路径规划作为机器人学、自动化控制和人工智能领域的核心问题之一，旨在为机器人在复杂环境中寻找一条从起点到目标点的无碰撞最优路径。在众多路径规划算法中，势函数法（Potential Field Method）以其概念直观、计算量小、易于实现等优点，在实时避障和动态环境下的路径规划中展现出独特的优势。本文将深入探讨势函数法的基本原理、数学模型、优缺点以及在实际应用中面临的挑战与改进策略，旨在为机器人避障

振幅键控 (Amplitude Shift Keying, ASK) 调制解调技术作为一种经典的数字调制方式，在无线通信领域扮演着重要的角色。它通过改变载波信号的振幅来表示不同的数字信息，因其简单易实现而被广泛应用于早期的无线通信系统和一些特定应用场景。本文将深入探讨ASK调制解调的原理、不同实现方式、应用领域以及面临的挑战，并对其未来发展趋势进行展望。一、ASK调制原理：以振幅变化传递信息ASK

随着工业自动化的飞速发展，机械臂在制造业、物流、医疗等领域的应用越来越广泛。2DOF（2 个自由度）机械臂作为结构相对简单的机械臂类型，凭借其成本低、控制灵活等特点，在一些特定场景中发挥着重要作用，如小型装配生产线、物料搬运、精密定位等。路径规划是机械臂自主运行的核心技术之一，其目的是在给定的工作空间内，为机械臂找到一条从起点到终点的最优路径，该路径需满足无碰撞、运动平稳、时间最短或能耗最低等约束

Bouc-Wen模型作为一种描述滞回行为的经典力学模型，因其能够灵活地模拟各种材料的非线性滞回特性而广泛应用于结构动力学、地震工程等领域。然而，Bouc-Wen模型的有效性依赖于其参数的精确辨识。参数辨识的准确性直接影响到模型的预测精度和可靠性，因此，如何有效地辨识Bouc-Wen模型参数成为该领域的关键问题，也是一个持续的研究热点。本文将对Bouc-Wen模型参数辨识的常用方法进行综述，并分析其

摘要: 本文探讨了利用强化学习中的Q-learning算法结合ε-greedy策略解决随机生成的方形迷宫寻路问题。首先，文章详细阐述了Q-learning算法的原理和ε-greedy策略的作用，并分析了其在路径规划中的适用性。其次，针对随机生成的方形迷宫环境，设计了相应的状态空间、动作空间以及奖励函数。随后，详细介绍了基于Matlab的算法实现过程，包括迷宫生成、Q表更新、路径搜索等关键步骤，并给

在当今数据爆炸的时代，许多领域如气象预测、金融市场分析、工业故障诊断等都对精准的预测技术有着迫切的需求。传统的预测模型在处理复杂、高维度且具有时序特性的数据时，往往难以捕捉数据中的深层特征和动态变化规律，导致预测精度不高。CNN（卷积神经网络）擅长提取数据的空间特征，能够从数据中挖掘出局部的、细微的空间关联；LSTM（长短期记忆网络）则在处理时序数据方面表现出色，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关

本文提出了一种基于强化学习的六轴机械臂避障策略。该策略优先规划机械臂末端执行器的避障路径，然后利用计算得到的末端路径规划机械臂的姿态。对于末端路径上的某些点，如果机械臂在安全距离限制内无法避开障碍物，该策略会将这些点记录为新的障碍物，并重新规划机械臂末端执行器的避障路径。该过程通过辅助学习策略加速，并循环迭代直到计算出可行的路径。本文提出的方法已应用于六轴机械臂，仿真结果表明该方法能够有效地规划机

摘要: 电力系统改革不断深化，电力市场竞争日益激烈。传统的电力市场决策方法难以应对复杂多变的市场环境和海量数据。本文针对电力市场参与者面临的复杂决策问题，提出了一种基于Agent的深度决策梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法建模方法。该方法利用深度强化学习技术，赋予Agent自主学习和适应市场环境的能力，从而实现深度决策，提升电力市场参与者的

电价作为国民经济的重要组成部分，其波动性对各行各业都产生深远影响。准确预测电价的变化趋势，不仅对于电力公司制定合理的生产计划、优化资源配置至关重要，也能为工业企业和居民用户提供有效的用电策略指导，从而降低成本、提高效率。传统的电价预测方法，如时间序列分析、回归模型等，在处理非线性、非平稳的复杂电价数据时往往存在局限性。随着人工智能技术的飞速发展，模糊逻辑和神经网络作为两种强大的非线性建模工具，为解

在现代科学与工程领域中，优化问题无处不在。从复杂的系统设计到机器学习模型的参数调整，从资源分配到路径规划，寻找最优解是提高效率、降低成本、增强性能的关键。随着问题规模和复杂度的不断提升，传统的解析方法往往难以应对，促使研究人员不断探索和发展各种智能优化算法。这些算法模仿自然界或物理现象，通过迭代搜索的方式逼近最优解，展现出强大的全局搜索能力和鲁棒性。然而，不同的优化算法具有各自的特点、优势和局限性