基于无人机的车联网系统综述 车联网（IoV）是一种配备了传感器、定制软件和通信技术的互联网智能车辆网络，是车辆自组织网络（VANESTO）发展的结果。无人机（UAV）最近引发了人们对VANELS和车联网生态系统的极大兴趣。支持UAV的技术可用于促进各种车联网应用。本文使用系统文献综述（SLR）方法研究了基于无人机的车联网方法。 车联网是物联网（IoT）系统的子系统之一，旨在通过互联网连接一切。车联网旨在减少交通堵塞、运输时间、污染、事故等。车联网可实现媒体播放和文件共享，同时为网络上的车辆和用户提供满意度、安全性和隐私。换句话说，车联网是一种分散的技术，旨在大规模覆盖智慧城市。 无人机（UAV）是一种不需要一个飞行员，可以独立移动。无人机最近在车辆之间的通信限制方面获得了相当大的普及。特别地，UAV可以充当移动路边单元（RSU），从区域收集数据并将该数据传输到车辆、固定RSU和其他附近的无人机。 基于无人机的车联网系统可以提供更多的优势，例如视距连接、负载平衡、灵活性和成本效益等。这种类型的网络很容易宣布有关道路状况的人或临时宣布的交通。具有方向优化的通信协议可以确保实时应用支持。 我们的分类表明，研究出版物分为两个主要类别，包括网络要求和处理要求。我们对基于无人机的车联网方法的评估因素的调查结果表明，延迟因素在网络需求中的频率最高，为33%，而能量消耗因素在处理需求中的频率最高，为41%。 在基于无人机的车联网系统中，我们强调了最重要的主题，例如热门关键词、通信协议、实施策略和性能评估指标。我们讨论了基于无人机的车联网领域的突出问题和未来的研究挑战。 本文对基于无人机的车联网系统进行了综述，讨论了车联网的定义、无人机的应用、基于无人机的车联网系统的优势和挑战等。我们强调了基于无人机的车联网系统的重要性，并讨论了未来的研究方向。 我们可以得出以下结论： 1. 车联网是物联网系统的一部分，旨在连接一切智能设备。 2. 无人机可以充当移动路边单元（RSU），从区域收集数据并将该数据传输到车辆、固定RSU和其他附近的无人机。 3. 基于无人机的车联网系统可以提供更多的优势，例如视距连接、负载平衡、灵活性和成本效益等。 4. 基于无人机的车联网系统需要考虑延迟因素和能量消耗因素等评估因素。 5. 未来的研究方向包括基于无人机的车联网系统的安全性、隐私性和可扩展性等问题。

【多无人机追捕-逃逸】平面中多追捕者保证实现的分散式追捕-逃逸策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了平面中多追捕者对逃逸者的分散式追捕-逃逸策略，提出了一种能够保证追捕成功的控制算法。该策略基于分布式控制架构，各追捕者仅依赖局部信息进行决策，无需全局通信，增强了系统的可扩展性与鲁棒性。文中建立了追捕-逃逸的动力学模型，设计了相应的控制律，并通过理论分析证明了在特定条件下可实现对逃逸者的有效围捕。同时，借助Matlab进行了仿真实验，验证了所提策略在不同场景下的有效性与稳定性，展示了多无人机协同执行追捕任务的可行性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事多智能体系统、无人机协同控制、博弈论等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多无人机、多机器人系统在安防监控、目标围捕、应急搜救等场景中的协同控制策略设计；②为研究分布式决策、非完整约束系统控制、对抗性博弈等问题提供算法参考与仿真验证平台； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注控制律的设计逻辑与收敛性证明过程，同时可通过调整初始布局、速度参数等开展扩展性仿真试验，以加深对策略性能边界的认识。

【多无人机追捕-逃逸】平面中多追捕者保证实现的分散式追捕-逃逸策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了平面中多追捕者对逃逸者的分散式追捕-逃逸策略，提出了一种保证实现追捕的控制算法，并通过Matlab进行仿真代码实现。该策略基于非合作博弈思想，适用于多无人机协同追捕场景，重点解决了追捕者之间的协同控制、避障以及对逃逸者运动轨迹的预测与围堵问题。文中详细阐述了算法设计原理、数学建模过程及仿真实验结果，验证了所提策略的有效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、智能博弈等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同追捕、安防监控、搜救任务等实际场景；②为多智能体系统中的博弈对抗、路径规划与协同控制提供算法支持与仿真验证平台；③帮助研究人员深入理解分散式控制与非合作博弈在动态环境中的集成应用。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，重点关注追捕者策略的实现逻辑与仿真参数设置，同时可扩展研究不同初始布局、障碍物环境及通信延迟对追捕效果的影响，以深化对多智能体协同机制的理解。

随着无人机技术的快速发展和应用场景的日益广泛，无人机通信系统中的抗干扰信道分配成为了一个重要的研究领域。特别是在复杂的通信环境下，如何有效地进行信道分配，以减少干扰、提高通信效率和可靠性，是一个极具挑战性的课题。Stackelberg博弈方法以其在对抗性决策问题中的优势，被越来越多地应用于这类问题的解决中。 在无人机边缘计算场景中，无人机需要与多个地面站或基站进行通信，而不同的信道可能会受到不同程度的干扰。传统的抗干扰方法往往无法在动态变化的环境下保持高效性和适应性。采用Stackelberg博弈方法，可以将无人机通信系统中的抗干扰信道分配问题构建为一个博弈模型，通过模拟领导者（leader）和跟随者（follower）之间的动态对抗过程，寻找最优的信道分配策略。 在这一过程中，无人机作为领导者，会根据自己的通信需求以及对周围环境的感知，先做出决策，分配信道资源。而地面站或基站作为跟随者，根据无人机的决策，选择自己的响应策略，进行通信。通过这样的互动，可以有效地减少信道间的干扰，并提高系统的整体性能。 使用Matlab代码实现这一过程，不仅可以对算法进行仿真测试，还能实时观察到信道分配的效果。Matlab作为一种高效的科学计算软件，提供了丰富的数学函数和工具箱，能够很好地支持博弈论中的模型构建和算法实现，这对于复杂通信系统的分析和设计具有重要意义。 此外，除了无人机通信中的抗干扰信道分配问题外，无人机技术在其他领域如路径规划、多微电网、车间调度、有功-无功协调优化、状态估计等方面也有广泛的应用。例如，A星算法和遗传算法的结合用于机器人动态避障路径规划，利用NSGAII算法研究柔性作业车间调度问题，以及利用改进的多目标粒子群优化算法优化配电网的有功和无功协调等。这些技术的实现和应用，都离不开强大的仿真和计算工具，而Matlab正好满足了这一需求。 通过Matlab代码的实现，不仅可以快速验证理论和算法的可行性，还能为实际应用提供一个有力的测试平台，从而推动相关技术的进步。特别是在多智能体系统、网络控制、电力系统等领域，Matlab提供了一种便捷高效的实验和模拟手段，极大地促进了学科的发展和技术的创新。 基于Matlab实现的无人机通信抗干扰信道分配研究，不仅在理论上有其深刻的博弈论背景，在实际应用中也有广泛的需求和前景。无人机技术与Matlab仿真工具的结合，为解决复杂系统中的通信问题提供了一个强有力的解决方案，这对于未来智能通信系统的发展具有重要的意义。同时，Matlab强大的计算和仿真能力，也为其他多领域的技术研究与应用提供了坚实的基础。

Landslide Dataset: 无人机滑坡目标检测数据集 公众号 猫脸码客 深读CV

远距离小目标仰拍无人机检测数据集的介绍 本次介绍的数据集为专门针对远距离小目标仰拍无人机的检测问题，共有10672张图片，这些图片全部遵循Pascal VOC格式和YOLO格式进行标注。数据集的格式配置，既包括了VOC格式的xml文件，也包括了YOLO格式的txt文件，但不包含分割路径的txt文件。图片和标注文件的数量都是10627份，表明每张图片都配有相应的标注文件。由于数据集只包含一个类别，因此标注类别数为1，标注类别名称为"visdrone"。 每个类别"visdrone"的标注框数量共计10627个，等同于标注总数，这意味着数据集中的每张图片都包含一个无人机的目标。值得注意的是，这些图片是从大约5段不同的视频中截取而成，确保了数据集的多样性和动态性。每张图片的标注均采用了labelImg工具完成，依据的规则是对无人机进行矩形框标注。 此外，数据集的重要特点在于所有图片都是通过无人机仰拍的方式获得，所拍摄的无人机目标都位于远距离，通常是小目标。这种拍摄方式更加符合实际的无人机监控和检测场景。因为在现实操作中，往往是远距离监视无人机，而目标又因距离较远而显得较小，这给目标检测带来了额外的挑战。 该数据集的另一个特点是其真实性，数据集中的图片能够模拟真实世界中无人机远距离、小目标的监控情况，为开发者提供了一个贴近实际应用的数据平台，用以训练和测试目标检测算法的性能。 开发者需要明确的是，尽管本数据集提供了精确且合理的标注图片，但并不对使用该数据集训练出的模型或权重文件的精度做出任何保证。也就是说，数据集的使用者需要有一定程度的预期，即在真实世界的复杂性和多变性面前，任何模型都有可能出现不同程度的偏差。 总体来说，远距离小目标仰拍无人机检测数据集是专为检测远距离、小目标无人机而设计的，它适用于目标检测领域尤其是深度学习领域的研究和开发人员。数据集的发布者意图通过提供这样的数据，促进相关领域的技术进步，并帮助工程师和研究者解决实际应用中遇到的困难。 考虑到数据集是严格按照目标检测的行业标准制作而成，其在标注质量、数据规模和应用场景的真实性上都具有较高的参考价值。通过使用此类数据集，开发者可以增强模型在各种复杂环境下的目标检测能力，这对于安全监控、交通管理、城市规划等领域具有非常积极的意义。

PIDtoolbox v0.7 osx silicon版 MAC PID分析工具是一款专为Mac操作系统，特别是针对采用苹果自家M1芯片的Mac设备而设计的PID（比例-积分-微分）控制器分析软件。该软件为无人机及其他需要PID调节系统提供了一种便捷的调优解决方案。PID控制器广泛应用于自动化控制领域，通过调整比例、积分和微分三个参数来控制系统达到期望的动态响应。 软件的推出，解决了传统PID调节需要依赖高级编程知识或复杂配置工具的难题，使得普通用户也能通过直观的操作界面进行有效的参数调整。PIDtoolbox v0.7版本专为搭载苹果硅芯片的Mac设备进行了优化，确保在最新的硬件环境下能够发挥最佳性能。 通过PIDtoolbox，用户可以实时监控和分析无人机的飞行数据，准确地调节PID参数，以提升无人机的飞行稳定性和响应速度。此外，该工具还支持数据记录和回放功能，方便用户保存调节过程中的数据，并在必要时进行复盘和分析。 标签中的“无人机PID”指出此软件主要用于无人机飞行控制系统中PID参数的实时调节与分析。而“PIDtoolbox”作为工具的名称，表明了其作为一套专门针对PID分析而设计的工具箱，集合了一系列专业功能。标签中的“分析工具”则强调了软件的核心功能，即提供一套完整的PID分析和调节解决方案，帮助用户快速定位问题并优化系统性能。 由于给定的压缩包文件名称列表中仅提供了软件的基本文件名“PIDtoolbox_v0.7_osx_silicon”，这表明了该软件的版本和适用于的操作系统平台。此文件名没有透露更多有关软件功能或使用方法的具体信息，因此我们无法从名称列表中得到更多细节，但可以明确该软件是专为osx silicon版的Mac电脑设计的，即为M1芯片优化的版本。 PIDtoolbox v0.7 osx silicon版 MAC PID分析工具是一套针对Mac设备特别是搭载M1芯片的MacBook或iMac设计的无人机控制系统调优软件，它通过提供一套完整的PID参数分析和调节工具，帮助用户改善无人机及其他自动化控制系统的性能表现。

基于无人艇路径跟踪的MPC与PID控制算法实践教程,无人艇路径跟踪技术：从零基础入门MPC与PID控制算法实现USV路径跟踪的实践指南,无人艇路径跟踪，非常适合零基础入门mpc和pid控制算法实现usv路径跟踪，自己编写的 内容如下： 1.PID+ILOS simulink仿真 2.mpc运动学路径跟踪代码，casadi求解，matlab实现 3.mpc运动学+动力学路径跟踪代码，casadi求解，matlab实现 PID+LOS三种路径跟踪，折线，正弦曲线，圆弧，python代码实现 5.backingstep control反步法设计反馈控制器，实现路径-轨迹跟踪（有稳定性证明）。 ,无人艇路径跟踪; MPC控制算法; PID控制算法; Simulink仿真; 折线路径跟踪; 正弦曲线路径跟踪; 圆弧路径跟踪; Casadi求解; Matlab实现; Python代码实现; Backstepping control反步法设计反馈控制器; 稳定性证明。,无人艇路径跟踪技术：MPC与PID控制算法实践

（IEEE复现）多艘欠驱动无人水面艇编队协同路径跟踪控制：反步法控制器+Lyapunov误差约束+径向基函数神经网络在线估计和补偿仿真内容概要：本文围绕多艘欠驱动无人水面艇（USV）编队协同路径跟踪控制问题，提出了一种结合反步法控制器、Lyapunov误差约束和径向基函数（RBF）神经网络的控制策略。通过反步法设计控制器以实现精确的路径跟踪，利用Lyapunov稳定性理论构建误差约束条件确保系统稳定性，并引入RBF神经网络对系统中的未知动态和外部干扰进行在线估计与补偿，从而提升控制精度和鲁棒性。该方法在Matlab/Simulink环境中进行了仿真验证，复现了IEEE相关研究成果，展示了其在复杂海洋环境下多艇协同控制的有效性与先进性。; 适合人群：具备自动控制、机器人学或船舶工程背景，熟悉非线性控制理论与仿真工具（如Matlab）的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多智能体系统在不确定环境下的协同控制机制；②深入理解反步法、Lyapunov稳定性分析与神经网络自适应估计的融合设计方法；③应用于无人艇、无人潜器等海洋装备的路径跟踪与编队控制算法开发与优化； 阅读建议：建议读者结合文中提到的仿真代码进行实践操作，重点关注控制器设计步骤、Lyapunov函数构造逻辑以及RBF神经网络的权重更新律实现，同时可拓展至其他智能算法在海洋运载器控制中的应用研究。

本文介绍了无人船操纵性实验仿真的实现方法，包括回转仿真和Z型实验仿真。通过MATLAB编程，采用MMG模型和KVLCC2模型进行仿真，详细注释了代码以便新手学习。文章首先介绍了MMG模型和KVLCC2模型的基本概念，随后详细阐述了回转仿真和Z型实验仿真的实现步骤，包括参数定义、程序编写和结果展示。此外，程序采用模块化设计，便于扩展和修改，适用于不同类型无人船的仿真研究。最后，文章总结了仿真结果的意义，并展望了未来的优化方向，为无人船的研究和应用提供了技术支持。 在现代海洋工程领域，无人船技术的发展一直是研究热点，它不仅能够减少人员海上作业的风险，还能大幅提高作业效率和安全性。无人船操纵性实验仿真作为该领域的重要分支，对于无人船的设计与性能优化具有不可替代的作用。本文详细介绍了无人船操纵性实验仿真的实现方法，尤其聚焦于回转仿真和Z型实验仿真两个方面，通过MATLAB平台编程实现了这一功能。 文章首先对MMG模型和KVLCC2模型进行了深入的剖析。MMG模型是基于船舶操纵性理论的数学模型，它将船体、舵以及螺旋桨产生的流体动力效应整合在一起，用以预测船舶在复杂水动力作用下的操纵性能。KVLCC2模型则是一个详细的油轮模型，广泛用于评估大尺寸船舶的操纵性能，该模型以KVLCC2油轮为原型，为研究提供了实际参考。 文章的核心内容是回转仿真和Z型实验仿真的实现步骤。在进行回转仿真时，需要详细定义相关参数，编写相应的程序，并通过仿真实验展示船舶在各种操纵条件下的行为反应。Z型实验仿真则模拟了船舶在特定操作指令下，如急剧转向等动作时的响应性能。这类仿真实验对于评估和优化船舶的操纵性能至关重要。 为了帮助新手更好地理解和掌握仿真技术，文章中提供了详细的代码注释。程序的模块化设计使得它便于后续的扩展和修改，为不同类型无人船的仿真研究提供了便利。不仅如此，文章还对仿真结果进行了详尽的展示与分析，这不仅有助于理解船舶操纵的物理过程，还能为无人船的设计和优化提供数据支撑。 文章最后总结了仿真技术在无人船研究领域的意义，同时展望了该技术的未来优化方向。随着计算机技术与仿真实验方法的不断进步，无人船操纵性实验仿真技术将更加成熟，对于无人船的研究和应用将提供更为强大的技术支持。 无论是在优化船舶设计、提升船舶操作安全性，还是在节省研发成本和时间等方面，无人船操纵性实验仿真技术都展现出其独特的价值。随着相关技术的不断演进，我们可以期待无人船将在未来海洋运输、海洋资源开发以及海洋军事应用等众多领域扮演越来越重要的角色。