RGV动态调度问题，通过严格限定其单步时间操作完成时间最短而得到的最优化方案，在无故障率的前提下，只要限定初始RGV机车位置，便可以得到唯一的行驶轨迹和规律，通过对其初始下料顺序全排列进行优化，得到的最理想解即为接近最优解。
而在有故障率的情况下，通过weibull曲线可以得出其故障时间相关期望，由期望结合实况模拟仿真，并不断循环，可以得到无数确定初始下料顺序下的调度优解，反应出RGV运行过程在不同场景下的不同规律。

对两相互垂直偏振态的合成进行计算，绘出电场的轨迹。
要求计算在=0、=/4、=/2、=3/4、=、=5/4、=3/2、=7/4时，在Ex=Ey及Ex=2Ey情况下的偏振态曲线并总结规律。

用方位角和高度角画星空图，用于展示卫星在天空的运行轨迹。

采用matlab---simulink,两种控制算法，算法简单明了。
仿真中加入了不确定干扰。
典型的欠驱动控制问题。

在进行机载LiDAR数据预处理时，需要准备：1、解算软件：LiDARSurvey-UIAP；
2、该架次的轨迹数据，即POS解算输出的*.out文件；
3、检校场的对飞航线和同向航线数据。
一、打开解算软件，建立解算工程。
项目→创建工作区，设置建立工程的路径、名称，接着设置原始数据路径、输出结算后的数据路径、轨迹文件路径。

理解画图时，Graphics对象从哪里来的，画到什么地方去，如何实现画图时显示轨迹，代码简单，但搞懂简单的代码后，对其他的理解就非常方便，适合初学者.

【GNSS/INS松组合导航Matlab程序】是一种在航空航天、自动驾驶、航海等领域广泛应用的导航技术，它结合了全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的优点，提高了定位精度和稳定性。
在Matlab环境中实现这种松组合导航，能够方便地进行算法设计、仿真与验证。
我们要理解GNSS和INS的基本原理。
GNSS，如GPS（全球定位系统），通过接收来自卫星的信号来确定地面设备的位置、速度和时间。
而INS则依赖于陀螺仪和加速度计来测量载体的运动状态，无需外部参考即可连续提供位置、速度和姿态信息。
然而，GNSS可能会受到遮挡或干扰，INS则存在累积误差问题，松组合导航正是为了解决这些问题。
松组合导航的关键在于数据融合。
在Matlab程序中，通常会先利用GNSS数据生成初始的轨迹，然后根据这个轨迹产生模拟的惯导数据，包括陀螺仪和加速度计的输出。
这部分涉及到了信号处理、滤波理论和随机过程的知识，比如卡尔曼滤波（KalmanFilter）常被用于融合这两类传感器的数据。
接下来，这些模拟数据会被输入到惯导解算器中，进行运动状态的更新和校正。
惯导解算通常涉及到牛顿-欧拉方程、四元数表示法等，用于计算载体的位置、速度和姿态。
在Matlab中，可以利用内置的函数或自定义算法来实现这一过程。
仿真完成后，会使用这些模拟的GPS和INS数据进行松组合导航的实现。
松组合意味着GNSS和INS系统保持相对独立，各自进行数据处理，然后在一个高层次上进行信息交换。
这样做的好处是可以避免一个系统的误差影响另一个系统，同时保留各自的优点。
组合导航算法可能包括简单的数据融合策略，如时间同步或者更复杂的滤波算法。
在【sins+gnss】这个压缩包中，可能包含了实现上述功能的Matlab源代码文件，如初始化配置文件、数据生成脚本、滤波算法实现、结果分析工具等。
用户可以通过阅读和运行这些代码，深入理解松组合导航的工作原理，并对其进行定制和优化。
GNSS/INS松组合导航Matlab程序是导航技术研究的重要工具，涵盖了卫星导航、惯性导航、数据融合等多个领域的知识。
通过对这套程序的学习和实践，不仅可以掌握相关算法，还可以提升在复杂环境下的定位能力，对于科研和工程应用具有很高的价值。

视觉跟踪技术作为计算机视觉领域的热门课题之一，是对连续的图像序列进行运动目标检测、提取特征、分类识别、跟踪滤波、行为识别，以获得目标准确的运动信息参数（如位置、速度等），并对其进行相应的处理分析，实现对目标的行为理解。
视觉跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得运动目标的运动参数，如位置、速度、加速度和运动轨迹等，从而进行下一步的处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的检测任务。

随着科技的发展，劳动力成本持续上升，工业机器人由于具有速度快、效率高、质量稳定，抗疲劳性强，并且能够从事危险工作等的特点，因此已被广泛应用于工业、医疗、军事等行业，并发挥着越来越重要的作用。
本课题的研究对象为工业机器人的控制系统，主要研究控制系统中的运动学算法和轨迹规划算法。
在算法实现和仿真的基础上，对模型机器人进行算法的验证，在验证成功的基础上，对新松工业机器人进行运动学和轨迹规划实体测试。

无人车轨迹跟踪控制的MATLAB实现，通过simulink实现的。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。