本书系统阐述了无人系统在复杂环境中实现自主运行的核心技术——环境感知技术。内容涵盖毫米波雷达、激光雷达、机器视觉、红外与超声传感器的工作原理及应用，深入解析多传感器融合、定位导航与路径规划等关键算法。结合作者团队多年科研成果，书中详细介绍了从信号处理到数据融合的完整技术链条，并展示了其在无人机、无人车和无人船中的实际应用。每章以基础理论、先进算法到典型应用的结构展开，兼具学术深度与工程实践价值。面向人工智能与无人系统领域的研究人员、工程师及高校师生，本书提供了全面的技术参考和创新思路。在智能时代背景下，环境感知作为无人系统安全高效运行的前提，其重要性日益凸显，本书旨在推动该领域的持续发展与突破。

内容概要：本文针对无人系统的智能室内视觉语言导航算法进行了深入研究，提出了基于余弦相似和波束搜索两种算法模型，通过改进视觉语言导航（VLN）中的特征匹配和评估策略，显著提高了导航算法在未知环境中的导航准确率和泛化能力。实验表明，这两种改进的 VLN 模型不仅在国际公开数据集 Room-to-Room 上表现优异，还在多项指标上超过现有模型。 适合人群：电子与通信工程领域的研究人员、高校师生、从事机器人导航和多模态融合技术的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要研究或开发基于视觉和语言融合的导航算法的企业和机构，目标是提高机器人在复杂室内环境中的导航准确率和鲁棒性。 其他说明：本文提供的研究成果可以推广应用到智能家居、智慧物流、自动驾驶等领域，对于推动人工智能与机器人技术的融合发展具有重要意义。

面向本科生的人工智能知识前沿讲座，介绍人工之智能的前沿相关技术。

2018版《无人系统综合路线图（2017-2042）》

一种遥控式多关节深海巡检无人系统的制作方法.docx

36氪无人配送领域研究报告.pdf

是反卷积 不是无人ting

近年来，由于科学技术的进步和军事作战观念的变化，武器系统发生了巨大变化。 所有这些变更的核心是一个无人驾驶系统。 特别是在海洋环境下，由于作战的中心阶段已从海洋转移到沿海地区，现有海军很难在浅水区有效作战。 因此，无人驾驶水下航行器（UUV）的需求正在日益增长。 在本文中，我们分析了已经开发的UUV的特征，它们是未来海洋战场环境中的关键无人系统。 通过对开发案例的分析和对关键技术的研究，阐述了UUV的关键设计问题。 我们还根据案例分析提出UUV技术的未来方向。

DoD maintains a vision for the continued expansion of unmanned systems into the Joint Force structure, and identifies areas of interest and investment that will further expand the potential integration of unmanned systems. The intent of this document is to provide overarching strategic guidance that will align the Services’ unmanned systems goals and efforts with the DoD strategic vision. This strategic guidance will focus on reducing duplicative efforts, enabling collaboration, identifying challenges, and outlining major areas where DoD and industry may collaborate to further expand the potential of unmanned systems. As DoD has embraced the use of unmanned systems across nearly every operating environment, this strategy will allow DoD to capitalize on the technology advancements and paradigm shift that unmanned systems provide.

20200117_智能无人系统的传感器融合与目标跟踪的一个PPT介绍，写的蛮详细