• 智能自主地面机器人步态合成：一种强化学习方法

  研究人员提出了一种名为强化学习对比优化（RLCO）的新型四足机器人运动控制框架，该框架将对比学习与强化学习协同整合。该框架解决了现有强化学习方法在四足运动控制中的两个关键局限性：样本效率低和动作序列稳定性不足。为满足复杂环境中运动策略的时间连贯性要求，研究人员

  来源：Drones

  时间：2026-03-04

• 多约束下动态实时多无人机协同任务规划方法

  随着无人机（UAV）的普及，其相关的任务规划问题也日益增多。经典规划方法面临着任务分配与路径规划解耦、实时性和可扩展性差以及适应性有限这三大难题。针对这些挑战，本文提出了一种基于无人机状态的多无人机实时协同任务规划方法。首先，采用的杜宾斯（Dubins）路径准

  来源：Drones

  时间：2026-03-04

• 面向协同无人机的基于观测预定义轨迹的相对位姿估计优化方法

  在全球导航卫星系统（GNSS）拒止环境中，无人机（UAV）之间的精确相对位姿估计是协同导航、编队控制与集群运行的关键前提。在多无人机系统中，单目视觉由于重量轻、功耗低而具有吸引力；然而，仅依赖方位信息（bearing-only measurements）的观测

  来源：Drones

  时间：2026-03-04

• 基于通信帧分析的同型号授权与非授权无人机（UAV）区分方法

  摘要：无人驾驶航空器（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）在农业、商业、学术及医疗等领域的应用快速增长，但当无人机被用于未经授权或恶意目的时，其信息传输能力对公共安全构成显著威胁。为保护公民隐私并防止无人机在禁飞区造成事故，多国立法设立了

  来源：Drones

  时间：2026-03-04

• 任务驱动无人机路径选择：确定性与采样方法的后验成本评估

  无人驾驶飞行器（UAVs）越来越多地部署在危险和动态环境中，路径规划需要平衡超越简单距离最小化的竞争目标。经典规划器如Dijkstra、A*和RRT*能高效生成路径，但常常忽略涉及能源使用、风险规避和奖励最大化的任务特定权衡。本研究提出了一个统一的评估框架，将

  来源：Drones

  时间：2026-03-04

• 无人水面艇集群在复杂和对抗环境中的在线多传感器标定方法

  在复杂海上环境和严重信号干扰场景中，无人水面艇（USV）集群面临双重挑战：因干扰导致GNSS信号不可靠，以及多传感器安装误差难以精确标定。这些问题严重制约了高精度协同编队作业能力。为应对这些挑战，本文提出一种基于统一因子图优化框架的协同定位与全源在线标定算法。

  来源：Drones

  时间：2026-03-04

• 面向智慧城市可持续出行的城市铁路道口交通性能评估分析方法

  非周期性的、不规则的城市铁路道口关闭会造成交通中断，这些中断无法使用标准交叉口分析方法直接评估。铁路道口以不规则、非周期性的间隔中断道路交通，然而尚无专门的分析方法用于估算其交通影响。微仿真工具（Microsimulation）如PTV Vissim和SUMO

  来源：Smart Cities

  时间：2026-03-04

• 双偏振气象雷达昆虫等效球体尺寸反演——基于差分传播相位(KDP)的Rayleigh近似方法

  摘要：本研究提出一种基于S波段双偏振气象雷达(differential phase ΦDP及specific differential phase KDP)从昆虫回波中反演等效球体尺寸(a，等效半径)的新方法。假设飞行中昆虫呈随机水平取向且可用均匀介电椭球(R

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-03-04

• 基于可扩展物联网的居家患者连续监测架构：设计与技术验证

  本文提出了一种可扩展的物联网（IoT）架构，用于家庭环境中人类行为的连续被动监测，作为未来痴呆风险评估系统的技术基础。该架构解决了三个基本挑战：实现房间级空间定位而不采用侵犯隐私的方法，在连续数据流中平衡时间分辨率与带宽效率，以及在《通用数据保护条例》（GDP

  来源：Computers

  时间：2026-03-04

• 一种用于应急管理的决策支持系统方法：对意大利阿马特里切市的初步应用

  分散的农村定居点对自然和基础设施风险的暴露日益增加，凸显了对能够支持未来决策过程的结构化且可复制的地域信息层（territorial information layers）的需求。为此，对定居点节点（settlement nodes）及其结构属性进行严格表征至

  来源：Computers

  时间：2026-03-04

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