全国大学生电子设计竞赛只有短短的四天三夜的时间，前期准备必不可少，如果没有充分的前期准备，在这么短的时间内做出一个好的作品那是很难的。我们团队参与的2015年全国大学生电子设计竞赛中，参赛前指导老师给我们做了前期辅导，还有校内培训、校内选拔环节，此外，还有赛题分析、历年赛题模拟，通过练题，让我们对比赛提前有了感觉，也从中发现自己的不足，促使我们有目标的去学习和充实自己。 下面是我们团队参赛时备用的四轴资料，分享给2017年电赛的你们。 MikroKopter四轴飞行控制板原理图 四旋翼自主飞行器电路图 附件包含以下资料

自主导航的未来趋势包括更高级的人工智能集成、传感器融合、高清地图的开发和自主无人机的应用。随着技术的进步，我们可以预见到机器人将能够在更复杂的环境中实现更高级的自主导航。 人工智能的整合：AI的整合将使机器人能够实时解释和响应动态环境，提高决策能力和适应性。 传感器融合：传感器融合将提供更全面的环境感知，使机器人能够更准确、更可靠地感知周围环境。 高清地图的开发：高清地图将提供详细的路况信息，使机器人能够更精确地进行定位和导航。 自主无人机和无人机（UAV）：自主无人机的应用将扩展机器人的导航能力，使其能够在更广阔的空间中进行操作。 随着技术的不断发展，自主导航系统将变得更加智能和适应性强，为机器人在各行各业的应用提供强大的支持。

矢量控制入门：从零开始手把手教你编写高质量FOC程序，含详细理论指导与实验验证，自主编写，易于移植，专为新手设计全套教程,矢量控制入门 如果你买了一堆学习资料，学习半年甚至更久了，还不会写FOC，那不妨看看这里。 首先声明，非开发版赠送的那类代码。 程序全自主编写，结构清晰严谨，代码工整清爽，无任何穴余代码，无封包库，无TI宏模块，不使用IQmath库，注释率高，学会后，移植方便。 另外，代码在产品上验证过，质量可靠，视频随便放的。 foc看着简单，但理论和实践的差距还是很大的，对于新手来说，系统的、手把手的指导非常重要，所以本人花了很多精力，从新手角度，编写了非常详细程序说明、foc调参步骤、调参过程中问题定位分析、每个模块理论分析到实验时的验证情况等资料，还设计了配套的上位机，可实现在线调整pid参数，在线查看电机各种波形的功能，非常有助于开发者直观了解参数对电机性能的影响。 此外，还提供全方位，无时效，包会，所以，良心价格，勿刀。 本人讲解侧重于程序架构与算法在实现时的原理及注意事项，讲解针对工业实现，而非通电看电机转一转的，目的是让大家通过这个程序的学习，基本可以亲自编写矢量控

文件结构： ——上机实验 ——pic：实验结果截图 ——src：实验源码 ——资料：课程实验资料 实验报告 实验内容： 实验一 ARM开发基础 1.了解“EMSBC2410实验平台”的基本硬件组成 2.初步学会使用 μVision3 IDE for ARM 开发环境及ARM 软件模拟器 3.通过实验掌握简单 ARM 汇编指令的使用方法 实验二 基本接口实验 1.掌握S3C2410X 芯片的I/O 控制寄存器的配置 2.通过实验掌握ARM 芯片使用I/O 口控制LED 显示 3.了解ARM 芯片中复用I/O 口的使用方法 4.通过实验掌握键盘控制与设计方法 5.熟练编写 ARM 核处理器S3C2410X 中断处理程序。 实验三 人机接口实验 1.掌握液晶屏的使用及其电路设计、EMSBC24 LCD 控制器的使用及液晶显示文本及图形的方法与程序设计 2.通过实验掌握触摸屏（TSP）的设计与控制方法 实验四 μC/OS-II系统原理实验 实验五 简易计算器设计 1.理解任务管理的基本原理，掌握µCOS-II中任务管理的基本方法； 2.掌握µCOS-II中任务间通信的一般原理和方法；

在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB自主构建一个三层BP（Backpropagation）神经网络，并用它来训练MNIST数据集。MNIST是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，代表0到9的手写数字。 我们需要了解BP神经网络的基本结构。BP神经网络是一种多层前馈网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。在这个案例中，我们有784个输入节点（对应MNIST图像的像素），30个隐藏层节点，以及10个输出节点（代表0-9的10个数字）。这种网络结构可以捕捉图像中的复杂特征并进行分类。 MATLAB文件"bp1.m"和"bp2.m"很可能包含了实现神经网络训练的核心算法。BP算法的核心是反向传播误差，通过梯度下降法更新权重以最小化损失函数。在训练过程中，网络会逐步调整权重，使得预测结果与实际标签之间的差距减小。 "pain1.m"可能是主程序文件，负责调用其他函数，初始化网络参数，加载MNIST数据，以及进行训练和测试。"train_MNIST.mat"和"test_MNIST.mat"则分别存储了训练集和测试集的数据。MATLAB的`.mat`文件格式用于存储变量，这使得我们可以方便地加载和使用预处理好的数据。 在训练过程中，通常会绘制损失曲线来监控模型的学习进度。损失曲线展示了随着训练迭代，网络的损失函数值的变化情况。如果损失值持续下降，表明网络正在学习，而损失曲线趋于平坦可能意味着网络已经过拟合或者训练接近收敛。 输出的精确度是衡量模型性能的关键指标。在MNIST数据集上，高精确度意味着网络能够正确识别大部分手写数字。为了得到精确度，我们会计算模型在测试集上的预测结果，并与实际标签进行比较。 总结来说，这个项目涵盖了以下关键知识点： 1. BP神经网络：包括前馈网络结构、反向传播算法和梯度下降优化。 2. MATLAB编程：利用MATLAB实现神经网络的搭建和训练。 3. 数据集处理：MNIST数据集的加载和预处理。 4. 模型训练：权重更新、损失函数和损失曲线的绘制。 5. 模型评估：通过精确度来衡量模型在测试集上的性能。 以上就是关于MATLAB自主编写的三层BP神经网络训练MNIST数据集的相关知识。这样的项目对于理解深度学习和神经网络原理具有重要的实践意义。

,,2023TRANS（顶刊） 基于人工势场和 MPC COLREG 的无人船复杂遭遇路径规划 MATLAB 源码+对应文献 船舶会遇避碰 船舶运动规划是海上自主水面舰艇（MASS）自主导航的核心问题。 本文提出了一种新颖的模型预测人工势场（MPAPF）运动规划方法，用于考虑防撞规则的复杂遭遇场景。 建立了新的船舶域，设计了闭区间势场函数来表示船舶域的不可侵犯性质。 采用在运动规划过程中具有预定义速度的Nomoto模型来生成符合船舶运动学的可跟随路径。 为了解决传统人工势场（APF）方法的局部最优问题，保证复杂遭遇场景下的避碰安全，提出一种基于模型预测策略和人工势场的运动规划方法，即MPAPF。 该方法将船舶运动规划问题转化为具有操纵性、航行规则、通航航道等多重约束的非线性优化问题。 4个案例的仿真结果表明，所提出的MPAPF算法可以解决上述问题 与 APF、A-star 和快速探索随机树 (RRT) 的变体相比，生成可行的运动路径，以避免在复杂的遭遇场景中发生船舶碰撞。 ,则性要求；基于TRANS（顶刊）；MPC；人工势场；COLREG；避碰规则；复杂遭遇场景路径规划；

商用密码，密改，SIMKEY，CA，数字证书。做一个业务为主的密改系统，不再乱买设备。 密码工作直接关系国家政治安全、经济安全、国防安全和网络安全，直接关系社会组织和公民个人的合法权益。商用密码工作是密码工作的重要组成部分，在维护国家安全、促进经济发展、保护人民群众利益中发挥着不可替代的重要作用。 -- 《商用密码知识与政策干部读本》序言 密码技术是实现网络安全的基石，是保障网络安全与信息安全的核心技术和基础支撑，是解决网络与信息安全最有效，最可靠、最经济的手段，是信息系统内置的免疫基因，没有密码就没有网络安全。--P2 没有网络安全就没有国家安全。密码是网络安全的核心技术和基础支撑，是保护国家安全的战略性资源。了解密码，要从理解密码的重要作用入手，结合网络安全形势认识使用密码的重要性，结合国家网络形势安全相关政策认清我国密码事业面临的机遇和挑战，进而树立以总体国家安全观为统领、以密码为基础支撑的网络安全观，在相关工作中全面推进密码应用。-- P7 商用密码推广了那么多年，为什么我还没接触到，密码厂商都干了什么，可以从中了解一二。 ### 商用密码应用的困境与对策 #### 一、背景介绍 随着信息技术的快速发展和数字经济的不断壮大，网络空间安全面临着前所未有的挑战。密码技术作为保障网络与信息安全的关键技术之一，其重要性日益凸显。商用密码的应用对于维护国家的政治安全、经济安全、国防安全以及网络安全具有重要意义。然而，在商用密码的实际应用过程中，仍然存在着一系列挑战。 #### 二、商用密码应用困境分析 1. **缺乏业务系统参与**：目前的商用密码规范主要由密码厂商和技术专家制定，很少有业务系统的参与。这导致规范往往更侧重于技术可行性和安全性，而忽略了业务的实际需求。 2. **业务系统改造难度大**：业务系统要达到密评的要求，需要突破密码规范、密码厂商以及密评规范的多重阻碍。特别是密评规范的高标准要求，使得许多业务系统几乎无法自主研发，只能依赖特定的密码设备和服务。 3. **密码厂商绑定问题**：部分密码厂商利用业务系统对商用密码知识的缺乏，采用各种方式绑定自家产品，比如在密钥管理系统中配套自己的密码设备，或者通过透明网关等方式接管业务数据，这不仅限制了业务系统的灵活性，还可能导致长期的技术锁定。 4. **认证标准与实际应用脱节**：虽然有相关的商用密码认证标准，但在实际应用中，这些标准往往与业务系统的具体需求不符，导致改造难度增加。例如，《商用密码产品认证目录》中的服务器密码机等产品与实际应用接口规范之间的差异，以及缺乏明确的密码设备更换指导等问题。 #### 三、对策建议 1. **加强业务系统参与**：在制定商用密码规范时，应积极邀请业务系统的代表参与，确保规范能够更好地满足实际需求。同时，鼓励业务系统参与到密码技术的研发和应用过程中来，提高其自主创新能力。 2. **简化密评流程**：优化密评流程，降低业务系统的改造门槛，减少非标准产品的依赖，给予更多自主创新的空间。同时，加强密码厂商和业务系统之间的沟通，确保技术解决方案更加贴合业务需求。 3. **推进标准化建设**：建立健全统一的商用密码标准体系，确保密码设备的接口兼容性和可替换性。加强对商用密码认证过程的监管，避免厂商利用标准漏洞进行产品绑定。 4. **提升业务系统安全意识**：加大对商用密码技术的普及力度，提高业务系统对于商用密码应用的认识水平，帮助他们建立正确的密码使用观念，避免因缺乏了解而导致的技术绑定问题。 5. **鼓励技术创新**：鼓励和支持密码领域的技术创新，特别是在密钥管理和密码设备接口等方面的研究与开发，推动商用密码技术的进步与发展。 商用密码的应用困境不仅体现在技术层面，还涉及政策、市场等多个方面。只有通过多方面的努力，才能有效地解决这些问题，促进商用密码技术的健康发展，为数字经济的安全稳定运行提供坚实的保障。

RRTStar（Rapidly-exploring Random Tree Star）是一种路径规划算法，它是RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的改进版本。RRTStar算法的主要特征在于它能够快速地找出初始路径，并随着采样点的增加，不断地对路径进行优化，直至找到目标点或达到设定的最大循环次数。 RRTStar算法通过在三维空间中构建一棵随机树，并不断扩展树的边界，逐步逼近目标点。算法采用了启发式函数和重新布线策略来提高规划效率和路径质量。启发式函数用于估计当前节点与目标点之间的距离，引导树的扩展方向。而重新布线策略则用于优化树的结构，避免树的过早收敛，形成更平滑的路径。 此外，RRTStar算法是渐进优化的，即随着迭代次数的增加，得出的路径会逐渐优化，但它在有限的时间内无法得出最优路径。这种算法对于解决无人机三维路径规划问题特别有效，能够快速生成可行且平滑的避障路径。总的来说，RRTStar算法通过引入启发式函数和重新布线策略，有效地提升了路径规划的效率和质量，是一种有效的路径规划方法。

RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于随机采样的树形路径规划算法，特别适用于机器人、自动驾驶车辆和其他自主系统的运动规划问题。该算法的核心思想是在机器人的可达空间中随机生成采样点，并通过从树的根节点逐步向采样点扩展节点的方式，构建出一个随机树。当某个节点与目标点的距离小于设定的阈值时，即可认为找到了可行路径。RRT算法能够快速生成可行路径，并且可以在运动过程中动态地调整路径以适应环境的变化。RRT算法的特点是能够快速有效地搜索高维空间，通过状态空间的随机采样点，把搜索导向空白区域，从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径。因此，它特别适合解决多自由度机器人在复杂环境和动态环境中的路径规划问题。RRT算法的应用领域非常广泛，包括但不限于机器人路径规划、游戏开发、无人机飞行以及自动驾驶等。在这些领域中，RRT算法都能够帮助系统快速找到可行的路径，实现智能化行动和自主飞行，确保行驶安全，为解决复杂环境中的路径规划问题提供了有效的解决方案。

在ROS平台下,建立移动操作臂的URDF模型文件,并通过Move It!配置助手生成移动操作臂运动规划的配置及启动文件。通过ROS平台下移动平台的自主导航功能包和实现机械臂运动规划的Motion Planning插件共同完成移动操作臂的运动规划。通过分析运动规划过程中机械臂各关节的运动信息,验证运动规划结果的合理性。