一种惯导/里程计白主组合导航方法。本方法包括以下步骤: (1) 惯导系统初始对准，对卡尔曼滤波器参数进行初始化; (2) 进行惯性导航计算，得到离散状态转移矩阵和量测矩阵; (3) 基于位移误差的求和测量，计算滤波观测量; (4) 里程计信息故障检测; (5) 卡尔曼滤波; (6) 修正。
2021-12-23 16:38:36
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地下铲运机是对松散物料铲装和短距离运输的重要设备，其工作装置性能的优劣决定了地下铲运机和工作效率。为了对某自主研发的地下铲运机的工作装置性能进行探讨，基于其3D模型分析了工作装置工作时的外载荷，运用ADAMS对其进行了运动学与动力学仿真，获得了铲装过程中铲斗角度和传动角度等关键参数以及液压缸受力变化曲线。根据仿真结果探讨了工作装置的性能，提出了真实的满载举升高度，为后期的结构设计及参数优化提供了理论依据。
2021-12-23 13:40:38
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视频图matlab代码机器人导航
这是在BigData4Healthcare
2017（IEEE
BigComp
2017的研讨会）中介绍的论文的实现。
通过改进Michal
Kramarczyk的初始代码，可以实现基于神经网络的机器人导航。
测试机器人导航的视频
机器人导航模拟器
研究总结
问题陈述
自主导航机器人存在挑战，例如环境，障碍物和目标位置的频繁变化。
研究目的
验证基于神经网络的自主导航机器人的潜力
在自主移动机器人的导航中将RNN与MLP进行比较
建议的解决方案
将RNN和MLP用于自动导航机器人可以更好地概括环境，障碍物和目标位置。
实验结果
通过训练有素的地图和训练有素的目标进行测试，两个网络的性能在每个迷宫中都各不相同。
通过训练有素的地图和新目标进行测试，基于RNN的机器人比基于MLP的机器人可以更好地导航。
使用新地图和新目标进行测试，基于RNN的机器人即使在全新环境中也可以导航。
贡献
基于RNN的机器人表现出总体上比MLP更好的性能，因为RNN可以处理任意时间动态。
与MLP相比，RNN对新的迷宫和目标具有更好的泛化能力。
安装
机器人导航模拟器和神经网络
2021-12-22 21:56:51
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报告从技术创新、产品创新、工程创新和应用创新四个维度基础软硬件、应用软件、网络安全三个领域的创新成果和面临的问题进行了总结梳理。
2021-12-22 15:53:50
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采用一致性算法与虚拟结构法研究了多自主水下航行器(AUV)小尺度编队控制问题.首先针对各自主水下航行器拥有不同虚拟领航者信息(参考信息)的情况,通过对各AUV拥有的不一致参考信息进行一致性协商而达到状态一致.其次,基于虚拟结构思想采用坐标变换将各AUV相对于虚拟领航者的相对位置转换为各自的期望位置,并设计了一种有限时间跟踪控制律以确保各AUV能在有限时间内跟踪上其期望轨迹,从而实现了多AUV的小尺度?有限时间编队控制.最后仿真实验验证了控制策略的有效性.
2021-12-21 17:57:07
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