2021年「博客之星」参赛博主：Yilia-Feng

黑龙江省哈尔滨新区矢量面数据-02坐标-geojson格式.json

哈尔滨新区区划面数据，geojson格式，02坐标

输电线路绝缘子红外图像检测数据集VOC+YOLO格式203张1类别.md

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器具焊接缺陷检测数据集8种缺陷8520张（已增强YOLO+CVOC）.zip

数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件 JPEGImages文件夹中jpg图片总计：8520 Annotations文件夹中xml文件总计：8520 labels文件夹中txt文件总计：8520 标签种类数：8 标签名称:["Burn-through","Crack","Excess Reinforcement","Good Welding","Overlap","Porosity","Spatters","Undercut"] 标签中文对照:[烧穿、裂纹、过度加固、良好、重叠、多孔、溅落物、咬边] 每个标签的框数（注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准）： Burn-through 框数 = 107 Crack 框数 = 2347 Excess Reinforcement 框数 = 10921 Good Welding 框数 = 2504 Overlap 框数 = 275 Porosity 框数 = 29593 Spatters 框数 = 75509 Undercut 框数 = 525 总框数：121781 图片清晰度（分辨率：像素）：清晰 图片是否增强：是 标签形状：矩形框，用于目标检测识别 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

【多机器人路径规划】基于动态边权膨胀与节点预留历史机制的多智能体无冲突轨迹生成方法（Matlab代码实现）

内容概要：本文提出了一种基于动态边权膨胀与节点预留历史机制的多智能体无冲突轨迹生成方法，旨在解决多机器人路径规划中的碰撞与死锁问题。该方法通过动态调整路径搜索过程中图模型的边权重，结合历史节点占用信息进行路径优化，有效提升路径规划的安全性与全局效率。算法在保证各智能体从起始点到目标点可达的同时，避免时空冲突，适用于密集环境下的多机器人协同作业场景，并通过Matlab仿真验证了其有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定算法基础和机器人路径规划背景，从事自动化、智能控制、移动机器人或人工智能方向研究的研发人员与研究生。; 使用场景及目标：① 解决多机器人系统中的路径冲突与死锁问题；② 实现复杂环境中多智能体的高效、安全轨迹规划；③ 为工业自动化、仓储物流、无人车队等多主体协同系统提供路径规划解决方案； 其他说明：该方法结合了图搜索优化与冲突消解策略，具有较强的工程应用潜力，建议使用者深入理解其动态权重机制与节点预留逻辑，并结合具体应用场景进行参数调优与算法扩展。

无人驾驶车辆MPC模型预测+轨迹跟踪（双移线）Carsim与Matlab联合仿真、附参考资料

内容概要：本文围绕无人驾驶车辆的模型预测控制（MPC）技术展开，重点研究了在双移线工况下，基于Carsim与Matlab/Simulink联合仿真平台实现车辆轨迹跟踪的控制策略。文中系统阐述了基于线性时变MPC的轨迹跟踪算法设计，涵盖车辆动力学建模、参考轨迹生成、预测模型构建、代价函数设计及多类约束处理等关键技术环节，并通过联合仿真验证了控制算法在横向稳定性、轨迹跟踪精度与鲁棒性方面的有效性。同时，研究进一步拓展至神经网络（NN）与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对MPC控制器的优化方法，显著增强了系统在复杂动态工况下的自适应调节能力与控制性能。资源配套提供了完整的仿真代码、模型文件及详实的参考文献，支持算法复现与深入探索。; 适合人群：具备扎实的车辆动力学、自动控制理论基础，熟练掌握Matlab/Simulink与Carsim仿真工具，从事自动驾驶、智能车辆控制、先进控制算法研究的研发工程师及高校研究生。; 使用场景及目标：①深入理解MPC在无人驾驶车辆轨迹跟踪中的核心应用原理与工程实现细节；②掌握Carsim与Matlab/Simulink联合仿真的系统建模、参数配置与联合调试技巧；③复现并优化基于MPC及其智能优化算法的双移线轨迹跟踪控制方案，提升复杂工况下的控制性能； 阅读建议：建议结合所提供的完整仿真代码与模型文件，亲手搭建联合仿真环境，重点剖析MPC控制器的设计逻辑、参数整定（tuning）方法及优化策略的实现机制，并尝试引入其他智能算法以进一步提升系统的自适应能力与鲁棒性。