤波器研究旨在利用WiFi信号测量数据实现机器人的定位。

考虑到不同驾驶员的习惯和偏好，以人为本的设计通过智能化系统来适应驾驶员的操作方式和行驶偏好，从而提供更加舒适和个性化的驾驶体验。综合运用基准设计和以人为本的设计原则，协同自适应巡航控制可以实现交通流的优化和驾驶员的舒适性。通过自适应控制算法和实时交通信息的融合，系统能够实时调整车辆速度和跟车间距，以适应当前的交通状况和驾驶员的偏好。串稳定混合交通的协同自适应巡航控制是一种针对复杂交通环境的控制方法，旨在实现交通系统的高效运行和安全性。其中，基准和以人为本的设计是关键的方面。

本文包含用于开发移动机器人和无人地面车辆 （UGV） 的自主导航软件堆栈的 MATLAB® 和 Simulink® 示例。本提交中包含的示例演示了如何与支持 ROS 的机器人和等效模拟进行交互，以设计和测试用于 Turtlebot3 自主导航的软件堆栈。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

这些机械手和移动机器人模型可以用于轨迹规划和执行器分析中的仿真和控制算法设计。通过模拟机器人的运动和控制，可以评估和优化轨迹规划算法的性能，并分析执行器的响应和控制精度。陈刚, 张晓东, & 王晓东. (2017). 机械手和移动机器人模型在轨迹规划和执行器分析中的应用研究综述. 机器人技术与应用, 36(4), 1-8.轨迹追踪模型可以根据给定的轨迹和控制策略，计算机器人的运动轨迹和控制指令。在轨迹规划和执行器分析中，机械手和移动机器人模型可以用于模拟和分析机器人的运动和控制。行百里者，半于九十。

MDP（Markov Decision Process）是一种用于建模决策问题的数学框架，而机器人网格是一种常见的环境模型，用于描述机器人在离散的网格世界中移动和执行动作的问题。通过建立MDP模型，可以使用强化学习算法（如值迭代、策略迭代、Q-learning等）来求解最优策略，使机器人在网格世界中能够做出最优的决策。值函数（Value Function）：用于评估每个状态的价值，表示从该状态开始，机器人能够获得的期望累积奖励。状态（State）：在机器人网格中，状态可以表示机器人所处的网格位置。

航迹起始是航迹处理中的首要问题，在各种航迹处理的情况下都存在，对于多目标航迹处理来说，航迹起始是第一步，是进行航迹跟踪的基础。由于被探测目标一般都是由远到近的出现在搜索雷达的有效探测范围内的，在航迹起始时，目标一般距离雷达较远，此时雷达分辨力低、测量精度差，加之真假目标的出现无真正的统计规律，因此在搜索雷达数据处理技术中，航迹起始问题是一个难题。（1）Hough变换可以检测任意已知形状的曲线，从而能够起始某类特定航迹，作为先验信息，特定航迹的选定提高了信号相干累积的效率，避免了大量杂波引起的虚假航迹问题；

据统计, 我国交通事故造成的伤亡人数每年超过10万人, 其中驾驶员人为原因 (疲劳、酒驾、误操作等) 所致事故逐渐升高.汽车交通事故引起的人员伤亡、经济损失、道路拥堵等已演变成重大社会问题.[1]吴光强,张亮修,刘兆勇等.汽车自适应巡航控制系统研究现状与发展趋势[J].同济大学学报(自然科学版),2017,45(04):544-553.部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。

轨迹跟踪”是最常见的方法，控制器旨在将机器人移动到移动的目标点，就像在实时伺服系统中一样。对于复杂系统或处于扰动或未建模效应下的系统，如 UAV（无人驾驶飞行器），其他跟踪方法可以提供额外的好处。在本文中，考虑路径描述符参数动态的方法（可称为“误差自适应跟踪”）与轨迹跟踪进行了对比。首先提出了跟踪方法的正式描述，表明两种类型的错误自适应跟踪可以在任何系统中与同一控制器一起使用。结果表明，误差自适应跟踪方法优于轨迹跟踪方法，产生更快、更鲁棒的收敛跟踪，同时在需要时在实现收敛时保持相同的跟踪速率。

总之，此ACC算法在选择最佳操作之前模拟所有操作的性能。在此模拟期间，算法假设其他代理将在接下来的 N 个时间步长中承诺其速度，并评估 N 个时间步的所有可能操作的状态。一旦通过简单的运动学方程计算出状态，就可以通过沿每个动作的轨迹应用成本函数来评估动作的性能。从结果中，我们得出结论，ACC是成功的。避免碰撞后，可以看到它正试图达到100m/s的设定点，但仅限于前车的位置。在本项目中，我们将自动驾驶挑战限制在一维范围内，自动驾驶者的目标是在避免碰撞的同时达到设定速度。

自适应巡航控制技术为目前由于汽车保有量不断增长而带来的行车安全、驾驶舒适性及交通拥堵等问题提供了一条有效的解决途径，因此本文通过理论分析、仿真验证及实车实验对自适应巡航控制中的若干关键技术展开研究，以提高自适应巡航控制在不同工况下的应用能力。基于预测控制模型的自适应巡航控制是一种控制策略，旨在使机器人能够根据环境和任务需求自主地进行巡航，并根据实时的传感器数据进行适应性调整。在仿真实验中，可以使用计算机模型来模拟机器人的运动和环境变化，并基于预测控制模型进行控制策略的仿真。行百里者，半于九十。

本文可了解移动机器人的本地化概念。定位算法、基于地标的定位和扩展卡尔曼滤波 （EKF） 的使用。机器人的定位是其导航的基本工具。有基于不同信息源和硬件组件的本地化方法，因为没有任何方法可以在任何场景和任何机器人上正常工作。第 5 章 本地化： 在本章中，您将了解为什么需要本地化系统，然后您将实现扩展卡尔曼滤波器，了解每个步骤的理论。第四章 前几章小结： 在本课中，您将学习如何将所有内容组合在一起并减少前几节课中的代码。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。行百里者，半于九十。

RRT算法是以起始点为随机树的根节点通过在状态空间中以增量采样方式获取随机采样点，并使树向着采样点位置扩展生长出与危险区域无碰撞的树节点，直到达到目标点 [2]。RRT树扩展过程如图1所示。RRT算法具有概率完备性当节点数量趋于无穷大时，找到存在的可行路径的概率无限接近1[3]。但由于路径搜索是通过在空间中随机采样进行的，规划出的路径随机性大，且不能保证所得路径是最优路径或次最优路径。当空间较大、障碍物较多时，运算量增加，导致搜索时间较长 [4]。

传统PID控制方法是通过合理调整误差信号的比例、微分和积分增益的大小来对系统实施有效控制的。大的积分增益有利于消除稳态误差,但会使系统过渡过程变长。由于专家控制不依赖对象的精确模型,并且对系统时变、非线性具有很好的鲁棒性,结合PID控制优点,设计专家PID控制器,根据不同时刻误差e以及误差变化△e 之间的关系,利用专家控制规则对Kp、Ki、Kd。[1]陈宝,周祖鹏,卫欢,吕延钊,睢志成.基于专家PID的带臂四旋翼无人机控制方法[J].计算机应用,2022,42(08):2637-2642.

模糊控制是根据经验建立模糊规则，再把传感器接收的实时信息加以模糊化，进而将模糊化后的信息加以模糊推理，将模糊推理后的信息清晰化后加到执行器上，此过程就完成了模糊控制的流程。由于模糊系统的设计存在主观性，模糊控制的设计都是基于对专业人员实际经验的认识基础上的，所以把神经网络的能力融入到模糊系统中，使用分布式计算的神经网络表达，达到了模糊控制系统的自组织、自学习的效果。神经网络中，神经网路的输入、输出层节点用于表达模糊系统的输入、输出信息，而神经网络的隐含层节点则用于表达隶属度函数和模糊规律。

一般说,神经网络在机器人中的应用研究,应在常规控制方法的基础上.充分发挥神经网络的学习和映射功能·用神经网络来补偿机器人系统中摩擦、齿隙等一些很难用统一解析式表达的不确定因素,这样,由神经网络和常规控制构成的复合控制方能获得优良的性能。BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。近年来,神经网络在机器人运动学、动力学和机器人控制中已得到广泛应用,但由于神经网络本身的理论研究还很不完善,因此有必要对基于神经网络机器人控制系统的鲁棒性和稳定性做进一步研究,以便为神经网络在机器人中的应用奠定理论基础。

中可以找到对机器人动态参数物理一致性的严格讨论，其中表明可行的解决方案可以在线性矩阵不等式（LMI）的框架内处理，并通过半定规划（SDP）技术（LMI-SDP）进行处理，通过该技术可以找到全局解决方案。的作者朝着这个方向迈出了第一步，他们通过找到一组动态参数来解决识别问题，这些动态参数在最小二乘意义上是最优的，并且最接近一组物理上一致的标称参数（例如，从CAD数据中检索）。（有和不考虑约束）的识别解决方案会产生非物理估计，例如，由于不可避免的建模错误，识别实验的错误设置以及参数约束的错误选择。

在这项研究的基础上，Albus J.S.于1975年根据神经生理学小脑皮层结构特点提出了一种小脑模型关联控制器，经过多年的完善和发展，形成了成熟的小脑模型神经网络理论（Cerebellar Model Articulation Controller—CMAC）。顾名思义，它具有人类小脑一般学习的功能，在多维度空间中进行映射，解决了输入端到输出端非线性的问题。（3） CMAC是一种局部逼近神经网络，它具有一种联想记忆的功能，它的每一个神经元的输入输出是一种线性关系，但总体上是一种表达非线性映射的表格系统。

离散比例控制器（误差定义为与赛道中心线偏差的函数）用于生成汽车将遵循的近似轨迹。本文将使用 MATLAB 的求解器来生成此轨迹。然后，我们使用此轨迹对模型进行线性化，并尝试实现一个分立的MPC控制器来遵循该轨迹。本文目标是对汽车进行基于轨迹优化的控制，使其平稳地穿过给定的轨道。我们假设汽车的动力学是根据自行车模型工作的。围绕该轨迹对动态模型进行线性化，并使用模型预测控制器来找到优化轨迹。在此实现中，我们尝试使用轨迹优化技术控制汽车。为了实现稳定和安全的跟踪，我们使用离散时间模型预测控制。

自动驾驶技术给汽车产业以及相关技术的发展带来了新的契机,各种辅助驾驶甚至是自动驾驶功能已经配备在大量汽车产品上。作为自动驾驶系统的“大脑”和“手脚”,规划和控制模块在自动驾驶的安全性、舒适性中发挥着重要作用。该类方法利用受控系统的模型,按照模型预测、反馈校正、滚动优化的步骤完成自动化控制,给实现自动驾驶的规划和控制功能带来了新的思路。障碍物可以是静态的，比如一个大的坑，也可以是移动的，比如一辆移动的其他车辆。在有人驾驶中，司机最常用的避障方法是暂时移到另一条车道，驶过障碍物，再移回原来的车道。

然后使用Koopman动力学的提升状态采恢复非线性系统的状态(给定有关我们基函数的知识)，然后将我们估计的非线性系统的这种状态序列与系统的实际动力学进行比较。为了识别杜宾汽车模型的非线性动力学，我们使用Koopman算子理论首先从系统的仿真中提升数据，利用这些提升的数据来识别Koopman空间中的线性系统，然后恢复我们原始动力学的非线性向量场。算子可以描述非线性系统的可观测状态量在高维空间中的线性演化过程，可以将非线性问题转化为线性问题，对于非线性系统的研究有较大的价值。所示，原系统所在空间为。

外骨骼的发展有助于不同程度残疾人群的康复。通常，他们还实施肌电图（EMG）接口作为单独的系统，用于测量患者活动或携带其设备的肌肉骨骼系统康复的改善。采用递归神经网络（RNN）和自适应非奇异快速终端滑模控制器（ANFTSMC）策略的组合来对用户的运动进行分类并控制外骨骼的轨迹。ANFTSMC的数学方法及该控制方案在四自由度外骨骼坐对站任务轨迹跟踪问题上的稳定性分析.最后，建立了与RNN分类器和ANFTSMC一起工作的完整人机环系统，其优点是是一个有效，精确和智能的系统，可供高度运动残疾的人使用。

路径的组成形式有两种圆弧-直线-圆弧（CSC）和三段圆弧(CCC)，其中圆弧又包括方向为逆时针旋转的圆弧（向左旋转用L表示）和方向为顺时针旋转（向右旋转用R表示）的两种圆弧，那么Dubins集合共有六种路径分别为LRL、LSR、LSL、RLR、RSL、RSR。Dubins算法之前多应用于机器人和智能小车领域，后来研究者们开始将该算法扩展到无人机的路径规划研究中，针对各种工况，对Dubins算法进行改进，取得了令人满意的成果[21-47]，本文采用Dubins算法规划出某型号的大型固定翼无人机的可飞行路径。

Dubins 于 1957 年提出了 Dubins 曲线理论，主要内容是在满足一定曲率条件下，连接同一平面内具有特定方向向量的任意两点的最短轨迹是曲线[20]。在没有其他约束因素的情况下，同一平 部分代码：main_fig_name = 'RRT with dubins curve and obstacle detection';close(findobj('type','figure','name',main_fig_name));%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Use

然而，目前的数值实现与文献有一些细微的差异。江阴大桥、润扬大桥、西堠门大桥等大跨悬索桥相继建成，充分展示了我国大跨悬索桥的设计与施工能力。悬索桥凭借其极高的跨越能力，优美的造型，往往成为大跨度桥梁的首选桥型。悬索桥，是指依靠缆索作为结构主要承重构件的桥梁结构，其主要结构由主缆、主塔、锚碇、加劲梁和吊杆组成。这种桥梁结构拥有材料利用率高、自重轻、传力途径明确的优点，在各种桥梁体系中，悬索桥的跨越能力最大，可以达到 1000。悬索桥的历史非常古老，早期人们利用藤条和树茎做成的吊桥，就是悬索桥的雏形。

只有知道自己在哪，才能精准的控制自己的运动。定位是机器人研究中的重要技术，是完成自主运行的前提条件，要达到预期的目标就要确定机器人的位置。环境中存在诸多不确定因素，例如行走的人、运动的物体等，怎么才能够让机器人在这些情况下确定自己的位置进行导航成为专家学者们深入研究的方向。自主导航成为机器人顺利进行工作的关键过程，是智能化程度的体现，是非常核心的内容，也是机器人技术日益进步与完善的标志。重采样阶段是根据粒子权值来对粒子进行筛选，舍弃权值低的粒子，保留权值高的粒子，即为接近机器人真实位姿的粒子。

移动机器人定位是指根据先验环境地图信息、机器人位姿（位置和姿态）的当前估计以及传感器观测值等输入信息，经过一定的处理和变换，获得准确的机器人状态。定位是移动机器人导航和控制的基本问题，即智能移动机器人要想在环境中自主运动，最基本的问题就是应用传感器感知的信息确定自己在环境中的位置。无论是在结构化或者非结构化的环境中，机器人都必须了解自身与周围环境的位置关系才能选择和做出决策。产生的压力波动由一个水听器接收，水听器所接收的信号包含关于声源位置和幅度的信息。的一种基于网格的实现，利用直方图进行逼近，

该文研究了双向路径上的AV无干扰调度（IFSB）方法，结果表明其工作效率优于单向路径。为了在具有无干扰约束的双向路径上对AV调度进行建模，采用无等待灵活过程作业车间调度问题（NWFPJSP）来评估总完成时间。基于使用小型 RMFS 的案例研究，与单向方法相比，IFSB 方法使存储容量增加了 40%，总完成时间减少了 22%。同时，AV停止启动的数量减少了40%，所有AV的路径长度减少了36%。这表明双向路径在未来物流应用中的巨大潜力，可能会增加AV的存储容量，工作效率，技术健康和环境可持续性。

本文提出了一种基于蚁群的连续多UGV路径规划，该规划器由UGV路径规划和多UGV协调组成。该文提出一种基于概率的随机游走策略和自适应航点修复机制的连续蚁群优化，以优化每个UGV的路径。[2]霍志会. 基于强化学习的UGV在复杂环境下的路径探索关键技术研究[D].浙江科技学院,2022.DOI:10.27840/d.cnki.gzjkj.2022.000299.路径规划最为基本的要求是规划一条从起始点到目标点的无碰撞路线并在执行过程中动态避障，在此基础上规划的路径尽量考虑动力学约束与动能的消耗和效率问题。

用于路径规划的快速探索随机树（RRT）算法的工作原理是构建一棵探索机器人配置空间的树，根节点代表初始配置，新节点通过随机抽样和连接到现有树迭代添加。该算法使用距离度量来标识树中离每个新采样点最近的节点，如果它们之间的连接不与障碍物相交，则向树添加新节点和边。行百里者，半于九十。

可以分为全局路径规划算法和局部路径规划算法。全局路径规划是在已知的环境中进行路径规划，环境信息已经给定且障碍物位置等信息基本不发生变化，一般只需按照事先规划的全局路径进行工作即可。而局部路径规划是在未知的环境中进行路径规划，主要通过传感器等工具获取当前的局部环境信息，主要是动态障碍物的位置信息等，在此基础上进行路径规划和避障，如水下机器人所处环境的障碍物分布极易发生改变，需要实时获取环境信息，进行局部路径规划。路径规划可以分为传统算法路径规划和智能仿生算法路径规划两类，其中传统路径规划算法又。

Trees，ＲＲT) 通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测，能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题。开始阶段: 在空间中，设置一个起始点，然后在自由空间中随机采样选取一个点，如果不在有障碍物的区域，那么就将与用直线连起来。扩展阶段: 继续重复该操作，在空间内散布一些点，且该点不与障碍物有接触。假如碰撞检测计算出不在自由空间内，则需要返回上一步重新采样选择其他点，重复执行树的扩展过程。点开始，沿着扩展树的父节点，层层迭代逆向找到起始点。完成树的扩展后，算法停止新的节点生长，并从目标。

从单纯的数学本质上讲，轨迹优化问题实际上是一个需要求解泛函极值的最优控制问题，求解过程中需要同时满足动力学微分方程、代数方程以及不等式约束。仅有一个目标的优化以及存在多个目标同时等，其中直接法和间接法是最常用的分类方法。作为一种远程精确打击武器，高超声速滑翔飞行器备受世界各军事强国的关注，单个飞行器的轨迹优化问题一直是各国研究的热点和难点[4]轨迹优化技术是飞行器总体设计过程中的一项关键技术，在初始任务阶段，主要用于分析飞行器的弹道特征、机动能力等。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

轨迹或路径规划是各种应用中的基本问题。在本文中，我们展示了通过仅使用加权池操作的多层网络的新配置，可以高效地解决多个起点和终点的迷宫路径规划，而无需网络训练。这些网络创建的解决方案与广度优先搜索 （BFS）、Dijkstra 算法或 TD（0） 等经典算法的解决方案相同。与竞争方法不同，包含近十亿个节点的超大型迷宫具有密集的障碍物配置和数千个重要性加权路径端点，可以在并行硬件上的一次通过中快速解决。

路径规划算法是智能技术中的研究热点之现有的路径规划算法包括图搜索概率法18]、模拟退火算法[9]、Dijkstra 算法[ 10]、A*算法[11-12]、人工势场法「 131神经网络算法l l4-15]、蚁群算法[16]、遗传算法[17-18]等。在这些路径规划算法中,仅有Dijkstra算法能够稳定地实现全局最优路径的搜索,而其它算法都有可能因为陷入局部最优而搜索出次优路径。

目标是使用线性卡尔曼滤波器估计速度，并使用PID控制器控制机器人。考虑一个在无摩擦、笔直的车道上的机器人。最初，机器人静止在位置 0。我们每 \Delta t 秒测量一次机器人的位置，但这些测量并不精确;我们希望保持机器人位置和速度的模型。我们在这里展示如何推导创建卡尔曼滤波器的模型。由于 F、H、R 和 Q 是恒定的，因此它们的时间指数被删除。机器人的位置和速度由线性状态空间描述 ： 位置;： 速度我们假设 a（k） 是未知的，并且呈正态分布，均值为 0，标准差为 \sigma_a。

LQR 的最优设计是指设计出的状态反馈器 K 要使二次型目标函数J 取最小值，而 K 有权矩阵 Q 与 R 唯一决定，在汽车不同的速度下，Q 与 R 的不同会对算法的效果有着重要的影响，所以 Q，R 的选值十分重要。单车系统为非线性系统，但 LQR 和MPC 控制器的目的是为了求最优控制解，在优化过程中都会将其线性化，所以也可以说 Apollo 中研究的对象都为线性系统。MPC（模型预测控制）是一种先进的过程控制方法，在满足一定约束条件的前提下，用于实现控制的过程。他的实现依赖于过程的动态线性模型。

1]许乐,赵文龙.基于新型灰狼优化算法的无人机航迹规划[J].电子测量技术,2022,45(05):55-61.DOI:10.19651/j.cnki.emt.2108509.[2]芦方旭,米志超,李艾静,王海,田雨露.基于灰狼算法的无人机基站三维空间优化部署[J].兵器装备工程学报,2021,42(07):185-189.，建立无人机的规划空间环境和航迹评价指标是进行航迹规划的前提准备。航迹规划是无人机执行任务中最重要的部分之一，不同的环境信息能够直接影响航迹规划的结果。于是一些改进的算法被相继提出，

在轨迹跟踪应用领域，通常 MPC 建模可根据机器人的控制方式选择基于运动学运动状态方程建模或者基于动力学运动状态方程建模。前者是根据车辆转向的几何学角度关系和速度位置关系来建立描述车辆的运动的预测模型，一般只适用于低速运动场景；后者是对被控对象进行综合受力分析，从受力平衡的角度建模，一般应用在高速运动场景，如汽车无人驾驶。双轮差速运动学线性 MPC 轨迹跟踪实现的基本思路是状态方程–线性化–离散化–预测方程–约束线性化–非线性目标函数转为二次规划–求解最优问题。部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。

因此，我们结合狼和生物的探索和开发能力，提出了一种新的混合优化算法HSGWO-MSOS算法。在所提出的算法中，探索和开发能力得到了有效的结合。在SOS中，后代可以通过当前生物体与其他随机生物体或当前生态系统中最好的生物体之间的共生行为产生，并且这种方法具有很强的开发能力。HSGWO-MSOS算法已应用于无人机路径规划问题，与其他经典算法相比，所提算法获得了更好的实验结果。通过结合粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）和SOS等三种经典算法，提出了一种新的混合算法。的方法，以完成所提算法的收敛性分析。

最后，考虑以电动汽车的能耗作为A*算法的路径权重与估价函数值，从而实现节能的路径规划。为了解决A*算法在全局路径规划中扩展节点过多导致搜索时间长、转弯过多导致路径不平滑的问题，提出了一种A*算法。通过仿真平台的验证，证明了本文的改进A*算法能够有效减少路径搜索时扩展节点的数量以及搜索路径结果的转弯次数，能够有效的提高寻路的计算效率和AGV的执行任务的效率。