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。

在 AI 助手蓬勃发展的今天，如何让 AI 真正「动手」控制我们的电脑成为了一个重要课题。本文将介绍如何通过 **OpenClaw** 桥接调用 **Windows MCP (Model Context Protocol)**，让你的 AI 助手具备操控 Windows 系统的能力。 在当前人工智能技术迅速发展与普及的时代背景下，AI助手与人类用户之间的交互已经不再局限于简单的语音或文字响应，而是逐渐向更深层次的系统操作层面扩展。在这样的技术趋势之下，让AI具备操控操作系统的能力显得尤为重要。文章内容围绕如何实现这一目标进行深入探讨。 文章将介绍OpenClaw技术的概况。OpenClaw作为一款桥接工具，它可以连接AI助手与操作系统的API（应用程序编程接口），让AI助手能够执行更为复杂的系统级任务。这一点对于打造更为智能的个人助理系统尤其关键。通过使用OpenClaw，AI助手能够进行诸如文件管理、系统监控、网络通信等操作，大大拓展了其功能范围。 接着，文章深入讲解了如何结合Windows MCP实现这一桥接调用。Windows MCP是微软推出的模型上下文协议，它支持应用程序与操作系统之间进行高效、安全的通信。通过MCP，可以确保AI助手与操作系统之间的交互既快速又准确，同时保证系统的安全性不受影响。文章将详细阐释在具体实现过程中涉及的技术细节，包括如何设置MCP协议，以及如何通过OpenClaw将AI助手与MCP协议进行有效连接。 文章还将探讨在实施桥接调用过程中可能遇到的技术难题和挑战，例如如何确保桥接过程中的数据传输效率、如何处理各种操作系统的兼容性问题，以及如何确保整个系统的稳定性。针对这些挑战，文章将提供一系列的解决方案和最佳实践，帮助开发者和研究人员更好地理解和应用OpenClaw与MCP。 此外，文章还可能讨论未来可能的发展方向，包括如何进一步优化AI助手与操作系统的交互体验，以及如何在不同的操作系统平台上实现类似的功能。 在AI助手与操作系统整合的进程中，人机协作的效率和便捷性将成为研究的核心问题。通过本文的介绍与分析，读者将对如何利用OpenClaw桥接调用Windows MCP有一个全面的认识，为打造更为智能和高效的AI助手提供了新的思路和方法。

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。

在2025年浙江大学的报告中，我们可以看到人工智能技术与人机交互领域正在经历前所未有的革新和突破。AI智能体的崛起标志着一个新时代的到来。2025年被认为是AI智能体元年，AI智能体已从简单知识增强转向执行增强，它们能够自主决策和执行任务，例如微软智能体可以解析商业邮件，而OpenAI的模型能够处理复杂订单。预计到2028年，AI智能体将自动化至少15%的日常决策，从而显著提升企业生产力与运营效率。 大模型的发展进入了深度推理阶段，这使得通用人工智能的实现越来越成为可能。特别是在多模态大模型方面，它们通过结合视觉、音频和3D等多种数据模态进行训练，构建起能够更高效、更自然地模拟人类行为的AI模型。这些模型的应用将为AI在多个领域的拓展和深化提供强大的支持。 具身智能的发展也是2025年的焦点。具身智能指的是具有物理形态的AI，其发展将进一步推动初创企业的发展和行业格局的重组。随着具身大小脑和本体的协同进化，我们预计在工业场景下将出现更多的具身智能应用，人形机器人将迎来量产时代。 AI与量子计算的结合正在加速AI模型的迭代速度，例如在药物分子模拟和气候预测等领域，量子计算的应用显著提升了模型的运算效率和预测准确性，推动了算力革命的新拐点。 同时，全球科技巨头们在AI基础设施上的投资也在加速，以期确保技术自主性和数据主权。硬件方面的创新，特别是AI专用芯片的发展，使得AI模型可以嵌入到各种设备中，实现本地化、离线化运算，这不仅提升了用户体验，也为未来的算力基础设施奠定了基础。特别是在医疗设备和机器人技术等领域，AI与边缘计算的结合显示出巨大的应用潜力。 在应用拓展与产业变革方面，AI正加速向各行业渗透，促进企业数字化转型，使IT职能发生根本性变革。预计到2025年，全球制造业AI应用渗透率将大幅提升，而智能工厂占比也会显著增加。在医疗健康领域，人工智能市场规模将显著增长，AI在疾病早期筛查、药物研发和慢性病患者管理等方面将展现出巨大潜力。教育领域也在全面数字化升级，人工智能推动学科专业数字化升级和科研范式变革。 在消费与服务领域，AI将无处不在，为个人生活带来更极致的体验。例如，各种可穿戴设备和智能机器人将在我们的生活中扮演重要角色。而数据的重要性在AI发展中变得日益突出，高质量数据成为大模型进一步发展的关键，合成数据的使用减少了对真实数据的依赖，同时提高了数据多样性。 在数据与安全方面，随着技术应用的深化，各国加强了AI伦理和数据安全治理，到2025年，符合GDPR标准的数据加密技术使用率和算法透明度要求将显著提高，而联邦学习框架的应用将有助于保护个人隐私的同时提高数据协作效率。 在市场格局与竞争方面，全球科技巨头如微软、OpenAI等持续在AI领域投入和创新，引领技术发展的同时也加剧了市场竞争。他们凭借技术实力、数据资源和计算能力，在AI智能体、大模型、AI基础设施等方面取得突破，巩固市场主导地位。而对于初创企业而言，AI领域的快速发展同样提供了机遇和挑战。 AI智能体、大模型、端云协同、数据安全等技术的进步正在为人类带来深刻的变革。它们不仅将重塑企业生产力与人机交互模式，还将推动技术、行业乃至整个社会的发展进入新的阶段。展望未来，AI技术的进步将是推动世界前行的重要力量。

内容概要：本文详细介绍了基于A*算法的无人机三维路径规划，并展示了如何利用MATLAB实现这一过程。文中首先简述了A*算法的基本原理，即通过估值函数f(n)=g(n)+h(n)来评估节点优先级，其中g(n)是从起点到节点n的实际代价，h(n)是从节点n到目标点的估计代价。随后，文章逐步讲解了MATLAB代码的具体实现步骤，包括初始化三维空间、定义启发函数、实现A*搜索主函数以及获取邻居节点的方法。此外，还讨论了路径平滑、性能优化等问题，并给出了实际运行结果的可视化展示。 适合人群：对无人机路径规划感兴趣的科研人员、工程师及高校学生。 使用场景及目标：适用于需要高效路径规划的无人机应用场景，如城市巡逻、物流配送等。目标是提供一种可靠的路径规划方法，使无人机能够在复杂的三维环境中安全、快速地到达目的地。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释和技术实现，还分享了许多实践经验，如启发函数的选择、邻居节点的生成方式、路径平滑技巧等，有助于读者更好地理解和应用A*算法进行无人机路径规划。