移动机器人路径规划（人工势场法），本次路径规划的代码是基于matlab语言的，该方法的基本思想是机器人受到来自目的地的引力以及受到来自障碍物的斥力。这 些力形成合力后驱使机器人避开障碍物后移向目的地。人工势场法算法简单易于实现但 该方法也存在着很多不足。为此现在出现了很多关于改进人工势场法的算法。势场法较 容易实施,尽管它存在理论上的局限性,但它在移动机器人应用中已经成为一种普通的工 具。通过构造

基于深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略1.利用DQN算法控制电池和发动机发电机组的功率分配2.状态量为需求功率和SOC，控制量为EGS功率3.奖励函数设置为等效油耗和SOC维持4.可以将DQN换成DDPG或者TD3在当今汽车行业，如何优化混合动力汽车的能量管理策略，提升能源利用效率，成为了众多科研人员和工程师关注的焦点。深度强化学习的出现，为这一领域带来了新的思路和方法。今天咱们就来聊聊基于深

qt5.15以上，工业自动化3d视觉测量与检测软件系统。适配3d线激光轮廓仪（基恩士，smartray，海康等），可改造适配其他种类3d相机。功能:1、成像接口、渲染、可视化；2、流程；3、滤波；4、测高、平面度等测量工具；5、逻辑工具；6、通信工具；7、2d算法接口（注意无2d算子）；8、代码生成的ui界面。特点:1、纯底层代码，自主研发，资深博士级水平；2、软件有架构，工具以算子形式封装，可灵

/ 指向缓冲区的指针// 队列头// 队列尾// 队列大小这里定义了一个环形队列结构体，buffer是指向实际存储数据的缓冲区指针，head和tail分别表示队列的头和尾，size则是队列的总大小。

基于大语言模型的低碳电力市场发展应用前景（LLM示例课题）这篇文章探讨了在“双碳”目标背景下，低碳电力市场面临的机遇与挑战文章的核心是探讨大语言模型（LLMs），如GPT-3、BERT等，在低碳电力市场中的潜在应用，包括电源结构调整、电力需求预测、风险预警等方面文章的亮点在于，LLMs能够通过提示语设计、微调和语义嵌入等技术，有效适应电力领域的专业化需求特别是，LLMs在处理电力系统中的复杂性、非

基于鲁棒模型预测控制RMPC的车辆路径跟踪控制研究，通过carsim和simulink进行验证。基于车辆二自由度动力学模型，状态变量为横向偏差，航向偏差，质心侧偏角和横摆角速度；前轮转角和附加横摆力矩为控制量。控制器预测模型为LPV模型。内容包含simulink模型 carsim的cpr文件main和rmpc的m文件 rmpc采用s function编写RMPC相关论文和DYC论文图为双移线仿真效