道路表面多类型缺陷的图像识别数据集分享（适用于目标检测任务）
随着城市化与交通运输业的快速发展，道路基础设施的健康状况直接关系到出行安全与城市运行效率。据统计，全球每年因道路缺陷引发的交通事故造成数十万人死亡，经济损失高达数千亿美元。长期高强度的使用、气候变化以及施工质量差异，都会导致道路表面出现裂缝、坑洼、井盖下沉及修补不良等缺陷。这些问题不仅影响驾驶舒适度，还可能引发交通事故，增加道路养护成本。
【目标融合】基于卡尔曼滤波实现gps、里程计和电子罗盘目标融合，输出目标的滤波位置附matlab代码
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在自动驾驶、机器人导航、无人机追踪等场景中，精准的目标位置输出是核心需求。单一传感器定位存在明显局限：GPS 易受遮挡干扰导致定位跳变，里程计存在累积误差，电子罗盘易受电磁干扰影响航向精度。基于卡尔曼滤波的多源传感器目标融合方案，通过融合 GPS、里程计与电子罗盘数据，有效互补各
【路径规划】基于RRT算法结合Dubins实现车辆路径规划附matlab代码
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🔥 内容介绍
1. 引言：为什么车辆路径规划需要 RRT+Dubins？
在自动驾驶、无人配送、智能巡检等场景中，车辆路径规划需满足两大核心需求：避障可行性与运动约束适配性。传统 RRT 算法虽能高效探索复杂环境并找到无碰撞路径，但生成的路径多为折线，无法适配车辆的非完整运动约束（如最小转弯
【路径规划】基于A星和RRT算法进行机器人路径规划 附matlab代码
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在科技飞速发展的当下，机器人已逐渐融入我们生活与生产的各个角落。从工业生产线上不知疲倦的机械臂，到物流仓库中高效穿梭的 AGV 小车，再到智能家居里默默清扫的扫地机器人，机器人正以其独特的优势，改变着我们的生活和工作方式。而在这其中，机器人路径规划技术无疑是支撑它们高效、安全运行
【车辆控制】移动机器人路径跟踪Matlab仿真系统，通过RRT路径规划算法生成机器人的可行路径，再通过PID控制器实现机器人对路径的跟踪
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一、引言：路径跟踪 —— 移动机器人自主运行的核心支撑
移动机器人（AGV、自动驾驶小车、服务机器人等）的自主化运行，离不开 “路径规划” 与 “路径跟踪” 两大关键环节。路径规划解决 “去哪里、走哪条路” 的问题，而路径跟踪则要实现 “精准跟着规划路径走” 的目标。在复杂动态
【参数优化】基于带动态边界 + 周期性重置 + 惯性权重衰减的粒子群优化三环自动驾驶仪设计二阶 高阶控制系统的双参数控制器附matlab代码
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🔥 内容介绍
针对二阶及高阶控制系统的动态响应精度与鲁棒性需求，提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的三环自动驾驶仪双参数控制器设计方案。通过引入动态边界约束、周期性重置机制与惯性权重衰减策略，解决传统 PSO 易早熟收敛、参数寻优精度不足的问题，实现对三环自动驾驶仪比例 - 积分（PI）、
【状态估计】基于EKF和UKF9-D状态空间方程附matlab代码
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一、技术背景与核心目标
状态估计是复杂动态系统（如电力系统、自动驾驶、工业过程控制等）的核心支撑技术，其核心目标是基于含噪声的观测数据，精准推断系统内部不可直接测量的状态变量，为后续优化决策与闭环控制提供可靠数据基础。在高维度、强非线性、多噪声干扰的复杂场景中，传统线性估计方法（如卡尔曼滤波 KF）难以满足估计精度要求，而扩展卡尔曼滤波（EKF） 与无迹卡尔曼滤波（UKF） 凭借对非线性系统的适配能力，成
