### 排队论（Queueing Theory） #### 一、排队理论概述 排队理论是一种数学工具，用于分析和预测排队系统的行为。排队系统普遍存在于日常生活和工业生产中，例如银行、医院、电话呼叫中心等场景。当顾客的需求超过了服务能力时，就会形成排队现象。 #### 二、排队系统的组成 排队系统主要包括三个部分：输入过程、排队规则和服务机构。 1. **输入过程** - **顾客源**：顾客来源分为无限源和有限源。无限源指的是顾客来源数量理论上无限大，如电话呼叫；有限源则指顾客来源数量有限，例如车间里待修理的机器。 - **到达规律**：顾客到达的时间间隔分布，常见的有定长分布(D)、负指数分布(M)和k阶爱尔朗分布(E_k)。 2. **排队规则** - **损失制**：如果所有服务台都被占用，新到来的顾客会离开系统。 - **等待制**：顾客会在队列中等待直到被服务。 - 先到先服务（First Come First Serve, FCFS） - 后到先服务（Last Come First Serve, LCFS） - 优先级服务（Priority Service, PS） - **混合制**：结合了损失制和等待制的特点，如限制队列长度或等待时间。 3. **服务机构** - **服务台个数**：可以是单个服务台或多个服务台。 - **服务规律**：服务时间的分布，包括定长分布(D)、负指数分布(M)、k阶爱尔朗分布(E_k)和一般分布(G)。 #### 三、排队模型的表示方法 排队模型的表示通常采用Kendall记号，即(X/Y/Z/A/B/C)，分别表示： - X：顾客到达时间间隔的分布 - Y：服务时间的分布 - Z：服务台个数 - A：系统容量 - B：顾客源数量 - C：服务规则 例如，M/M/1/∞/∞/FCFS表示的是一个典型的简单排队模型：顾客到达间隔和服务时间均为负指数分布，有一个服务台，顾客源和系统容量都是无限的，采用先到先服务的规则。 #### 四、排队问题的求解 解决排队问题的目标是优化系统性能，使得顾客等待时间和系统成本达到最佳平衡。主要关注以下几个关键指标： 1. **队长和排队长** - 队长(Ls)：系统中的顾客总数 - 排队长(Lq)：正在排队等待服务的顾客数 2. **逗留时间和等待时间** - 逗留时间(W)：顾客在系统中的总停留时间 - 等待时间(Wq)：顾客在队列中等待的时间 #### 五、顾客到达的规律 顾客到达规律的描述涉及两个主要特征： - **无后效性**：任意时间段内的顾客到达数不受之前时间段的影响。 - **平稳性**：顾客到达是均匀分布的。 - **稀有性**：在很短的时间内，只可能有一个顾客到达。 符合以上特征的顾客到达模式被称为泊松流。泊松流的概率分布公式为： \[ P(n, \lambda t) = \frac{(\lambda t)^n e^{-\lambda t}}{n!} \] 其中，\( n \) 表示在时间 \( t \) 内到达的顾客数，\( \lambda \) 是单位时间内顾客到达的平均数。 排队理论的应用非常广泛，可以帮助设计和优化各种服务系统，提高效率并减少顾客等待时间。通过对不同类型的排队模型进行分析，可以为决策者提供有价值的参考信息，以便更好地管理资源和服务流程。

二维激光slam导航算法move_base改进版本 通过在move_base_params.yaml中配置参数可实现移动机器人的二次调整，解决机器人定位精度设置太高而影响到达目标点的概率底的问题。 pid_kp: 0.5 pid_kd: 0.5 pid_ki: 0.1 #超时时间 pid_time_out: 200 #目标位置精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_xy_goal_tolerance: 0.005 #目标角度精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_yaw_goal_tolerance: 0.005 #目标位置精度容忍值 pid_tolerate_xy_goal_tolerance: 0.01 #目标角度精度容忍值 pid_tolerate_yaw_goal_tolerance: 0.01 #大于30cm时不能调整，误差太大 pid_distance_threshold: 0.3 pid_isStartPid: true #是否是全向底盘 isOmni: false 视频地址：https://b23.tv/JYhZ8ig

3D逆运动学 3D正向和反向到达反向运动学的P5js / WEBGL实现。 介绍 由于最近二十年来自动化程度的大幅提高，机器人已成为我们生活中必不可少的一部分。 从工业装配线机器人到航天器对接臂的自动化系统包围着我们。 由于机器人可以执行的任务变得越来越复杂，因此很难找到这种紧密耦合的非线性系统的解析解。 有了更快的计算单元，就可以使用数字迭代过程实时计算解决方案，从而使系统对周围环境的响应更快。 该项目的目标是计算结构和配置可能实时更改的3维机器人操纵器的正向运动学和逆向运动学，这是一种通用迭代求解器，可与任何机械臂一起使用，而所需的工作量却最小。 术语“正向运动学”是根据已知的关节位置，方向和链接长度来计算末端执行器的位置。 相反，逆运动学是达到所需位置所需的关节状态的估计。 去做 ： 联合约束。 避免链接冲突

针对二维多重信号分类算法可以估计出系统的到达时间(TOA,time-of-arrival)和波达方向(DOA,direction-of-arrival)参数，但需要复杂度非常高的二维谱峰搜索这一问题，提出了IR-UWB系统中基于求根MUSIC(root-MUSIC)的TOA和DOA联合估计算法，该算法对接收信号的频域形式建模，先估计出TOA，然后由TOA的差值计算出DOA，从而实现TOA和DOA的联合估计。该算法不需谱峰搜索，可直接给出估计参数的闭式解，还可实现参数配对。还推导了参数估计的误差方差。仿真结果表明，该算法的参数估计性能明显优于矩阵束算法、传播算子算法以及基于旋转不变技术估计信号参数算法，并且非常接近于2D-MUSIC算法，但该算法的复杂度却远远低于2D-MUSIC算法。

中文为旋转因子不变法，该类算法包括ESPRIT、MUSIC等等。 其核心思想：基于相位的处理，由于相位=频率*时间差；因此可以测量角度的算法，都可以测量频率

IntelligentUAVPathPlanningSimulationSystemS-Drone 无人机智能无人机路径规划仿真系统是一款具有良好的操作控制，强大的平台集成，全向模型构建和应用程序自动化的软件。 它以C区中A和B之间的无人机战斗为背景。 该系统的核心功能是计划通过仿真平台的无人机航路并验证输出。 可以将数据导入到真正的无人机中，以使其根据指定的路线准确地到达战场上的任何位置，并支持多人和多设备编队的联合行动。 主要特点 开源SITL无人机仿真平台支持的系统，通过FlightGear渲染真实战场环境，进行集成建模，2维垂直，三维动态模型仿真，脚本控制，地面站监视，数据处理等功能，此外，还进行仿真系统支持多种全球地图负载，模拟三维环境的关键区域，可用于整个全球范围内的遥感监测。 1.软件界面 2.软件体系结构（要为某些扩展功能实现的插件） 3.代码 4.多维视图 二维视图（

VB窗体内鼠标到达边缘触发图片、背景的移动，用你的鼠标分别向上、向下、向左、向右移动，观看效果！可发现图片会作出相应的移动，这种效果目前在电子地图中使用广泛，我觉得还是挺实用小技巧，好奇朋友下载研究一番吧。

为了提高四卫星定位系统的精度和工程可行性，将频差测量引入到四卫星TDOA（到达时间差）定位算法中。 TDOA / FDOA（到达频率差）定位算法用于优化四卫星定位的GDOP（精度的几何稀释）。 仿真结果表明，与TDOA定位相比，绝对位置测量精度对TDOA / FDOA定位精度的影响很小。 在相同条件下，TDOA / FDOA定位精度更高，在钻石配置情况下，其GDOP分布更均匀。 四星TDOA / FDOA的定位精度优于四星TDOA的定位精度。

1、 讲解遥感微波检测器（rtms）基本知识及采集的交通数据格式和数 据库的存储形式。 2、 通过演示《rtms 交通流实验程序》，讲解道路断面车辆到达分布规 律。 3、 学生利用 rtms 数据，按照周、日（分为：节假日和平日）、小时（高 峰小时和平峰小时）统计并绘制车辆到达分布图。

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