📄 论文: Thrun et al. Probabilistic Robotics (2005) — 移动机器人概率定位与地图构建奠基之作 🧠 算法: A* 搜索 — Hart et al. (1968) 启发式最短路径，复杂度 O(b^d) 📡 协议: DDS (Data Distribution Service) — ROS2 的实时通信中间件，QoS策略详解 🗺️ SLAM: EKF-SLAM — 扩展卡尔曼滤波器的同步定位与地图构建方法 🤖 控制: MPC (Model Predictive Control) — 模型预测控制，滚动时域优化实现轨迹跟踪 📄 论文: Dellaert & Kaess Factor Graphs for SLAM (2018) — 图优化框架的统一视角 🧠 算法: Dijkstra — 权值均为非负的最短路径算法，BFS的加权扩展 📡 协议: QoS六大策略 — Reliability, Durability, History, Depth, Deadline, Lifespan 🗺️ SLAM: Google Cartographer — 实时闭环检测激光SLAM，Submap+PoseGraph架构 🤖 控制: PID控制 — 比例-积分-微分三参数，实现快速响应与稳态误差消除 📄 论文: Grisetti et al. Grid Maps (2010) — 栅格地图的概率表示与更新方法 🧠 算法: BFS 广度优先 — 无权图最短路径，保证解的最优性 📡 协议: WebSocket实时通信 — 浏览器低延迟双向数据流，支撑在线仿真可视化 🗺️ SLAM: ICP (Iterative Closest Point) — 点云配准的迭代最近点算法 🤖 控制: Minimum Snap/Jerk — DJI飞控核心，轨迹生成的光滑性最优化 📄 论文: Lu & Dissanayake SLAM with Limited Computation — 计算受限下的近似SLAM 🧠 算法: RRT* — 渐进最优随机树，概率完备的全局路径规划算法 📡 协议: ZeroMQ — 轻量级消息队列，支持多种通信模式（PUB/SUB/REQ/REP） 🗺️ SLAM: 位姿图优化 — 只优化轨迹节点不优化地图，大幅降低计算复杂度 🤖 控制: 运动基元 (Motion Primitives) — 预计算速度指令集，平衡效率与平滑性 📄 论文: Thrun et al. Probabilistic Robotics (2005) — 移动机器人概率定位与地图构建奠基之作 🧠 算法: A* 搜索 — Hart et al. (1968) 启发式最短路径，复杂度 O(b^d) 📡 协议: DDS (Data Distribution Service) — ROS2 的实时通信中间件，QoS策略详解 🗺️ SLAM: EKF-SLAM — 扩展卡尔曼滤波器的同步定位与地图构建方法 🤖 控制: MPC (Model Predictive Control) — 模型预测控制，滚动时域优化实现轨迹跟踪 📄 论文: Dellaert & Kaess Factor Graphs for SLAM (2018) — 图优化框架的统一视角 🧠 算法: Dijkstra — 权值均为非负的最短路径算法，BFS的加权扩展 📡 协议: QoS六大策略 — Reliability, Durability, History, Depth, Deadline, Lifespan 🗺️ SLAM: Google Cartographer — 实时闭环检测激光SLAM，Submap+PoseGraph架构 🤖 控制: PID控制 — 比例-积分-微分三参数，实现快速响应与稳态误差消除 📄 论文: Grisetti et al. Grid Maps (2010) — 栅格地图的概率表示与更新方法 🧠 算法: BFS 广度优先 — 无权图最短路径，保证解的最优性 📡 协议: WebSocket实时通信 — 浏览器低延迟双向数据流，支撑在线仿真可视化 🗺️ SLAM: ICP (Iterative Closest Point) — 点云配准的迭代最近点算法 🤖 控制: Minimum Snap/Jerk — DJI飞控核心，轨迹生成的光滑性最优化 📄 论文: Lu & Dissanayake SLAM with Limited Computation — 计算受限下的近似SLAM 🧠 算法: RRT* — 渐进最优随机树，概率完备的全局路径规划算法 📡 协议: ZeroMQ — 轻量级消息队列，支持多种通信模式（PUB/SUB/REQ/REP） 🗺️ SLAM: 位姿图优化 — 只优化轨迹节点不优化地图，大幅降低计算复杂度 🤖 控制: 运动基元 (Motion Primitives) — 预计算速度指令集，平衡效率与平滑性

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