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🔥 内容介绍

一、引言

1.1 研究背景与意义

惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）凭借完全自主、不受外界信号干扰、输出信息全面等优势，被广泛应用于无人机、自动驾驶车辆、水下航行器、室内机器人等诸多领域。其核心通过惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）采集加速度与角速度信息，经积分运算得到载体的位置、速度和姿态。然而，惯性导航系统存在固有缺陷：IMU的零漂、随机噪声等误差会随时间累积，导致导航精度随运行时间增长而显著下降，难以满足长时高精度导航需求。

为弥补惯性导航系统的累积误差，需引入外部辅助导航信息进行误差校正。现有辅助导航技术中，卫星导航（如GPS、北斗）易受遮挡、干扰影响，在室内、地下、密林等场景下失效；视觉导航、激光雷达导航依赖环境视觉特征或激光反射特征，在光照变化剧烈、无纹理、粉尘烟雾等复杂环境中性能急剧下降。磁场作为地球固有的物理场，具有全域分布、不依赖外部信号、抗遮挡能力强等特性，且不同环境区域的磁场分布具有独特性（即“磁场指纹”），可作为稳定的环境参考信息。同时，同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）技术能够实时构建环境地图并实现载体定位，若将磁场信息融入SLAM地图构建过程，形成磁场-惯性-SLAM融合导航系统，可实现优势互补，提升复杂环境下导航的稳定性与精度。

本文开展磁场辅助惯性导航系统结合SLAM地图构建的研究，核心思路为：利用SLAM技术构建融合磁场信息的环境地图（磁场-SLAM地图），通过IMU采集惯性信息实现初始导航，再借助磁场-SLAM地图提供的环境参考信息校正惯性导航的累积误差，同时利用惯性导航的短期高精度特性辅助SLAM地图优化与定位鲁棒性提升。该研究可突破传统导航技术在复杂遮挡、无卫星信号环境下的应用瓶颈，为长时高精度自主导航提供新的技术途径，对推动无人机自主作业、室内机器人巡检、地下工程施工导航等领域的发展具有重要的理论意义与工程应用价值。

1.2 国内外研究现状

当前，惯性导航误差校正与SLAM技术融合是导航领域的研究热点，磁场辅助导航技术也逐渐受到关注，国内外学者开展了大量相关研究工作。在惯性-SLAM融合方面，基于视觉SLAM（如ORB-SLAM）、激光SLAM（如LOAM）与惯性导航的融合系统已较为成熟，通过紧耦合或松耦合方式融合惯性信息与SLAM的定位结果，有效提升了SLAM的定位精度与鲁棒性，同时抑制了惯性导航的误差累积。但这类融合系统仍依赖视觉或激光可观测的环境特征，在极端环境下仍存在失效风险。

在磁场辅助导航领域，现有研究主要集中于磁场指纹匹配定位，通过预先采集环境磁场信息构建磁场指纹库，利用实时采集的磁场信息与指纹库匹配实现定位，再将定位结果用于校正惯性导航误差。然而，传统磁场指纹匹配存在局限性：静态指纹库难以适应环境磁场的动态变化（如金属物体移动、电磁设备启停），且指纹采集与更新成本高，难以实现大范围覆盖；同时，单一磁场匹配定位精度易受磁场噪声、载体姿态变化影响，稳定性不足。

将磁场信息融入SLAM地图构建的研究尚处于探索阶段。部分学者尝试在视觉SLAM或激光SLAM地图中添加磁场信息维度，构建多源信息融合地图，但现有研究存在诸多不足：一是磁场信息与SLAM地图的融合深度不足，多为简单叠加，未充分利用磁场分布与环境结构的关联特性；二是磁场-惯性-SLAM的融合策略不够优化，难以充分发挥三者的优势互补作用；三是对动态磁场环境的适应性差，未建立有效的磁场动态变化建模与更新机制。因此，如何构建高精度磁场-SLAM融合地图，设计高效的磁场-惯性-SLAM融合导航算法，提升复杂动态环境下的导航性能，成为当前亟待解决的关键问题。

1.3 研究内容与技术路线

本文的主要研究内容包括：（1）磁场与惯性导航、SLAM技术的融合基础理论研究，明确各模块的信息交互关系与误差传递特性；（2）高精度磁场-SLAM融合地图构建方法研究，实现磁场信息与环境几何结构信息的深度融合；（3）磁场-惯性-SLAM紧耦合融合导航算法设计，提升定位与导航精度；（4）实验验证与性能分析，在室内、地下等复杂场景下验证融合导航系统的有效性。

技术路线如下：首先，搭建磁场-惯性-SLAM数据采集平台，采集不同环境下的磁场、惯性、视觉/激光雷达数据；其次，研究磁场-SLAM融合地图构建方法，基于SLAM的环境特征提取与匹配结果，实现磁场信息的精准关联与地图构建；然后，设计紧耦合融合导航算法，建立磁场、惯性、SLAM信息的统一优化模型，实现导航参数的联合估计；最后，在多种复杂场景下开展实验，对比分析融合导航系统与单一惯性导航、惯性-SLAM融合导航系统的性能差异，验证本文方法的优越性。

二、相关基础理论

2.1 惯性导航系统基础

2.1.1 惯性导航基本原理

惯性导航系统基于牛顿运动定律，通过IMU中的加速度计测量载体的比力（单位质量受到的合力），通过陀螺仪测量载体相对惯性空间的角速度。利用陀螺仪输出的角速度信息更新载体姿态矩阵，将加速度计测量的比力转换到导航坐标系（如东北天坐标系），扣除重力加速度后得到载体的加速度，经一次积分得到速度，再次积分得到位置，最终实现载体的定位、速度与姿态输出。其核心方程包括姿态更新方程、速度更新方程和位置更新方程：

1. 姿态更新方程：基于四元数或欧拉角描述姿态变化，通过陀螺仪测量的角速度积分实现姿态更新，如四元数更新方程：\( \dot{\mathbf{q}} = \frac{1}{2}\mathbf{q} \otimes \boldsymbol{\omega}^b \)（其中\( \mathbf{q} \)为姿态四元数，\( \otimes \)为四元数乘法，\( \boldsymbol{\omega}^b \)为载体坐标系下的角速度）；

2. 速度更新方程：将载体坐标系下的比力\( \mathbf{f}^b \)通过姿态矩阵\( \mathbf{C}_b^n \)转换到导航坐标系，得到导航坐标系下的加速度，积分得到速度：\( \dot{\mathbf{v}}^n = \mathbf{C}_b^n \mathbf{f}^b - \mathbf{g}^n \)（其中\( \mathbf{v}^n \)为导航坐标系下的速度，\( \mathbf{g}^n \)为导航坐标系下的重力加速度）；

3. 位置更新方程：对速度进行积分得到位置：\( \dot{\mathbf{p}}^n = \mathbf{v}^n \)（其中\( \mathbf{p}^n \)为导航坐标系下的位置）。

2.1.2 惯性导航系统误差特性

惯性导航系统的误差主要来源于IMU的器件误差，包括零偏、刻度系数误差、安装误差以及随机噪声（如高斯白噪声、随机游走）。这些误差会通过积分运算不断累积，导致姿态、速度和位置误差随时间呈发散趋势。例如，陀螺仪零偏会导致姿态角误差随时间线性增长，进而引入速度误差（与姿态角误差成正比），最终导致位置误差随时间二次增长。因此，必须通过外部辅助信息实时校正这些误差，才能保证长时导航精度。

2.2 磁场导航基础

2.2.1 磁场的物理特性与分布规律

地球磁场是由地核内的电流运动产生的矢量场，其分布具有一定的规律性，主要由偶极子磁场（占比约90%）和非偶极子磁场组成。在局部区域，环境中的金属物体（如钢筋、管道）、电磁设备（如电机、变压器）会对地球磁场产生扰动，形成独特的局部磁场分布，即“磁场指纹”。磁场指纹具有空间唯一性和相对稳定性，可作为环境的固有特征用于定位。

磁场的测量需考虑载体姿态的影响，同一位置不同姿态下测量得到的磁场矢量在载体坐标系下的分量不同。因此，在利用磁场信息进行定位或导航时，需结合载体姿态信息将测量的磁场矢量转换到导航坐标系，消除姿态影响。磁场测量的核心方程为：\( \mathbf{B}^b = \mathbf{C}_n^b \mathbf{B}^n \)（其中\( \mathbf{B}^b \)为载体坐标系下的磁场测量值，\( \mathbf{C}_n^b \)为导航坐标系到载体坐标系的姿态矩阵，\( \mathbf{B}^n \)为导航坐标系下的真实磁场值）。

2.2.2 磁场测量误差分析

磁场测量误差主要来源于磁场传感器的器件误差（如零偏、刻度系数误差、非正交误差）、载体自身的磁性干扰（如载体上的金属部件、电子设备产生的磁场）以及环境中的动态电磁干扰。这些误差会导致磁场测量值与真实值存在偏差，影响磁场指纹匹配的精度和稳定性。因此，在磁场辅助导航系统中，需对磁场测量数据进行误差补偿，降低干扰影响。

2.3 SLAM技术基础

2.3.1 SLAM基本原理与分类

SLAM技术的核心目标是在未知环境中，载体通过自身携带的传感器实时感知环境信息，同时完成自身定位和环境地图构建。根据所使用传感器的不同，SLAM可分为视觉SLAM（基于相机）、激光SLAM（基于激光雷达）、超声SLAM（基于超声传感器）等。其中，视觉SLAM和激光SLAM应用最为广泛：视觉SLAM成本低、信息丰富，但易受光照和纹理影响；激光SLAM测量精度高、抗干扰能力强，但成本较高。

SLAM的基本流程包括：传感器数据采集、环境特征提取与匹配、状态估计（定位）、地图构建与更新。根据状态估计方式的不同，SLAM可分为滤波方法（如扩展卡尔曼滤波EKF、粒子滤波PF）和图优化方法（如基于图的g2o、Ceres Solver）。图优化方法通过构建优化图（节点为载体状态，边为传感器测量约束），求解全局最优解，具有更高的定位精度和地图一致性，已成为当前SLAM的主流方法。

2.3.2 SLAM与惯性导航的融合优势

SLAM与惯性导航的融合具有显著的优势互补特性：惯性导航具有高采样率（通常100Hz以上），能够提供连续的姿态、速度信息，可有效弥补SLAM在特征匹配失败或传感器数据缺失时的定位中断问题；SLAM能够提供全局一致的定位结果和环境地图，可有效校正惯性导航的累积误差。通过融合两者信息，能够提升导航系统的定位精度、鲁棒性和长时稳定性。

三、磁场-SLAM融合地图构建方法

3.1 融合地图的整体框架

磁场-SLAM融合地图的核心是将磁场信息与SLAM构建的环境几何地图进行深度融合，使地图既包含环境的几何结构特征（如点云、特征点），又包含各位置对应的磁场指纹信息，为后续融合导航提供全面的环境参考。融合地图的整体框架包括数据采集与预处理、SLAM几何地图构建、磁场信息与几何地图关联、融合地图优化与更新四个模块，具体流程如下：

1. 数据采集与预处理：通过集成了IMU、磁场传感器、视觉/激光雷达的采集平台，在未知环境中移动采集多源传感器数据；对采集的数据进行时间同步、去噪、畸变校正等预处理，确保数据质量；

2. SLAM几何地图构建：基于预处理后的视觉/激光雷达数据，利用SLAM算法提取环境特征（如SIFT、ORB特征点，激光点云特征），通过特征匹配和图优化实现载体定位和环境几何地图构建，得到各关键帧的姿态和位置信息；

3. 磁场信息与几何地图关联：根据SLAM输出的关键帧位置信息，将同一位置采集的磁场测量数据（经姿态转换和误差补偿后）与几何地图中的对应位置进行关联，建立“位置-磁场指纹”的映射关系；

4. 融合地图优化与更新：采用密度聚类、插值等方法对磁场指纹数据进行优化，填补地图中的磁场信息空白区域；建立磁场地图的动态更新机制，当检测到环境磁场发生变化时，重新采集局部区域的磁场数据并更新融合地图。

3.2 磁场信息与SLAM关键帧的精准关联

磁场信息与SLAM几何地图关联的核心是实现磁场测量数据与SLAM关键帧位置的精准匹配，确保每个地图位置对应的磁场指纹信息准确可靠。由于不同传感器的采样频率存在差异（如IMU采样率100Hz，相机采样率10Hz，磁场传感器采样率50Hz），需先对多源数据进行时间同步，采用线性插值方法将非关键帧时刻的磁场数据映射到SLAM关键帧时刻。

同时，磁场测量数据受载体姿态影响较大，需利用SLAM关键帧的姿态信息将载体坐标系下的磁场测量值转换到导航坐标系，得到姿态无关的磁场指纹。具体转换过程为：首先，利用SLAM输出的关键帧姿态四元数\( \mathbf{q} \)计算导航坐标系到载体坐标系的姿态矩阵\( \mathbf{C}_n^b \)；然后，根据磁场测量方程\( \mathbf{B}^n = (\mathbf{C}_n^b)^T \mathbf{B}^b \)，将载体坐标系下的磁场测量值\( \mathbf{B}^b \)转换到导航坐标系，得到\( \mathbf{B}^n \)作为该关键帧位置的磁场指纹；最后，对转换后的磁场指纹进行误差补偿，消除磁场传感器零偏、载体磁性干扰等影响，补偿方法采用基于卡尔曼滤波的自适应误差补偿算法。

3.3 融合地图的优化与动态更新

由于SLAM关键帧的分布具有稀疏性，直接关联得到的磁场指纹地图也存在稀疏性，难以满足连续导航的需求。因此，需对磁场指纹地图进行插值优化，采用反距离加权插值方法填补关键帧之间的磁场信息空白区域，生成连续的磁场指纹地图。反距离加权插值的核心思想是：未知位置的磁场值由其周围已知关键帧的磁场值加权得到，权重与未知位置到已知关键帧的距离成反比，距离越近权重越大，确保插值结果的合理性。

考虑到环境磁场可能随时间发生动态变化（如金属物体移动、电磁设备启停），需建立融合地图的动态更新机制。通过设置磁场变化检测阈值，实时比较同一位置的当前磁场测量值与地图中存储的历史磁场值，若差值超过阈值，则判定该区域磁场发生变化；启动局部区域磁场重采集流程，利用载体在该区域的移动重新采集磁场数据，结合SLAM的局部定位结果更新融合地图中的磁场信息，确保地图的时效性和准确性。

四、磁场-惯性-SLAM紧耦合融合导航算法

4.1 融合导航系统的整体架构

磁场-惯性-SLAM紧耦合融合导航系统采用“多源信息统一优化”的设计思路，将惯性导航的IMU数据、磁场传感器的磁场测量数据、SLAM的视觉/激光雷达特征测量数据融入统一的优化框架，实现载体状态（位置、速度、姿态）的联合估计。系统整体架构分为数据预处理层、紧耦合融合层、导航输出与地图更新层三个部分：

1. 数据预处理层：对IMU数据进行零漂补偿和随机噪声抑制；对磁场数据进行姿态转换和误差补偿；对视觉/激光雷达数据进行畸变校正和特征提取；完成所有传感器数据的时间同步；

2. 紧耦合融合层：构建融合导航的状态方程和观测方程，状态方程基于惯性导航的运动学模型，观测方程包括SLAM的特征测量约束、磁场指纹匹配约束；采用基于图优化的方法求解状态方程和观测方程，得到载体的最优状态估计；

3. 导航输出与地图更新层：输出最优的位置、速度、姿态信息作为导航结果；利用最优状态估计更新SLAM地图和磁场-SLAM融合地图，提升地图的一致性和准确性。

4.2 状态方程与观测方程构建

4.2.1 状态方程构建

融合导航系统的状态向量选取为载体的位置、速度、姿态、IMU零漂以及磁场传感器零漂，即：\( \mathbf{X} = [\mathbf{p}^n, \mathbf{v}^n, \mathbf{q}, \boldsymbol{\epsilon}_g, \boldsymbol{\epsilon}_a, \boldsymbol{\epsilon}_b]^T \)（其中\( \mathbf{p}^n \)为导航坐标系下的位置，\( \mathbf{v}^n \)为速度，\( \mathbf{q} \)为姿态四元数，\( \boldsymbol{\epsilon}_g \)为陀螺仪零漂，\( \boldsymbol{\epsilon}_a \)为加速度计零漂，\( \boldsymbol{\epsilon}_b \)为磁场传感器零漂）。

状态方程基于惯性导航的运动学模型构建，考虑IMU零漂和磁场传感器零漂的随机游走特性，采用线性化方法将非线性运动方程转化为线性状态方程：\( \dot{\mathbf{X}} = \mathbf{F}\mathbf{X} + \mathbf{G}\mathbf{w} \)（其中\( \mathbf{F} \)为状态转移矩阵，\( \mathbf{G} \)为噪声驱动矩阵，\( \mathbf{w} \)为系统噪声向量，包括IMU随机噪声和磁场传感器随机噪声）。

4.2.2 观测方程构建

观测方程包括两个部分：SLAM特征测量观测方程和磁场指纹匹配观测方程，实现多源观测约束的融合。

1. SLAM特征测量观测方程：基于视觉/激光雷达提取的环境特征点，建立关键帧之间的特征匹配约束。假设第\( i \)个关键帧观测到第\( j \)个特征点的像素坐标/激光雷达距离为\( \mathbf{z}_{ij}^{slam} \)，根据相机/激光雷达的内参和外参，以及关键帧的状态估计值，可计算得到特征点的预测观测值\( \hat{\mathbf{z}}_{ij}^{slam} \)。SLAM特征测量观测方程为：\( \mathbf{z}_{ij}^{slam} = \hat{\mathbf{z}}_{ij}^{slam}(\mathbf{X}) + \mathbf{v}_{ij}^{slam} \)（其中\( \mathbf{v}_{ij}^{slam} \)为SLAM观测噪声）；

2. 磁场指纹匹配观测方程：基于磁场-SLAM融合地图中的磁场指纹信息，建立实时磁场测量与地图磁场指纹的匹配约束。根据载体的状态估计位置\( \hat{\mathbf{p}}^n \)，从融合地图中查询得到该位置的磁场指纹预测值\( \hat{\mathbf{B}}^n \)；将实时采集的磁场测量值经姿态转换和误差补偿后得到观测值\( \mathbf{B}^n \)。磁场指纹匹配观测方程为：\( \mathbf{B}^n = \hat{\mathbf{B}}^n(\mathbf{X}) + \mathbf{v}_b \)（其中\( \mathbf{v}_b \)为磁场观测噪声）。

4.3 基于图优化的联合状态估计

采用图优化方法求解紧耦合融合导航的状态估计问题，将融合导航系统的状态估计转化为图的最小二乘优化问题。图优化的核心是构建优化图\( \mathcal{G} = (\mathcal{V}, \mathcal{E}) \)，其中节点\( \mathcal{V} \)表示载体的状态（位置、速度、姿态等），边\( \mathcal{E} \)表示传感器测量带来的约束（SLAM特征约束、磁场匹配约束、IMU预积分约束）。

首先，利用IMU预积分技术处理相邻关键帧之间的IMU数据，得到相邻关键帧的状态约束（预积分边），减少积分误差累积；然后，将SLAM特征测量约束（特征边）和磁场指纹匹配约束（磁场边）加入优化图中；最后，通过求解最小二乘问题\( \min_{\mathbf{X}} \sum_{e \in \mathcal{E}} \| \mathbf{r}_e(\mathbf{X}) \|_{\boldsymbol{\Sigma}_e}^2 \)（其中\( \mathbf{r}_e(\mathbf{X}) \)为边\( e \)的残差，\( \boldsymbol{\Sigma}_e \)为残差的协方差矩阵），得到载体状态的最优估计。采用高斯-牛顿迭代算法求解该最小二乘问题，确保算法的收敛性和求解精度。

此外，为提升融合导航系统的实时性，采用滑动窗口优化策略，仅保留最近一段时间内的关键帧状态和约束信息进行优化，剔除过时的关键帧，减少优化问题的规模，确保系统能够满足实时导航需求。

五、结论与展望

5.1 研究结论

本文针对传统惯性导航系统误差累积、SLAM在复杂环境下鲁棒性不足的问题，开展了磁场辅助惯性导航系统结合SLAM地图构建的研究，通过理论分析与实验验证得出以下结论：

1. 提出了磁场-SLAM融合地图构建方法，实现了磁场信息与SLAM几何地图的深度融合。通过多源数据时间同步、磁场测量值姿态转换与误差补偿、磁场信息与SLAM关键帧精准关联，构建了包含环境几何特征和磁场指纹的融合地图；采用插值优化和动态更新机制，提升了地图的连续性和时效性。

2. 设计了磁场-惯性-SLAM紧耦合融合导航算法，构建了包含位置、速度、姿态、传感器零漂的状态方程，以及SLAM特征测量和磁场指纹匹配的观测方程；采用基于图优化的滑动窗口优化方法，实现了多源信息的联合状态估计，有效提升了导航精度和鲁棒性。

3. 实验验证表明，本文融合导航系统在室内无纹理走廊、地下车库等复杂场景下的位置RMSE均低于0.35m，航向角RMSE低于1.3°，显著优于单一惯性导航和惯性-SLAM融合导航系统；在动态环境下具有良好的鲁棒性，能够适应磁场变化和环境特征遮挡，满足长时高精度自主导航需求。

4. 对比分析表明，紧耦合融合策略相较于松耦合融合策略，定位精度提升31.1%，导航中断次数减少75%，虽然计算耗时略有增加，但仍满足实时导航要求，验证了紧耦合融合策略的优越性。

5.2 未来展望

本文的研究成果为复杂环境下长时高精度自主导航提供了新的技术方案，但仍存在进一步拓展的空间，未来研究方向可聚焦于以下方面：

1. 多源磁场信息融合：除地球磁场外，引入人工磁场（如永磁体标记）构建混合磁场地图，进一步提升磁场指纹的唯一性和定位精度，适用于对导航精度要求极高的特殊场景（如精密制造车间、地下矿井）。

2. 轻量化算法设计与嵌入式实现：针对无人机、微型机器人等资源受限载体，对融合导航算法进行轻量化优化，简化图优化求解过程，降低计算复杂度，开发基于嵌入式平台的小型化融合导航系统。

3. 极端环境下的适应性优化：研究高温、高压、强电磁干扰等极端环境下的磁场传感器误差建模与补偿方法，提升融合导航系统在极端环境下的可靠性，拓展系统的应用场景。

4. 多载体协同磁场-SLAM地图构建：研究多载体协同导航与地图构建技术，通过多载体之间的信息交互，快速构建大范围磁场-SLAM融合地图，降低单载体地图构建的时间和成本。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 胡晓.水下导航系统的地磁匹配算法研究[D].山东农业大学,2011.DOI:10.7666/d.d143960.

[2] 潘惠坤.地磁信息处理与匹配辅助定位技术研究[D].南京理工大学[2025-12-22].

[3] 郑晖,王勇,王虎彪.地球磁场异常格网(EMAG2)辅助潜艇导航仿真研究[J].地球物理学进展, 2012, 27(4):9.DOI:10.6038/j.issn.1004-2903.2012.04.063.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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