盘点移动机器人五种定位技术

70年代末，随着计算机的应用和传感技术的发展，移动机器人研究又出现了新的高潮。特别是在80年代中期，设计和制造机器人的浪潮席卷全世界。一大批世界著名的公司开始研制移动机器人平台，这些移动机器人主要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台，从而促进了移动机器人学多种研究方向的出现。

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移动机器人定位技术—激光SLAM

传感器读取数据后，视觉里程计估计两个时刻的相对运动（Ego-motion），后端处理视觉里程计估计结果的累积误差，建图则根据前端与后端得到的运动轨迹来建立地图，回环检测考虑了同一场景不同时刻的图像，提供了空间上约束来消除累积误差。

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基于UWB定位技术的多移动机器人编队控制

提出了一种基于超宽带（UWB）定位系统的多移动机器人编队控制算法及系统。UWB定位技术是一种较为成熟的技术，但目前较少应用于编队控制问题中。首先给出了系统框架设计以及机器人的硬件设计，然后对该系统建立数学模型，根据建立的系统模型，设计出分布式控制算法，并且给出系统稳定性的证明，最后仿真实验验证了算法的有效性。

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移动定位衬片级进模设计

级进模冲压、冲裁首先要把弯曲部分的局部外形先冲切出来，以留出足够的成形空间。因此，在排样设计时既要考虑冲裁排列顺序的合理性又要保证制件分工位冲切后的外形质量。既要确保带料在连续送进的冲压过程中与冲压件的连接强度又要保证凹模各型孔间应有的工作强度。

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如何利用机器学习技术来进行企业需求预测

机器学习是一门多领域交叉学科，涵盖概率论、统计学、计算机复杂算法等知识，利用计算机工具实时模拟人类学习方式，并将现有数据进行知识体系结构的科学划分来有效提高学习效率。本文将主要讨论机器学习如何帮助简化需求预测和提高准确性。企业需求预测是预测未来产品需求的流程，需求预测有助于品牌制造商决定应该生产什么，并引导零售终端如何进行合理的库存计划。

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数据科学和机器学习技术在航空工业中的应用

本文探讨了在航空工业的科研和工程实践中，应用数据驱动和机器学习技术的机会和挑战。重点放在利用可解释（interpretable）、可泛化（generalizable）、可说明（explainable）和可认证（certifiable）的机器学习技术开展关键可靠应用的迫切需求。主要包括三部分内容：历史回顾、当前先进技术发展和应用以及对未来的展望。在航空工业设计、制造、实验、验证和服务面临的巨大挑战的背景下，讨论最近的算法和技术应用趋势。

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下一代有源相控阵雷达设计趋势

有源电扫描阵列（AESA）技术最近的发展趋势正在瞄准卫星和无人机（UAV）上的新型雷达有效载荷，这些载荷可以和现代化地面、机载以及舰载雷达一起，通过改良的情报、监视、侦查（ISR）系统，帮助军事决策者应对瞬息万变的军事行动需求，并更好地把握战局态势。这些雷达载荷在尺寸规模和工作性能方面催生的需求正在逐步被新的架构设计和系统能力所解决，而正是诸如GaN功率放大器（PA）、新型微波单片集成电路（MMIC）、“extreme”MMIC器件、“超越摩尔定律”的异质集成、收发（T/R）模块成本缩减、新型毫米波硅基集成电路（IC）、光电集成等这些微波和信号处理技术的发展使得这一切成为可能。

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解读萨德反导系统的雷达探测距离

THAAD作为专门用于对付大规模弹道导弹袭击的防御系统，其独特优势是在防御大规模导弹威胁的同时，为作战部队提供更加灵活的使用选择。其目的不是取代而是补充MIM-104防空导弹以及海军宙斯盾弹道导弹防御系统、陆基中段防御系统和美国在世界各地部署的预警雷达与传感器，从而使美军具备多层弹道导弹防御能力，是战略性进攻武器。2016年7月8日美国和韩国正式宣布将在韩国部署THAAD，引发韩国国内巨大争议以及本地区国家强烈不满。

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