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神经网络

qq408157250 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 2分钟前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

#神经网络 #自动驾驶 #人工智能 +1
欢多天天写代码来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14分钟前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

#神经网络 #自动驾驶 #人工智能 +1
yyds_2201 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 25分钟前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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吃兔子的大脑腐来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 36分钟前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

#神经网络 #自动驾驶 #人工智能 +1

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weixin_48529701 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 47分钟前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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2501_92941428 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 59分钟前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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ssswww56 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 2小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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qq_57231208 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 2小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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qq_551705769 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 2小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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m0_58086403 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 2小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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冒泡芳来自 AtomGit开源社区

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【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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?? G.E.M. 来自 AtomGit开源社区

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【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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@橘柑橙柠桔柚来自 AtomGit开源社区

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【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

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T 来自 AtomGit开源社区

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【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

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wytm123 来自 AtomGit开源社区

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【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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程序辅导帮来自 AtomGit开源社区

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wlz249 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 4小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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然哥依旧来自 AtomGit开源社区

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【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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天天程序猿来自 AtomGit开源社区

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自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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Ps.729 来自 AtomGit开源社区

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【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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梦想科研社_研学来自 AtomGit开源社区

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稷下科研社来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 5小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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F_Matlab 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 5小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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程序猿鑫来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 5小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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荔枝科研社来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 5小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

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我爱Matlab编程来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 5小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

#神经网络 #自动驾驶 #人工智能

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活在梦里hyq 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 6小时前

03. Pytorch实现天气识别

本文介绍了使用PyTorch构建CNN模型进行天气分类的完整流程。首先设置GPU环境并导入天气数据集（cloudy/rainy/shine/sunrise四类），对图像进行统一尺寸调整和标准化处理。构建包含卷积层、BN层和全连接层的网络结构，使用交叉熵损失和SGD优化器。通过20轮训练，观察训练/测试集的准确率和损失曲线变化。整个流程涵盖了数据准备、模型构建、训练评估等关键步骤，可作为图像分类任务

#pytorch #人工智能 #python +2

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小兔学Python 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 6小时前

基于 CNN 的手写数字识别系统（保姆级教学包含数据集）

手写数字识别是深度学习的经典入门项目。本文提供一套基于PyTorch的完整代码，从数据加载（MNIST自动下载）、CNN模型搭建、训练评估，到GUI手写画板，全部集成在一个文件中。无需手动准备数据集，复制代码直接运行即可体验99%+的识别准确率，同时自动生成混淆矩阵、分类报告和训练曲线，非常适合课程设计、毕业设计或深度学习初学者实践。

#cnn #pytorch #深度学习 +2

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秃头啦来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 9小时前

抛开复杂的理论-带你从头开始搭建Resnet18迁移学习

本文是一篇专为初学者定制的 ResNet18 迁移学习实战指南。文章摒弃晦涩公式，采用“资深教授”、“识花专家”等生动比喻，深入浅出地解析了残差网络的核心原理。核心要点：原理篇：用“快车道”形象解释如何破解深层网络信息丢失的难题。数据篇：详解图像预处理流水线，从底层数学逻辑分析标准化（Normalize）的必要性。模型篇：实战演示如何加载预训练权重，通过“冻结”卷积层高效实现从识万物到识花的跨越

#迁移学习 #人工智能 #机器学习 +2

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昇思MindSpore 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 13小时前

MindSpore-模型迁移案例

本文介绍了MindSpore框架下模型迁移的关键环节，重点对比了与PyTorch的差异。主要内容包括：1）数据集包装通过GeneratorDataset实现自定义数据加载；2）模型构建采用Cell基类，与PyTorch的Module类似；3）优化器使用差异，MindSpore自动更新学习率；4）自动微分机制的不同实现方式；5）完整的训练推理流程示例，展示损失计算、梯度更新和模型保存等关键步骤。文章

#深度学习 #人工智能 #神经网络 +1

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enndne 来自 2048 AI社区

2048ai.net · 14小时前

文献阅读：Step-by-Step Fact Verification System for Medical Claims with Explainable Reasoning

本文介绍了一种分步式医学事实核查系统，该系统通过大型语言模型(LLM)迭代生成问题、收集证据并验证医学主张的真实性。研究比较了传统三阶段流程(文档检索、证据提取、判决预测)与新型分步式方法在三个医学数据集(SCIFACT、HEALTHFC、COVERT)上的表现。结果显示，分步式系统显著提升了F1分数(最高提升5.2)，特别是在处理复杂医学概念时优势明显。研究还探讨了内部/外部知识源、谓词逻辑推理

#rnn #深度学习 #自然语言处理 +3

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模型启动机来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

让 AI 变成 Super 员工的秘密：高效训练 Skills

如果你也想把一个通用 AI 训练成你业务里的“靠谱员工”，我现在建议直接按下面这套顺序来。做完这个 web-testing Skill 之后，我最大的感受就是：要把自己的业务经验、失败教训、质量标准、交付契约，沉淀成 AI 可以反复执行的 Skill。训练 Skill，不是在教 AI 做题，而是在带一个聪明新人上岗。你要让它先去干活，你要允许它犯错，你要把错复盘出来，你要把经验写回 Skill，

#人工智能 #系统安全 #神经网络 +3

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weixin_40535790 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

诠信全译张拳石教授出席WAIC 2025揭秘大模型“CT扫描“技术

未来的AI工业化，不应再是大力出奇迹的试错游戏。通过严谨可解释性技术，我们让大模型从卖情怀的黑箱，转变为卖显卡般的硬核科技产品——就像用CT扫描大脑，精确诊断AI的知识体系，实现10-100倍的训练效率革命。

#人工智能 #AI #神经网络

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AggressiveYu 来自全球具身智能

jszn.csdn.net · 2026-01-03 19:57:40

具身智能：1.2 莫拉维克悖论（Moravec‘s Paradox）：为什么下围棋容易，叠衣服难？

它挑战了西方哲学长久以来“重精神、轻肉体”的传统。

#人工智能 #深度学习 #神经网络 +2

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太湖笨笨鱼来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

像素即坐标：镜像视界空间智能计算引擎白皮书

《像素即坐标：空间智能计算新范式》摘要镜像视界创新性提出"像素即坐标"空间智能计算体系，突破传统视频监控的二维局限。该技术通过Pixel-to-Space空间反演、多视角融合等核心引擎，将视频数据转化为可计算的空间数据流，实现从"看见世界"到"计算世界"的范式跃迁。系统采用通路式架构，构建感知-计算-认知-决策的完整闭环，在港口、城市治

#机器学习 #人工智能 #神经网络

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Matlab科研工作室来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶车辆需要精确地跟踪预设路径，以确保行驶安全和高效。车辆动力学复杂性：车辆的运动受到多种因素影响，如轮胎与路面的摩擦力、车辆的质量分布、悬挂系统特性等，其动力学模型呈现高度非线性。例如，在不同车速、路面条件下，车辆的转向、制动响应会有显著差异，传统的线性控制方法难以准确描述和处理这种非线性特性。环境不确定性：行驶环境中的干扰因素众多，包括路面的不平整、风阻、其他车辆和行人的动态变化等。这些不

#神经网络 #自动驾驶

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j_jinger 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶车辆需要精确地跟踪预设路径，以确保行驶安全和高效。车辆动力学复杂性：车辆的运动受到多种因素影响，如轮胎与路面的摩擦力、车辆的质量分布、悬挂系统特性等，其动力学模型呈现高度非线性。例如，在不同车速、路面条件下，车辆的转向、制动响应会有显著差异，传统的线性控制方法难以准确描述和处理这种非线性特性。环境不确定性：行驶环境中的干扰因素众多，包括路面的不平整、风阻、其他车辆和行人的动态变化等。这些不

#神经网络 #自动驾驶

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Matlab学术达人来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶车辆需要精确地跟踪预设路径，以确保行驶安全和高效。车辆动力学复杂性：车辆的运动受到多种因素影响，如轮胎与路面的摩擦力、车辆的质量分布、悬挂系统特性等，其动力学模型呈现高度非线性。例如，在不同车速、路面条件下，车辆的转向、制动响应会有显著差异，传统的线性控制方法难以准确描述和处理这种非线性特性。环境不确定性：行驶环境中的干扰因素众多，包括路面的不平整、风阻、其他车辆和行人的动态变化等。这些不

#神经网络 #自动驾驶

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Matlab大师兄来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

【复现】基于神经网络与ANFIS结合的自适应MPC和神经网络NN- MPC在自动驾驶车辆路径跟踪中的应用

自动驾驶车辆需要精确地跟踪预设路径，以确保行驶安全和高效。车辆动力学复杂性：车辆的运动受到多种因素影响，如轮胎与路面的摩擦力、车辆的质量分布、悬挂系统特性等，其动力学模型呈现高度非线性。例如，在不同车速、路面条件下，车辆的转向、制动响应会有显著差异，传统的线性控制方法难以准确描述和处理这种非线性特性。环境不确定性：行驶环境中的干扰因素众多，包括路面的不平整、风阻、其他车辆和行人的动态变化等。这些不

#神经网络 #自动驾驶

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z1309848726 来自昇腾开源生态专区

ascendai.csdn.net · 16小时前

MindSpore 环境配置完全指南

深度学习框架的环境配置是每一位开发者入门的第一道门槛，也是后续项目开发的基础保障。一个配置完善的环境不仅能避免后续开发中的诸多麻烦，还能显著提升开发效率与模型训练性能。MindSpore 作为华为开源的全场景 AI 框架，凭借其端云协同的架构设计和昇腾 NPU 深度优化的特性，在学术研究和工业落地两端均取得了广泛应用。然而，不少开发者在初次接触 MindSpore 时，常常被环境配置的种种细节所困

#神经网络 #人工智能 #深度学习 +1

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xiaoxingkongyuxi 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 17小时前

项目介绍 MATLAB实现基于GA-DNN 遗传算法（GA）结合深度神经网络（DNN）进行无人机三维路径规划的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）还请多多点一下关注加油谢谢你的鼓励是我前行的

本文提出了一种基于遗传算法(GA)与深度神经网络(DNN)融合的无人机三维路径规划方法。该方法通过GA进行全局路径搜索，利用DNN评估路径质量，在MATLAB平台上实现了完整的环境建模、路径编码、遗传优化和神经网络评估模块。实验结果表明，该混合算法能够有效处理复杂三维环境中的路径规划问题，兼顾路径安全性、平滑性和计算效率。项目提供了完整的程序代码和GUI设计，为无人机智能导航研究提供了实用解决方案

#matlab #dnn #无人机 +4

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专门坑人小分队来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 17小时前

AI大模型与API之间不得不说的二三事

从2016年**Alaph GO**横空出世，再到2022年**ChatGPT**的诞生，以及2025年**DeepSeek**走进中国AI圈，一路爆火，最后到最近的**OpenClaw**，互联网上各种呼声，**“养龙虾”** 这个词，不论年龄大小，从小学生到创业者都在使用。就单说**OpenClaw**，这个**AI Agent**吧，在2026年以来，有政府的创业补贴、国内**AI圈**的生

#人工智能 #神经网络 #机器学习 +2

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xiaoheshang_123 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 17小时前

基于 Simulink 的 GaN 器件高频 DC-DC 变换器控制挑战分析

本文通过Simulink平台深入分析了GaN器件在DC-DC变换器高频应用中的控制挑战。针对GaN器件高开关频率（1-5MHz）带来的四大核心问题：控制器带宽限制、寄生振铃、采样延迟和死区非线性，提出了系统性的解决方案。文章详细演示了高保真GaN Buck模型的搭建方法，量化了控制延迟对稳定性的影响，并通过四种创新策略（提高控制频率、预测控制、前馈补偿和优化PCB布局）显著改善了系统性能。仿真结果

#生成对抗网络 #人工智能 #神经网络

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xiaoxingkongyuxi 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 17小时前

有图有真相 MATLAB实现基于改进人工势场法（Improved APF）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）还请多多点一下关注加油谢谢你的鼓励是我前行的动

本文介绍了一个基于改进人工势场法的无人机三维路径规划MATLAB实现方案。项目采用模块化设计，包含模拟数据生成、场景构建、质量预测模型训练和路径规划等核心功能。主要特点包括：提供两种代码版本（详细注释版和简洁版），运行结果一致实现参数可配置化，支持暂停/继续运行和结果保存改进传统人工势场法，增加切向逃逸机制和自适应引力自动评估候选路径并选择最优方案生成10种可视化图表展示规划过程和结果

#matlab #无人机 #开发语言 +4

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