在无人机执行任务过程中，遇到突发障碍物时的应急避障至关重要。二维水平面路径规划作为无人机飞行控制的关键环节，旨在为无人机在水平面上规划出一条安全、高效的飞行路径，避开各类障碍物。基于深度 Q 网络（DQN） - Q 学习融合快速探索随机树（RRT）的方法，结合了强化学习的决策能力与 RRT 的路径搜索优势，为应急避障下的无人机二维水平面路径规划提供了一种有效的解决方案。

在众多工程和科学领域中，非线性系统广泛存在。准确识别非线性系统对于理解系统行为、进行系统控制和预测至关重要。径向基函数（RBF）神经网络以其良好的逼近能力和快速的学习速度，成为非线性系统识别的有效工具。

在现代控制系统中，预测控制器对于优化系统性能、应对复杂动态变化至关重要。传统预测控制方法常依赖精确的系统模型，但实际系统往往存在非线性、不确定性等问题，使得模型难以精准构建。基于深度学习模型的数据驱动在线预测算法为解决这些挑战提供了新途径。深度学习强大的非线性映射能力能从大量数据中挖掘潜在规律，实现对系统未来状态的有效预测，从而提升预测控制器的性能。深度学习是一类基于人工神经网络的机器学习技术，通

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在工业领域，轴承作为旋转机械设备的关键部件，其运行状态的准确诊断对于保障设备正常运行、预防故障发生至关重要。传统的轴承故障诊断方法在处理复杂故障模式和海量数据时存在局限性。近年来，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BILSTM）在故障诊断领域展现出强大的性能。然而，模型的超参数优化对于发挥其最佳性能至关重要。

如图 1 所示，场景中，防御方存在一个防守要地，无人武器平台( 即机动火力单元) n 个，对方自杀式无人机 m 个，分别从各自位置按某一速度 vA U V 向防御方防守要地袭来，其防守能力为 ξ，防御方无人武器平台装载高炮和雷达，移动速度为 vUGV，自主在区域内移动，其攻击范围为［ρmin，ρmax］，雷达感知半径为 ρradar，射击初速度为 v0，射击冷却时间为 tcool，杀伤力为 ω，当

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在工业测量、智能传感等领域，应变片式压力传感器凭借结构简单、成本低廉、测量范围广的优势，成为压力检测的核心元件。它的工作原理是基于金属或半导体的应变效应——当传感器受到压力作用时，应变片产生机械变形，其电阻值随之变化，通过电桥电路将电阻变化转换为可测量的电信号，进而推算出压力值。但在实际应用中，传感器往往面临复杂的温度环境，而温度变化会给测量带来显著误差。一方面，温度变化会导致应变片自身的电阻值发

在当今物流行业快速发展的背景下，仓储物流的高效运作至关重要。AGV 智能搬运机器人快递搬运系统借助强化学习中的 Q - Learning 算法，为解决复杂仓库环境下的快递搬运问题提供了创新思路。该系统使 AGV 机器人能够自主探索并学习最优搬运路径，显著提升了快递搬运的效率与智能化水平。

在无人机技术领域，模拟四旋翼飞行器的飞行对于航线轨迹规划、算法测试以及飞行性能研究至关重要。3DRobotics ArduPilot 作为一款广泛应用的开源飞控软件，为模拟四旋翼飞行器提供了强大的平台。通过模拟基于该软件的四旋翼飞行器，研究人员和爱好者可以在虚拟环境中深入探索无人机的飞行特性，优化航线轨迹，提升飞行安全性与效率。开源与扩展性：3DRobotics ArduPilot 是开源的飞控软