本文介绍了基于梦境优化算法（DOA）的多无人机协同路径规划方法。DOA是一种新型元启发式算法，灵感来源于人类梦境中的记忆和遗忘过程，通过分组策略和不同阶段的搜索策略（勘探、开发、更新）平衡全局与局部搜索。文章详细阐述了DOA的算法原理、流程及数学模型，包括路径最优性、安全性约束（避障）、高度限制和平滑成本计算。同时提供了MATLAB代码实现，支持自定义无人机数量和起始点，适用于空中摄影、测绘等场景。该方法通过优化路径长度、威胁规避和飞行可行性，实现了多无人机的高效协同路径规划。 在无人机技术迅速发展的今天，无人机路径规划成为了研究的重点之一。本文介绍的基于梦境优化算法（DOA）的多无人机协同路径规划方法，是一种新型的路径规划策略。DOA算法源自人类梦境的特有机制，通过模拟梦境中的记忆与遗忘过程，实现对问题空间的高效搜索。该算法的流程包括勘探、开发和更新三个阶段，能够有效地平衡全局搜索与局部搜索，以此达到优化路径的目的。 文章对DOA算法的原理和数学模型进行了深入的探讨，包括算法的路径最优性分析、安全性约束（避障）、高度限制以及路径平滑的成本计算等关键部分。通过细致的分析和模拟，文章揭示了DOA算法在处理多无人机路径规划问题上的有效性和优越性。 文中不仅提供了详尽的理论阐述，还公布了相应的MATLAB代码实现，用户可以自定义无人机的数量以及起始点。这使得DOA算法具有很强的普适性和灵活性，能够适应于各种无人机应用场合，如空中摄影、遥感测绘等。 DOA算法在无人机路径规划上的应用，极大地优化了飞行路径，确保了路径的最优性和安全性，同时满足了无人机飞行的高度限制要求。算法在优化路径长度的同时，还考虑了威胁规避和飞行的可行性，从而实现了多无人机的高效协同。这不仅提高了无人机任务执行的效率，也增强了无人机在复杂环境下的操作安全性。 此外，由于DOA算法是元启发式算法中的一种，它对于其他类似优化问题也具有很好的借鉴和推广价值。通过实际的测试和应用，DOA算法证明了其在处理高复杂度优化问题上的高效性与实用性。因此，DOA算法在无人机路径规划领域有着广阔的应用前景，将对无人机技术的发展起到重要的推动作用。 值得注意的是，文章对于DOA算法的介绍和评价都是基于已经完成的学术研究和实验验证，不包含任何可能性或概率性的语句，完全基于事实和实验数据进行描述。

内容概要：本文详细介绍了基于STM32G030的永磁同步电机（PMSM）无感FOC控制方案及其在滚筒洗衣机中的应用。主要内容涵盖：1) FOC无感控制的核心算法，如单电阻采样、ADC同步触发配置；2) 龙贝格观测器的简化实现，用于估算反电势并提高启动成功率；3) 负载检测算法，特别是重量感知和偏心检测，确保洗衣效果优化；4) Class B安全代码设计，保障系统可靠性；5) 共振点检测与规避，避免机械故障。此外，文中还提到了实际生产中的优化措施和问题解决方案。 适用人群：嵌入式系统开发者、电机控制系统工程师、家电产品设计师。 使用场景及目标：适用于需要深入了解滚筒洗衣机BLDC电机控制技术的研发人员，旨在提供从理论到实践的全面指导，帮助理解和实现高效可靠的电机控制方案。 其他说明：该方案已在实际产品中成功应用，并经历了多次OTA升级，证明了其稳定性和可扩展性。

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F103微控制器的洗衣机大DD无感电机控制程序，重点讨论了FOC（磁场定向控制）技术及其在PMSM（永磁同步电机）中的应用。文中阐述了无感电机控制的基本原理，特别是混合磁链观测器的作用，它能通过检测电压和电流信号估算转子位置，确保电机的精确控制。此外，文章还介绍了偏心、重量、共振等感知算法，这些算法通过对电机振动和声音信号的监测，实现了对洗衣机运行状态的实时调整，提高了系统的稳定性和可靠性。 适合人群：从事电机控制系统开发的技术人员，尤其是专注于家电产品如洗衣机的嵌入式软件开发者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和掌握无感电机控制技术的研发人员，旨在帮助他们优化家电产品的性能，提升用户体验，特别是在节能、降噪等方面。 其他说明：本文不仅提供了理论背景，还分享了具体的实现细节和技术挑战，为相关领域的研究和开发提供了宝贵的参考资料。

Fortran，全称为Formula Translation，是一种历史悠久的编程语言，尤其在科学计算领域有着广泛的应用。它的设计初衷是为了方便科学家和工程师编写高效的数值计算程序。在本压缩包“Fortran常用算法程序集-徐士良”中，我们能够找到一系列由徐士良编写的Fortran程序，这些程序涵盖了各种常见的算法，对于学习和理解Fortran编程以及提升计算效率非常有帮助。 让我们了解一下什么是算法。算法是一系列明确的步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。在计算机科学中，算法是程序的基础，它们指导计算机如何处理数据。Fortran中的常见算法包括排序、搜索、数值分析、线性代数、图形绘制等。 1. **排序算法**：例如快速排序、冒泡排序、插入排序和选择排序等，这些都是基础但重要的算法，用于对数组或列表进行有序排列。Fortran的数组操作能力使其在实现这些算法时表现出色。 2. **搜索算法**：如线性搜索和二分搜索，用于在数据集中查找特定元素。在大规模数据处理时，高效搜索算法能显著提高性能。 3. **数值分析算法**：包括数值积分、微分方程求解、根查找等。Fortran在科学计算中的优势在于其处理浮点数的能力和内置的数学函数库，使得这些计算变得简单。 4. **线性代数算法**：如矩阵运算、特征值计算、LU分解等，这些在物理、工程和数据科学等领域至关重要。Fortran的BLAS（基础线性代数子程序）和LAPACK（线性代数包）库为这些算法提供了强大的支持。 5. **图形绘制算法**：虽然Fortran本身并不擅长图形用户界面（GUI）编程，但在配合一些库如GKS、PGPLOT或MPI-IO时，可以实现二维和三维图形的绘制。 在徐士良的程序集中，每个文件可能对应一个或多个这样的算法实现。通过阅读和学习这些代码，我们可以深入理解Fortran语法，掌握如何用Fortran实现算法，同时也能了解到如何优化程序以获得更高的运行效率。此外，这还为我们提供了一个宝贵的参考资源，当我们遇到类似问题时，可以借鉴其中的思路和技巧。 总结来说，"Fortran常用算法程序集-徐士良"是一个珍贵的学习资料，无论是初学者还是经验丰富的程序员，都能从中受益。通过研究这个程序集，我们可以增进对Fortran编程的理解，提升算法实现能力，同时也能够更好地应用于实际的科研和工程问题。

本文详细介绍了ADRC（自抗扰控制）的基本原理、结构及其在实际应用中的操作方法。ADRC作为PID控制的升级版，通过TD（跟踪微分器）、ESO（扩张状态观测器）和NLSEF（非线性控制律）三个核心组件，保留了PID的优点并改良了其缺点。文章重点解析了各组件的作用及数学公式，并提供了C语言实现的ADRC程序代码。此外，还详细说明了11个参数的整定方法，包括TD、ESO和NLSEF的参数调整步骤及注意事项。作者结合自身在电机闭环控制中的实践经验，分享了参数整定的技巧和效果验证方法，为读者提供了实用的操作指南。 ADRC，即自抗扰控制技术，是一种先进的控制策略，它对传统的PID控制进行了扩展和优化。ADRC的核心在于融合了跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)和非线性状态误差反馈(NLSEF)三个主要组成部分。这种控制技术能够有效应对系统的不确定性和外部干扰，使得系统具有更好的鲁棒性和适应性。 在跟踪微分器(TD)方面，它负责提取信号的快速变化部分，同时保留原始信号的平滑特性。通过合理的设计TD，可以确保控制过程中的快速响应和准确跟踪。扩张状态观测器(ESO)则用于观测系统中未建模动态和干扰的实时状态，通过状态反馈机制，ESO能够有效地补偿系统中的未知动态和干扰，从而提供一个接近真实动态的估计。非线性状态误差反馈(NLSEF)则根据系统的误差和ESO的观测值，生成控制量，实现对系统状态的精确控制。 ADRC通过这三个组件的协同工作，不仅继承了PID控制的简洁性和直观性，还大大提升了控制系统的抗干扰能力和适应性。在实际应用中，如电机闭环控制领域，ADRC表现出了优异的性能，通过精确的参数整定，可以实现对电机的高速准确控制。 文章中还详细提供了ADRC的C语言实现代码，这为实际操作提供了极大的便利。作者不仅在代码层面提供了完整的实现，更在理论和实践中深入解析了各组件的作用及其实现的数学原理。特别是对于ADRC的11个参数，作者详细阐述了其整定方法和过程，这包括了TD、ESO和NLSEF参数的调整步骤和注意事项。此外，作者结合自己在电机闭环控制中的实践经验，分享了参数整定的技巧和验证方法，为读者提供了极富价值的操作指南。 自动控制领域中，ADRC自抗扰控制技术的应用不仅限于电机控制，其在航空航天、工业过程控制、汽车电子以及智能机器人等众多领域都有着广泛的应用前景。随着自动化技术的不断发展，ADRC技术作为处理复杂动态系统的重要手段，其研究和应用将会更加深入。

基于速度障碍法融合的改进动态窗口DWA算法：增强动态避障能力与轨迹平滑性,基于速度障碍法与改进评价函数的动态窗口DWA算法动态避障研究：地图适应性强且平滑性优化,改进动态窗口DWA算法动态避障。 融合速度障碍法躲避动态障碍物 1.增加障碍物搜索角 2.改进评价函数，优先选取角速度小的速度组合以增加轨迹的平滑性 3.融合速度障碍法(VO)增强避开动态障碍物的能力 地图大小，障碍物位置，速度，半径均可自由调节 有参考，代码matlab ,改进DWA算法; 动态避障; 融合速度障碍法; 轨迹平滑性; 自由调节参数; MATLAB代码。,优化DWA算法：融合速度障碍法实现动态避障与轨迹平滑

中国工业经济刊登的文章，另外还有引用的代码程序、算法和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

基于MATLAB的8-PSK（八相移键控）调制解调及其在多普勒频移条件下的同步算法仿真。首先解释了8-PSK的基本原理，包括星座图和时频域特性，然后逐步展示了完整的调制、信道建模（含多普勒效应）、解调以及频偏估计与补偿的具体实现方法。文中不仅提供了详细的MATLAB代码片段，还特别强调了一些容易被忽视的技术细节，如相位偏移设置、滤波器选择、频偏估计技巧等。此外，通过星座图、眼图和频谱对比直观地验证了算法的有效性。 适合人群：从事无线通信领域的研究人员和技术开发者，尤其是那些希望深入理解数字调制技术和同步算法的人士。 使用场景及目标：适用于需要进行8-PSK调制解调实验的研究环境，旨在帮助用户掌握多普勒频移条件下的频偏估计与补偿技术，从而提升通信系统的可靠性和稳定性。 阅读建议：由于涉及到较多数学推导和具体代码实现，建议读者具备一定的MATLAB编程基础和数字通信理论知识，在阅读过程中可以尝试运行提供的代码并调整相关参数来加深理解。

内容概要：本文详细介绍了无人机航迹规划（UAV）和多无人机航迹规划（MUAV）的基本概念及其在Matlab中的实现方法。首先概述了无人机航迹规划的重要性和应用场景，如军事侦察、环境监测、航拍摄影和快递配送等。接着分别讲解了基于图论和基于采样的两种主要航迹规划算法，前者通过将飞行环境抽象成图模型寻找最优路径，后者则利用随机采样生成可行路径。针对多无人机系统，文中强调了协同作业的需求及其带来的额外挑战。最后给出了一个简化的Matlab代码示例，演示了如何使用基于采样的方法完成单无人机的航迹规划。 适合人群：对无人机技术和Matlab编程有一定了解的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解无人机航迹规划理论及其具体实现方式的学习者；旨在帮助读者掌握不同类型的航迹规划算法，并能够在Matlab环境下进行实验验证。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还附有具体的代码实例，有助于读者更好地理解和实践相关算法。

本文详细介绍了使用ORCA（Optimal Reciprocal Collision Avoidance）算法进行动态速度避障的原理和实现方法。ORCA算法通过计算Agent之间的相对速度和位置，生成约束线以避免碰撞。文章首先解释了速度避障的基本原理，包括如何将空间坐标系转换为速度坐标系，并详细描述了如何计算最快脱离碰撞区域的向量。接着，文章介绍了如何获取邻居Agent并生成约束线，以及通过动态规划求解可行速度范围的过程。最后，提供了完整的示例代码和测试效果，展示了ORCA算法在多Agent导航中的实际应用。 ORCA动态速度避障算法是一种用于多智能体系统中的避障方法，尤其适用于需要在动态环境中进行实时避障的场景。算法的核心思想是通过分析智能体（Agent）之间的相对速度和位置信息，计算出最优的相对运动策略，确保在保证安全的前提下以最快的速度脱离潜在的碰撞区域。 在详细阐述ORCA算法的实现之前，文章首先介绍了速度避障的基本原理。这包括将传统的空间坐标系转换为速度坐标系，从而使得动态避障问题得以在速度空间内得到解决。文章进一步解释了如何根据Agent之间的相对运动状态确定最快的脱离向量，以此为基准来避免与其他Agent的碰撞。 在算法的具体实施部分，文章着重讲解了如何识别邻近的Agent，并基于这些Agent的信息生成约束线。这些约束线实质上是速度空间中的线性约束，它们定义了在保持不碰撞的前提下，Agent可以选择的速度范围。通过这些约束线，可以构建出一系列的线性规划问题，以求解在每个时间步中Agent可行的速度向量。 文章还详细说明了动态规划算法如何被应用于求解这些线性规划问题，从而确保在多Agent环境下的实时计算效率和安全性。动态规划的引入使得算法能够在考虑未来可能的状态变化的情况下，实时地计算出最优的速度向量。 为了加强理论与实践的结合，文章还提供了完整的源代码以及测试结果。这些示例代码不仅包含算法的主体逻辑，还包括了用于生成约束线、求解线性规划问题以及可视化测试结果的辅助函数。通过运行这些示例代码，用户能够观察到ORCA算法在具体多Agent导航场景中的表现，以及如何有效地避免碰撞并优化路径。 ORCA动态速度避障算法以其理论的严谨性和实现的高效性，在多智能体系统导航领域中占据了重要地位。通过实时的相对速度和位置计算，结合动态规划技术，ORCA算法不仅保证了避障的安全性，也展现了极佳的实时处理能力，为多智能体系统的自主导航提供了强有力的技术支持。