业务和功能介绍
1.立项背景和目标
随着工业产品的自动化与智能化发展，多领域耦合已成为当前工业产品的一个显著特征，多专业设计协同与模型集成已经成为工业产品系统设计的必需技术。建立系统模型能够有效提高产品设计的效率，缩短产品开发周期，尽早发现问题并改进整体设计。然而传统的单一学科建模工具难以实现多学科特性的统一表达，工程师面临着标准不统一、表达不直观以及使用难度大等诸多挑战。针对这一问题分析了国外在机器人系统开发平台方面的开始研究，并对部分开发平台的做了介绍，分析了各个平台的优势与特点。
基于上述分析设计了一款基于MWORKS的ROS工具箱
进行需求分析，确定节点的功能和性能要求；其次，进行系统设计，包括节点之间的交互逻辑、数据传输方式、接口规范等；接着，进行节点实现，包括程序代码的编写、调试和测试；最后，进行集成和验证，确保节点之间的协同工作能够实现系统整体功能。通过以上流程，提高产品开发效率和质量，为工业产品的智能化和自动化发展提供技术支持。
2.软件功能,核心功能模块和介绍
本项目将针对机器人设计为MWorks平台开发特定的工具箱和模型库。提供ROS的大部分功能。可以通过MWorks平台启动ROS Master、创建ROS节点、发布ROS消息／服务、查看ROS话题数据、控制ROS机器人等,更重要的是可以结合MWorks平台强大的功能,实现机器人算法设计,然后接入ROS系统,配合Gazebo完成仿真。
项目要在MWorks平台中具体实现以下功能:设置ROS网络并与之交互,创建、发送和接受ROS消息、ROS话题和ROS网络信息,发送请求、执行任务并获取机器人应用程序的反馈,解析日志、坐标转换树和时间序列数据,访问来自传感器和其他输入设备的数据,创建ROS自定义消息,模拟TurtleBot和Gazebo应用程序,连接TurtleBot硬件,访问ROS网络和消息。
3.业务流程
以下是使用该工具箱进行机器人应用程序开发的一般流程:首先启动ROS核心,可以选择使用集成在工具箱内部的ROS核心,或者启动,部署在其他计算设备上的ROS核心,然后让工具箱连接到ROS核心,使用者可以通过调用工具箱提供的函数库查看ROS网络中的信息并且运行一般的ROS命令,从而编写用于仿真的机器人应用程序,最后使用Gazebo进行仿真,并与Mworks平台进行交互验证开发的应用程序。
随着工业产品的自动化与智能化发展，多领域耦合已成为当前工业产品的一个显著特征，多专业设计协同与模型集成已经成为工业产品系统设计的必需技术。建立系统模型能够有效提高产品设计的效率，缩短产品开发周期，尽早发现问题并改进整体设计。然而传统的单一学科建模工具难以实现多学科特性的统一表达，工程师面临着标准不统一、表达不直观以及使用难度大等诸多挑战。针对这一问题分析了国外在机器人系统开发平台方面的开始研究，并对部分开发平台的做了介绍，分析了各个平台的优势与特点。
基于上述分析设计了一款基于MWORKS的ROS工具箱
进行需求分析，确定节点的功能和性能要求；其次，进行系统设计，包括节点之间的交互逻辑、数据传输方式、接口规范等；接着，进行节点实现，包括程序代码的编写、调试和测试；最后，进行集成和验证，确保节点之间的协同工作能够实现系统整体功能。通过以上流程，提高产品开发效率和质量，为工业产品的智能化和自动化发展提供技术支持。
2.软件功能,核心功能模块和介绍
本项目将针对机器人设计为MWorks平台开发特定的工具箱和模型库。提供ROS的大部分功能。可以通过MWorks平台启动ROS Master、创建ROS节点、发布ROS消息／服务、查看ROS话题数据、控制ROS机器人等,更重要的是可以结合MWorks平台强大的功能,实现机器人算法设计,然后接入ROS系统,配合Gazebo完成仿真。
项目要在MWorks平台中具体实现以下功能:设置ROS网络并与之交互,创建、发送和接受ROS消息、ROS话题和ROS网络信息,发送请求、执行任务并获取机器人应用程序的反馈,解析日志、坐标转换树和时间序列数据,访问来自传感器和其他输入设备的数据,创建ROS自定义消息,模拟TurtleBot和Gazebo应用程序,连接TurtleBot硬件,访问ROS网络和消息。
3.业务流程
以下是使用该工具箱进行机器人应用程序开发的一般流程:首先启动ROS核心,可以选择使用集成在工具箱内部的ROS核心,或者启动,部署在其他计算设备上的ROS核心,然后让工具箱连接到ROS核心,使用者可以通过调用工具箱提供的函数库查看ROS网络中的信息并且运行一般的ROS命令,从而编写用于仿真的机器人应用程序,最后使用Gazebo进行仿真,并与Mworks平台进行交互验证开发的应用程序。
项目实现
1.系统架构
工具箱可以分为两个主要部分：供Syslab调用的julia函数库和供Sysplore进行建模仿真的modelica模型库。工具箱的底层采用了ROSJava库作为ROS客户端库，通过XMLRPC和TCP等方式来和ROS网络进行通信。我们封装了ROSJava的某些函数以实现和ROS网络的交互，并提供接口来增加复用性。在内部，我们封装了这些接口来实现具体的功能函数，这些函数会进一步打包成Java对象和静态工具函数。然后，使用julia调用JavaCall包将其封装为对应的julia对象和函数，并提供给用户使用。
2.技术栈
MWorks,ROS,julia,java,python
3.我负责的部分
架构设计,代码实现,文档编写,测试用例编写
4,具体的实现流程
对matlab原有工具箱进行源代码分析,然后使用java语言对rosjava库进行封装和调用,实现matlab原有工具箱的功能,最后使用julia调用java代码的方式再次封装成julia对象
5.难点
工程量大,代码行数超过20000行.涉及的编程语言多,需要学习的内容很多,需要兼顾各种语言的特性.项目与ROS相关,需要理解ros相关的知识和使用,以及机器人相关的背景知识.
工具箱可以分为两个主要部分：供Syslab调用的julia函数库和供Sysplore进行建模仿真的modelica模型库。工具箱的底层采用了ROSJava库作为ROS客户端库，通过XMLRPC和TCP等方式来和ROS网络进行通信。我们封装了ROSJava的某些函数以实现和ROS网络的交互，并提供接口来增加复用性。在内部，我们封装了这些接口来实现具体的功能函数，这些函数会进一步打包成Java对象和静态工具函数。然后，使用julia调用JavaCall包将其封装为对应的julia对象和函数，并提供给用户使用。
2.技术栈
MWorks,ROS,julia,java,python
3.我负责的部分
架构设计,代码实现,文档编写,测试用例编写
4,具体的实现流程
对matlab原有工具箱进行源代码分析,然后使用java语言对rosjava库进行封装和调用,实现matlab原有工具箱的功能,最后使用julia调用java代码的方式再次封装成julia对象
5.难点
工程量大,代码行数超过20000行.涉及的编程语言多,需要学习的内容很多,需要兼顾各种语言的特性.项目与ROS相关,需要理解ros相关的知识和使用,以及机器人相关的背景知识.
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RAG Agent
一、立项背景与目标
1. 立项背景
在传统的知识库问答系统中，普遍存在以下痛点：
- 流程混乱：通用ReAct Agent在处理复杂业务时，容易发生步骤跳跃或逻辑错乱，导致回答质量不稳定。
- 上下文断裂：多轮对话中，用户常使用代词（如“它多少钱？”），传统向量检索缺乏指代消解能力，导致检索失败。
- 意图混杂：闲聊式提问（如“你好”）与知识检索式提问（如“XX产品参数是多少”）被统一处理，浪费算力且影响用户体验。
- 状态丢失：用户刷新页面或稍后再访问时，对话历史无法延续，每次都是“新会话”。
2. 项目目标
- 构建一个流程可控、意图可分流、上下文可理解、状态可持久的智能知识助手。
- 实现复杂业务逻辑的结构化解耦，提升系统的可维护性与稳定性。
- 显著提升多轮对话场景下的检索命中率与回答准确率。
二、软件功能与核心模块
1.整体功能概述
本系统是一个基于LLM的智能对话式知识库问答助手，支持用户通过自然语言提问，从向量知识库中精准检索并生成回答。系统特别强化了多轮对话中的指代消解能力与流程可控性。
2.核心功能模块介绍
模块名称 功能说明
Planner（规划器） 基于LLM + 专用Prompt，硬编码业务流程。负责解析用户请求，按固定流程调度执行，防止逻辑跳跃。
语义路由器 基于LLM的分类工具，动态识别用户意图为“chat”（闲聊）或“retrieval”（知识检索），实现分支分流。
历史加载与写入模块 与Redis集成，自动追加对话历史，确保跨会话的上下文连续性。
查询重写模块 结合历史对话，将存在指代或省略的用户问题（如“它多少钱？”）改写为语义完整的独立问句。
混合检索引擎 同时执行向量语义检索与关键词检索，通过RRF算法融合排序，提升召回效果。
Executor（执行器） 根据Planner的指令，调用重写、检索、生成等环节，最终输出回答。
系统流程严格遵循：语义路由 → 历史加载 → (分支判断) → 查询改写/直接回答 → 知识库检索 → 最终生成
三、业务流程与功能路径
以下为用户与系统交互的完整功能路径描述：
场景一：用户进行知识检索（多轮对话）
场景二：用户发起闲聊
场景三：用户首次访问 / 会话恢复
端到端自动驾驶轻量化模型设计
本项目主要面向无人驾驶仿真研究、智能车辆轨迹跟踪与轻量化控制算法验证场景，围绕端到端自动驾驶技术开展系统设计与实验开发。项目基于 CARLA 仿真平台构建虚拟驾驶环境，通过采集车辆前视图像、行驶状态和控制指令等数据，训练轻量化神经网络模型，实现从环境感知输入到车辆控制输出的端到端映射。项目可用于自动驾驶算法教学、科研训练、数据采集、模型训练、仿真测试和轨迹跟踪效果评估，为低成本、高效率的自动驾驶算法验证提供支持。
本项目主要功能包括仿真环境搭建、自动驾驶数据采集、数据预处理、模型训练、模型推理和效果评估等模块。系统可在 CARLA 仿真环境中生成车辆行驶场景，自动采集车辆前方图像、方向盘转角、油门、刹车等控制数据，并生成对应的数据标签文件；同时支持对采集数据进行划分和预处理，形成训练集、验证集和测试集。模型部分采用轻量化端到端神经网络结构，通过输入车辆前视图像，直接预测车辆控制指令或轨迹跟踪相关参数，从而实现车辆在仿真道路中的自主行驶与轨迹跟踪。项目还支持训练过程记录、模型保存、测试推理和结果可视化，便于对算法性能进行分析和改进。
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