AS-Gorenstein辫子Hopf代数的Nakayama自同构

假设代数R是一个AS-Gorenstein代数,同时R是H上的Yetter-Drinfeld模范畴中的一个分次辫子Hopf代数,其中H是一个有限维Hopf代数.通过比较代数R H和R的Nakayama自同构之间的关系,文章具体刻画了代数R的Nakayama自同构.

基于刚性约束的双移动机器人协同定位

准确、快速的状态估计是保证多机器人顺利完成协作搬运任务的关键.然而,大部分现有多机器人协同定位方法都存在一定的局限性,往往无法同时兼顾定位精度与计算复杂度.因此,本文从协作搬运任务的特点出发,将距离与方位的刚性约束条件引入协同定位中,同时根据机器人之间的紧密耦合关系建立起通用有效的运动模型和量测模型.最终在此刚性约束系统建模的基础上,提出一种基于高斯-厄米特求积分卡尔曼滤波(Quadrature Kalman Filter,QKF)的双移动机器人协同定位方法.仿真实验结果表明:与基于无约束模型的QKF协同定位方法相比,本文所提方法不但具有更高的定位精度,而且计算复杂度大大降低,有助于实现多机器人实时协同定位.