RRT即快速搜索随机树，是一种在机器人运动规划、路径规划等领域广泛应用的算法。它具有以下显著特点： - 随机性：随机采样的方式使得算法能够在复杂的环境中快速探索不同的区域，增加找到可行路径的可能性。高效性：能够在高维空间中进行有效的路径搜索，对于复杂的环境和大规模的问题具有较好的适应性。路径调整：当发现障碍物时，算法会调整随机树的生长方向，尝试从不同的方向绕过障碍物，确保生成的路径不会与障碍物发生

参考文献摘要：面向复杂场景的任务需求,由无人车和微小型旋翼无人机组成的一车多机空地无人系统能有效发挥二者各自优势,从而在协同侦察、协同防御警戒、协同指挥控制等领域有诸多应用。集群路径规划技术是一车多机空地无人系统高效完成协同任务的关键,因此本文对空地多无人平台的协同路径规划问题进行研究,旨在规划出满足以下三种任务场景的多无人平台行驶路径:(1)大范围区域覆盖侦察任务;(2)目标点紧急程度不同的侦察

无人机三维路径规划是指在三维空间中，为无人机规划出一条从起点到终点的最优或可行飞行路径，同时考虑各种约束条件，如障碍物、高度限制、飞行速度等。这一过程涉及到地图表示、路径搜索、碰撞检测与避障等多个环节。蚂蚁算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的启发式算法。在无人机路径规划中，蚂蚁算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素并跟随信息素浓度较高的路径来找到最优路径。该算法具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，

路径规划是机器人技术、自动驾驶、工业生产等领域中的基础问题，其核心在于如何在复杂环境中找到一条从起始点到目标点的最优或次优路径。然而，传统路径规划算法在处理大规模场景或存在动态障碍物（如交通拥塞）时，往往存在搜索效率低、路径优化差等问题。为了克服这些不足，研究人员提出了多种改进的RRT（Rapidly-exploring Random Trees，快速扩展随机树）算法，其中CCPF-RRT（考虑拥

将该方法与基于短时能量、短时过零率和短时峰度的三种经典检测方法进行了性能比较，结果表明了该方法的优越性。Matlab®实现的可访问性允许实验的可重复性，并促进该方法的实际应用。本文使用逐帧方法和名为“条件局部峰值速率”（CLPR） 的新颖信号特征实现了一种新的基于时域的信号变化检测方法——本地信号峰值的速率高于其邻居的某个预定义阈值水平。这些例子表明，在大多数情况下，CLPR优于经典的变化检测方法

本文研究：【路径规划】【多种算法比较】基于人工势场 （APF） 算法、Vortex APF 算法、Safe APF 算法的路径规划研究。

如果将数字图像处理分为三种层次（低级、中级、高级处理），图像分割则属于中级处理技术中的一种。它是图像识别和图像理解的基本前提，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。图像分割是指将图像中具有特殊涵义特征的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。这里的特征可以是颜色、纹理、形状、空间关系等，也可以是它们的组合。分割的程度由需要解决的问题决定，即分割是否停止取

文献来源：根据微电网或微能源网是否与主电网相连接，可将其分为并网型和独立型2种。本文以并网型微能源网为研究对象，研究其并网运行的能量管理与优化问题。目前，针对微能源网的能量管理，从算法上来讲，多结合最优化算法或者启发式算法进行。文献[3]建立了微网混合整数非线性模型，通过将其分解为组合问题和最优潮流问题，避免直接求解混合整数非线性问题，加快了寻优速度。文献[4]通过概率约束对旋转备用储能的不确定性

摘要无模型深度强化学习（RL）算法已成功应用于一系列具有挑战性的序列决策和控制任务。然而，这些方法通常面临两个主要挑战：高样本复杂性和对超参数的脆弱性。这两个挑战限制了这些方法在真实世界领域中的适用性。在本文中，我们描述了软演员-评论家（Soft Actor-Critic，SAC），这是一种基于最大熵强化学习框架的离策略演员-评论家算法。在这个框架中，演员的目标是同时最大化预期回报和熵。也就是说，

我们在思考学习的本质时，首先想到的可能就是通过与环境互动来学习的这一理念。当婴儿玩耍、挥动手臂或环顾四周时，它并没有明确的老师，但它与环境之间却有着直接的感知运动连接。利用这种连接能够产生大量关于因果关系、行为后果以及如何采取行动以达到目标的信息。在我们的一生中，这种互动无疑是了解我们环境和自我的重要来源。无论我们是在学习驾驶汽车还是进行对话，我们都清楚地意识到环境对我们所做的事情的反应，并试图通