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目标检测与跟踪（12）-- Jetson Xavier NX / Orin NX ROS及视觉检测环境配置、移植、部署指南在边缘计算与机器人开发中，NVIDIA Jetson系列（如Xavier NX和Orin NX）凭借其强大的算力与低功耗优势，成为了ROS机器人、视觉检测等项目的首选平台。然而，每次更换新设备时，重复配置环境（ROS、PyTorch、YOLO等）既耗时又容易出错。

【MATLAB例程】多无人机协同巡逻仿真：基于长机-僚机模型的编队保持与串级PID控制基于 MATLAB 开发的多无人机（UAV）协同编队巡逻仿真系统。它采用了经典的长机-僚机（Leader-Follower）控制架构，深度融合了六自由度（6-DOF）非线性动力学模型与双闭环串级 PID 控制算法。通过集中式路径规划与分布式误差反馈机制，系统实现了多机在复杂巡逻航点下的菱形编队精准保持。 MATLAB打开后即可直接运行，包运行成功。原创代码，仅供学习和研究，请勿翻卖

基于PID控制的无人机巡航仿真（Matlab代码实现）——四旋翼无人机三轴位置 + 偏航角的串级PID控制仿真四旋翼无人机三轴位置 + 偏航角的串级PID控制仿真三维轨迹图：位置跟踪曲线：姿态曲线：其他结果：命令行截图：

【ROS】机器人的速度/角度/力矩控制是如何实现的作者写在前面的话，我是希望通过寥寥几篇博客可以把一个复杂的代码核心问题讲清楚的，比如ROS 1/2对外骨骼机器人的控制这件事。之前的【FileZilla】系列博客通过五六篇把如何实现文件传输的核心功能给讲明白了，这篇一点点字多多的代码截图读者能看到机器人的电机是如何被控制的，甚至会发现并没有书中提到的复杂的控制技术，而仅仅是一个工具包里的PID算法。

控制理论前置知识——相平面数学基础2(示例部分)这个文章是控制理论前置知识——相平面数学基础1的示例版本理论部分请查看控制理论前置知识——相平面数学基础1(理论部分)

机器人动力学库Pinocchio、RBDL 和 KDL区别针对 Pinocchio、RBDL 和 KDL 三个主流开源机器人动力学/运动学库的详细对比分析。这三者定位相似，但在设计哲学、性能和应用场景上有显著区别。

[机械臂动力学] 牛顿-欧拉递推动力学方程——力和力矩的内推法借鉴Craig 的《机器人学导论》第六章（动力学）牛顿-欧拉（Newton-Euler）内推法本文主要是为了梳理一下那个又长角标又多的内推公式到底在做什么

CW方程的向量形式与解析形式Clohessy-Wiltshire方程之所以成为轨道相对运动的经典模型，一个重要原因是它同时具备向量形式的简洁优雅和解析形式的明确解。向量形式揭示了相对运动的本质结构，而解析形式提供了直接可用的解决方案。本文将深入探讨这两种表述形式，展示它们的内在联系和工程价值。

[线性代数]矩阵/向量求导为什么要区别分子布局和分母布局不同的应用领域，对“导数”用途的侧重点完全不同。这就像在世界上有的国家靠左行驶，有的靠右行驶。两者没有绝对的对错，只是为了适应不同的交通（运算）需求。

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目标检测与跟踪（8）- 机器人视觉窄带线激光缝隙检测系统开发在工业自动化检测和质量控制领域，非接触式尺寸测量技术具有重要应用价值。特别是在微细结构检测、材料缺陷分析和精密装配验证等场景中，传统接触式测量方法存在精度限制和损伤风险。基于视觉的激光线扫描技术通过将结构光投影到被测物体表面，利用三角测量原理实现高精度三维轮廓重建，已成为现代智能制造中的关键技术之一。

[最优控制]MPC模型预测控制pid作为一种通用的泛用的控制方案，在某些工况下还是难以满足需求，比如动作模仿、轨迹规划、调速控制等，只要控制目标涉及到运动的动态过程，pid的效果总是差强人意；因此，需要引入MPC(模型预测控制)，直接针对运动过程中的加速度/速度/位置等状态量直接控制，在更大程度上控制运动的动态。

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交换空间扩容与删除、hugginface更换默认目录、ffmpeg视频处理、清理空间相当于记录一下工作笔记吧。swap空间还是有用的，有时候会通过内存处理这样的数据量，比如通过内存来处理数据集（并行）此时32G的内存可能很亏就没有了，而swap空间也可能占满。首先是swap空间的创建：

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LQR与MPC.入门知识与实验今天我们来理解一下LQR控制,以及通过一个基本的轨迹跟踪进行具体的描述.并且为了加深理解,我们需要对LQR和MPC的区别进行详细的剖析.

前馈/反馈控制是什么在航天工程中，卫星姿态控制系统（Attitude Control System, ACS）是确保卫星正确指向、稳定运行和完成任务的核心子系统。无论是对地观测卫星精确对准地球表面，还是通信卫星将天线指向地面站，亦或是深空探测器进行高精度科学测量，都离不开高效可靠的姿态控制。

【Android】adb常用的命令用法详解有一次我去上门拜访亲戚家就有意想不到的收获，仿佛在沙砾中淘到黄金，亲戚家换了新手机，旧手机就闲置不用了，同意把旧手机给了我，现我手里有很多闲置的手机，需要通过电脑来管理它们是个问题，好在我经过长期的捣鼓和研究，顺利的管理起来，做什么用呢，具体用途不便透露，但可以分享一些实用经验，帮助有类似需求的人更好地管理闲置设备。

分子泵设计与实现原理深度解析分子泵作为现代高真空和超高真空系统的核心组件，在半导体制造、粒子物理实验、空间模拟及材料科学等领域发挥着不可替代的作用。本文从分子泵的基本原理出发，系统解析其设计要点与实现机制，涵盖气体分子动力学基础、涡轮分子泵的结构设计、数学建模及性能优化策略。通过严格的物理分析和工程实践，结合数学公式推导，深入探讨分子泵在高速旋转条件下的气体输运过程、压缩比计算及关键参数影响。文章旨在为真空技术从业者提供一份深度参考，助力分子泵系统的创新设计与应用。

Whole-Body Control——双足机器人全身控制技术论文阅读笔记https://www.researchgate.net/profile/Luis-Sentis-2/publication/322414048_Whole-Body_Control_of_Humanoid_Robots/links/5f309671299bf13404b4089a/Whole-Body-Control-of-Humanoid-Robots.pdf

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STM32项目实战/PID算法学习：编码电机闭环控制实现控速+位置控制、倒立摆实现实际例子见下图：（差不多就是上面一条的说法验证，可以看出只靠Kp一项反馈是不行的）在理想情况时不存在稳态误差，当error=0时，则实际值=目标值，不用调节嘛，因为达到稳态了；但是实际中，由于电机旋转必然存在摩擦力，PID最终目的是误差为0，但是误差为0时我们的Kp项输出也为0，PID的输出结果，也就是Kp计算出的out(t)直接送到了PWM的输出函数，也就是PWM输出为0了，电机也就没有驱动力不在转动，由于摩擦力肯定会减速，一旦减速就会有误差，PID又要开始加速，也就是PWM输出又会增加，驱动力也会增加

白云千载尽

预瞄控制中的相关信息本篇主要是最后一次对如何调整预瞄控制的纯跟踪算法的参数的说明文档。都知道在纯跟踪算法中其实可以调整的参数是有限的，而且由于它含有运动学关系，所以对于车轮转角和方向盘转角的映射有着比较严格的要求，一般情况下其实效果还没有pid好用，但是它比较简单，实现起来最快，所以在快速建立原型功能的时候是不二选择。

IROS 2025 多智能体深度强化学习算法实现Crazyflie无人机在复杂环境中协同追逐国防科技大学智能科学学院周晗老师团队在国际机器人顶会IROS 2025上发表题为”Emergent Cooperative Strategies for Pursuit-Evasion in Cluttered Environments: A Knowledge-Enhanced Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach” 的论文。该论文提出了一种面向复杂环境多智能体追逃的知识增强深度强化学习方法，并通过大量数值仿真和真实实验验证了本文方法的效率和优