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针对复杂三维空间环境下无人机集群编队构型切换困难、协同运动稳定性不足、机间碰撞风险较高等问题,本文融合领航-跟随者控制架构与人工势场法,构建多无人机三维协调编队控制策略,完成多工况仿真验证与性能分析。本文以9架无人机为主要研究对象,搭建无人机三维运动动力学与运动学模型,设计分层协同控制体系:领航机采用比例控制实现自主轨迹规划,跟随机采用三维多通道比例-积分控制器完成相对位置跟踪与姿态协同,引入人工
支持自由配置飞行高度、飞行速度、仿真速率、网格精度,适配不同无人机机型、不同巡检场景的仿真需求。
本文详细介绍了基于OopsFramework的游戏开发基础架构与实现流程。主要内容包括: 项目整体架构设计,采用ECS模式,包含Main入口、初始化模块、资源加载、登录系统等核心流程。 开发环境准备要求(CocosCreator3.8+和OopsFramework插件)。 核心模块实现步骤: 基础配置文件(config.json、多语言、常量枚举等) 单例模块注册与管理 游戏主入口(Main.ts
AI在编写代码时面临的主要问题是:对于小众、私有或自研框架,由于缺乏训练数据,AI无法准确生成可用代码。通用框架(如Vue、React)因有大量公开数据,AI能熟练编写规范代码;而私有框架因无公开样本,AI会完全偏离规范。解决方案是提供完整的可运行示例作为模板,让AI通过模仿而非创造来适配私有框架。这种模板相当于ClaudeCode的Skill,能封装特定项目的编码规范。具体实施步骤包括:筛选优质
在 中:地面:DC‑AC 高频逆变器 → 串联/并谐振 → 发射线圈 Lp(轨道)机载:拾能线圈 Ls→ 补偿网络 → 整流 → 稳压 → 充电池(例 22.2V Li‑Po 6S)耦合系数 k(典型 0.1~0.3 轨道‑无人低位对齐,可掉至 0.05 偏移)、随 k,fres,Rload,Q变化想让建、全桥高频逆变、同步整流‑电容滤波负载 = 无人机电池 CC/CV 模型(22.2V
本工作提出了 VLA-AN,这是一个通过结合高保真数据生成、多模态学习、安全感知的动作生成以及高效的机载部署来推进空中机器人自主性的集成框架。利用 3D-GS 方法,我们构建了一个逼真的、以无人机为中心的数据集,缩小了合成观测与现实世界观测之间的域偏差(domain gap)。三阶段训练范式赋予了模型强大的场景理解、时序推理和长视距导航(long-horizon navigation)能力,而轻量