目标点通常以坐标形式定义，例如在二维空间中表示为 $ G = (x_g, y_g) $。吸引力函数 $ U_{att} $ 通常设计为与当前位置 $ P = (x, y) $ 与目标点之间距离的平方成正比：其中：$ k_{att} $：吸引力系数，用于调节引力强度；$ |P - G| $：当前位置与目标点之间的欧氏距离。该函数在接近目标点时引力逐渐减小，使得机器人能够平稳到达目标。

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Matlab深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）是一个强大的平台，用于设计、实现和验证深度学习网络。它提供了一个包含预训练网络和算法的框架，帮助研究者和工程师快速构建和训练神经网络，并将这些网络应用到数据分类、预测和模式识别等任务中。其特点包括：直观的用户界面：允许用户通过拖放的方式设计神经网络。丰富的函数库：提供了大量构建深度学习模型的函数。预训练网络支持：可以轻松地使用

扩展卡尔曼滤波（EKF）是卡尔曼滤波在非线性系统中的推广。它利用了泰勒级数展开的一阶近似，将非线性函数线性化，从而应用卡尔曼滤波的标准框架。EKF在估计系统的状态时，能够融合新的观测数据，降低系统噪声和观测噪声的影响，提供更为精确的状态估计。SLAM，即同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping），是机器人和自主车辆领域的一项关键技术，其目的在于

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