goodisok 的博客

换电脑后想继续写博客，只要把「博客源码」从 GitHub 拉下来、装好环境，就能像在本机一样写文章和部署。本文说明如何把源码保存到 GitHub，以及在新电脑上的完整操作步骤。 为什么要单独一个「源码仓库」？部署到 GitHub Pages 时，hexo deploy 只会把生成好的静态文件（public/ 里的内容）推送到 goodisok.github.io 仓库。那个仓库里没有： 文章源文件（source/_posts/*.md） 主题和插件配置 _config.yml 等站点配置 所以要在多台电脑之间写博客，需要另建一个仓库专门存放「博客源码」，新电脑克隆这个仓库即可继续写作和部署。 一、第一次：在现有电脑上把源码保存到 GitHub（只需做一次）1. 在 GitHub 新建仓库 打开 GitHub 新建仓库 仓库名可随意，例如 hexo-blog 或 blog-source（与 goodisok.github.io 区分开） 选择 Public，不要勾选「Add a README file」（避免与本地已有文件冲突） 创建仓库 2. 在本地项目目录执行 Git 命...

要做四旋翼设计、调参或写仿真，飞行原理是最先要建立正确直觉的一块：四个电机各自产生什么力与力矩、它们怎样组合成「上升、前倾、转弯」。本文从单桨推力与反扭出发，讲到欠驱动、俯仰滚转偏航与油门，便于对照实机与公式阅读。 一、从单桨说起：推力与反扭1.1 桨产生升力螺旋桨旋转时，桨叶像机翼一样产生升力（在机体上常沿桨轴方向，对常见多旋翼可理解为沿电机轴、指向机体上方或下方，具体与桨的安装方向、正反转约定有关）。飞控里常把「四个桨沿 z 轴的合力」称为总推力，记为 TTT（或四个 TiT_iTi​ 之和）。 简化理解：转速越高，单桨推力越大（常近似与转速平方成正比，具体系数与桨型、空气密度有关）。 1.2 反扭矩（反扭）螺旋桨除了产生沿轴的推力，还会给机身一个绕电机轴的反扭矩。下面把文中用到的物理名词和「为什么会这样」说清楚。 名词与公式（尽量简短） 力矩（扭矩）使物体绕某根轴产生转动趋势的物理量，类似直线运动里的「力」。绕固定轴时，大小可写成 M=r⊥ F M = r_\perp \, F M=r⊥​F 即：力 FFF 作用在离转轴垂直距离 r⊥r_\perpr⊥​ ...

本文目标：把”可微物理引擎”这件事讲透——它是什么、它和传统物理引擎到底有什么区别、它的数学本质、它最难解决的三个问题、当前 2026 年主流工具的优劣势，以及对一个具体的无人机工程团队，到底该怎么选、怎么用。 预设读者：做过物理仿真（PX4 SITL、Gazebo、Bullet、ODE 之类），听过”可微仿真”但没真用过；或者已经知道概念但纠结选 Brax 还是 Warp。 配套阅读：可微仿真完全入门 讲名词，本篇讲引擎本身。 一、先把”可微物理引擎”这五个字拆开1.1 什么是物理引擎？任何物理仿真本质上是一个状态递推： st+1=f(st, ut, θ)s_{t+1} = f(s_t,\, u_t,\, \theta)st+1​=f(st​,ut​,θ) sts_tst​：当前状态（位置、速度、姿态、角速度……） utu_tut​：当前控制输入（电机指令、舵面偏转……） θ\thetaθ：物理参数（质量、惯量、摩擦、空气阻力、电机系数……） fff：物理引擎本身——给定当前状态和输入，告诉你下一时刻的状态 PhysX、Bullet、ODE、MuJoCo、Drak...

阅读成本：了解无人机动力学基础（6DOF方程、推力/阻力概念）和微积分基本知识即可。核心论点：可微物理仿真不是截击机的专属技术——它适用于所有”飞得快→气动效应显著→模型参数多且耦合”的高速无人机。本文从底层数学原理出发，系统论证这一方法的统一性，并针对截击机、高速固定翼、穿越机、复合翼VTOL四种典型机型给出具体的落地方案。 一、引言：为什么这个问题值得问？可微仿真的基本概念是让仿真器本身可求导，从而从损失函数反向传播梯度到每个物理参数或网络权重。 但有读者会追问一个自然的问题： “可微仿真听起来很好，但它是否只适用于截击机？毕竟我看到的很多讨论都围绕着制导律参数辨识和拦截任务展开。高速固定翼侦察机呢？暴力机动的穿越机呢？VTOL复合翼呢？它们的动力学模型完全不同，也能用吗？” 答案是：不仅能，而且可能收益更大。 原因很简单：可微仿真不关心你的无人机是去拦截敌人、侦察地形、穿越门洞还是垂直起降。它只关心一件事——你的动力学模型能否写成一组连续可微的函数。只要答案是肯定的，梯度就可以从”最终任务指标”一直传递到”每个物理参数”。 本文的系统结构如下： ...

本文目标：让完全没有机器学习或数值优化背景的读者，从零开始理解”可微仿真”相关的核心名词。 无人机仿真就是用计算机模拟无人机的飞行——给定一组参数（质量、推力系数等），计算机算出无人机怎么飞。 一、从一道最简单的数学题说起想象你要解一个问题： 找一个数 xxx，使得 x2=9x^2 = 9x2=9。 很简单，x=3x = 3x=3 或 x=−3x = -3x=−3，心算就行。 现在换个问题： 找一个数 xxx，使得 x3−2x2+5x−17=0x^3 - 2x^2 + 5x - 17 = 0x3−2x2+5x−17=0。 你还能心算吗？不能了。你需要试： 试 x=2x = 2x=2：8−8+10−17=−78 - 8 + 10 - 17 = -78−8+10−17=−7（太小了） 试 x=3x = 3x=3：27−18+15−17=727 - 18 + 15 - 17 = 727−18+15−17=7（太大了） 介于 222 和 333 之间。 再试 x=2.5x = 2.5x=2.5：15.625−12.5+12.5−17=−1.37515.625 -...

一台反无人机光电转台（EO/IR PTZ）的核心不是那个能 360° 旋转的机械结构，而是里面搭载的两只眼睛——可见光相机和热成像仪。前者在白天提供高分辨率彩色图像用于目标识别取证，后者在任何光照条件下捕捉目标的热辐射特征实现全天候探测。两者协同，构成了对低空小目标从”发现”到”确认”的完整感知链。 本文以一款实际量产的反无人机光电转台（和普威视 HP-Z50III）的技术规格书为蓝本，深入拆解其搭载的星光级可见光相机与非制冷 LWIR 热成像仪的工作原理、核心参数与工程设计，帮助读者理解反无人机光电系统的传感器选型逻辑与性能边界。 一、光电转台在反无人机系统中的角色1.1 系统架构一套完整的反无人机系统通常由探测层 → 跟踪确认层 → 处置层三级构成： graph LR A[雷达/RF频谱<br>粗探测] -->|方位+距离| B[光电转台 PTZ<br>精跟踪+确认] B -->|目标类型+坐标| C[干扰/打击<br>处置] B -->|视频流+AI检...

一、引言在无人机设计、仿真与飞行测试中，有一个物理参数常被忽视，却直接决定了飞行器的性能上限——前进比（Advance Ratio, J）。 无论是 DJI 航拍机在风中飘摇、竞速四旋翼突破 200 km/h 极速，还是 Gobi 这类高速截击机在 350 km/h 下仍能稳定控制，背后最核心的一个物理限制就来自前进比。 本文将从最基础的螺旋桨工作原理出发，系统讲解前进比的定义、物理本质、对飞行性能的影响，以及在工程实践中如何考虑这一参数。 阅读本文所需的数学基础：高中物理（力、速度、转速）即可理解 80% 的内容，大学工程数学（微分、无量纲数）可理解全部。 二、螺旋桨的工作原理2.1 螺旋桨为什么会产生推力？螺旋桨本质上是一个旋转的机翼。桨叶的截面（翼型）在空气中运动时，会产生升力（即推力方向）和阻力： 弦线 ↑ 升力（推力） ↓ 阻力 来流 V_∞ 与固定翼不同的是，螺旋桨的”来流”...

当一枚造价 3.5 万美元的 Shahed 自杀无人机可以迫使防御方发射一枚数十万美元的防空导弹时，战争经济学就已经倒向了攻击方。截击无人机——用无人机拦截无人机——正在改写这一等式。本文基于公开资料、官方技术手册和战场验证数据，深度分析全球主流反无人机拦截系统，涵盖乌克兰、法国、美国、英国、以色列、拉脱维亚、德国、瑞士、中国等九个国家的产品。 一、为什么需要截击无人机1.1 成本不对称困境俄乌战争让一个残酷的数学问题摆上了每个防空指挥官的桌面： 攻击手段 单价 防御手段 单价 成本比 Shahed-136/Geran-2 ~$35,000 IRIS-T SLM 导弹 ~$430,000 1:12 商用 FPV 无人机 ~$500 Gepard 35mm 弹药（一个射击周期） ~$5,000 1:10 Shahed-136 ~$35,000 STING 截击机 ~$2,100 17:1（防御方优势） 截击无人机将成本比逆转——用 2000 美元的消耗品击落 35000 美元的目标。2025 年 1 月，俄罗斯仅一个月就向乌克兰发射了超过 2...

摘要：光线追踪（Ray Tracing）是计算机图形学中最具影响力的渲染技术之一，从电影级离线渲染到游戏实时渲染，其应用范围持续扩展。本文系统梳理光线追踪的完整理论体系：从光的物理本质与渲染方程的数学形式出发，深入分析 Whitted 风格光线追踪、路径追踪、光子映射等核心算法的设计原理与收敛特性，详细讨论 BVH 加速结构、重要性采样、去噪等工程优化方法，并涵盖 NVIDIA RTX 硬件加速、UE5 Lumen 等现代实时光线追踪系统架构。最后结合无人机仿真中的传感器渲染需求，探讨光线追踪在仿真领域的工程实践。 引言：从光栅化到光线追踪——渲染范式的转变计算机图形学在过去三十年间经历了两次重大范式转变。第一次是 1990 年代固定管线到可编程着色器的转变，第二次就是当下正在发生的光栅化（Rasterization）到光线追踪（Ray Tracing）的转变。 光栅化的核心思想：将三维场景中的几何体投影到二维图像平面，通过深度测试（Z-buffer）确定可见性。其计算复杂度与场景中的三角形数量成正比，但对于反射、折射、软阴影、全局光照等效果，需要大量近似技巧（Shadow...

PX4 v1.16.0仿真环境搭建实战：解决编译卡死与网络超时问题 本文详细记录了在WSL2 Ubuntu 22.04环境中搭建PX4 v1.16.0无人机仿真环境的完整过程，重点解决了编译过程中遇到的网络超时、子模块下载失败、模块编译卡死等实际问题，最终成功实现Gazebo Classic仿真环境并让无人机在仿真中起飞。 1. 环境准备与依赖安装1.1 系统环境 操作系统: WSL2 Ubuntu 22.04.5 LTS 内存: 16GB (WSL2配置8GB) 存储: 50GB以上可用空间 网络: 国内网络环境（存在GitHub访问限制） 1.2 基础依赖安装1234567891011121314151617# 更新系统包sudo apt-get update# 安装基本开发工具sudo apt-get install python3-pip python3-dev python3-wheel python3-setuptools -ysudo apt-get install git zip qtcreator cmake build-essential genromfs...