在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。
直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。
由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。
直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。
由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。
2025/5/26 18:16:57
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移动机器人路径规划几种A*算法改进matlab实现，可直接运行。
适用于初学者基于A*算法进行改进，容易理解并上手，
适用于初学者基于A*算法进行改进，容易理解并上手，
2025/5/22 20:18:20
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自动驾驶车辆的本质是轮式移动机器人，是一个集模式识别、环境感知、规划决策和智能控制等功能于一体的综合系统。
人工智能和机器学习领域的进步极大推动了自动驾驶技术的发展。
当前主流的机器学习方法分为：监督学习、非监督学习和强化学习3种。
强化学习方法更适用于复杂交通场景下自动驾驶系统决策和控制的智能处理，有利于提高自动驾驶的舒适性和安全性。
人工智能和机器学习领域的进步极大推动了自动驾驶技术的发展。
当前主流的机器学习方法分为：监督学习、非监督学习和强化学习3种。
强化学习方法更适用于复杂交通场景下自动驾驶系统决策和控制的智能处理，有利于提高自动驾驶的舒适性和安全性。
2024/9/10 5:12:16
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人工势场法由于其简单性和便于数学描述被广泛应用在移动机器人路径规划上,然而多数研究都集中在解决静态路径规划上,即目标和障碍物都是静态的。
本文提出了用人工势场法解决移动机器人动态路径规划问题的一个方法,在动态环境中,目标是运动的,障碍物是静止的。
因此新的势场函数和相应的势场力被定义。
最后仿真结果证明了此方法的有效性。
本文提出了用人工势场法解决移动机器人动态路径规划问题的一个方法,在动态环境中,目标是运动的,障碍物是静止的。
因此新的势场函数和相应的势场力被定义。
最后仿真结果证明了此方法的有效性。
2024/7/5 9:26:10
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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。
2024-04-09 15:03
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