将深度确定性策略梯度（DDPG）强化学习模型控制温度的性能与比例-积分-微分（PID）控制器和恒温器控制器的性能进行比较研究文档深度确定性策略梯度（DDPG）算法是一种无模型、在线、离策略的强化学习方法。DDPG智能体是一种行动者-评论家（actor-critic）强化学习智能体，它计算出一个最优策略，以最大化长期奖励。

本文聚焦于六自由度机械臂，旨在开发一种可绘图机器人。在运动学求解方面，正向运动学采用DH参数法，逆向运动学采用几何分析法并完成路径规划与平滑处理；动力学控制上，正向动力学通过带PI控制器的前馈控制实现，逆向动力学方程采用拉格朗日 - 欧拉法推导。同时，引入人工神经网络解决逆向动力学问题，克服其固有缺陷，提升机械臂性能。实验结果表明，该创新控制器架构在降低位置误差、提升神经网络估计关节角度准确性方面

联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）和分布式卡尔曼滤波（Decentralized Kalman Filter）是两种用于多传感器融合的技术，它们在处理雷达和其他传感器数据时都具有重要的应用价值。1. **联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）**：- 联邦卡尔曼滤波是一种将多个卡尔曼滤波器的估计结果进行集成的技术。在雷达系统中，如果存在多个雷

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

视觉惯性数据融合在室内导航中的核心价值在于互补纠偏与环境适应性。通过紧耦合算法、多传感器冗余及深度学习优化，系统在复杂场景下的定位误差可控制在1%以内（如100米路径误差<1米）。随着MEMS传感器精度的提升（如下一代陀螺仪零偏不稳定性目标<5°/hr），以及边缘AI算力的发展，智能手机将成为室内外无缝导航的关键载体。📚2 运行结果部分代码：i=0;i=i+1;endfrq=30;🎉3参考文献

二维稳态热传导问题在工程和物理领域非常常见，它可以用偏微分方程来描述。对于一个具有指定边界温度的方形壁，我们通常遇到的偏微分方程是拉普拉斯方程的一个形式，即在没有内部热源的情况下：在离散化处理后，这个问题可以转化为一组线性代数方程组，进而使用数值方法如高斯-塞德尔迭代法来求解各个节点的温度值。

节点数：118个传输线路数：176条发电机数：4个（用于控制和操作整个系统）

电力变压器的热动力学建模是一个重要且复杂的问题，需要考虑变压器的内部结构、材料特性以及外部环境等多方面因素。利用机器学习算法对变压器的热动力学进行Simulink建模和参数估计是一种有效的方法。首先，可以使用机器学习算法对变压器的热动力学数据进行分析和建模，例如使用神经网络、支持向量机等算法进行模型训练。通过大量的实验数据，可以构建一个准确的热动力学模型，用于描述变压器的热特性。

路径规划作为机器人导航、智能交通及游戏AI等领域的核心技术问题，其算法性能直接影响系统的效率与可靠性。本文以六边形网格结构为研究对象，系统对比了A算法、遗传算法、蚁群优化算法及元胞自动机算法在四组不同规模和复杂度场景下的路径规划性能。通过设计10×10、20×20、30×30及50×50网格的测试场景，从路径长度、计算时间、节点探索数量、成功率及路径质量等维度进行定量分析。实验结果表明，A算法在综

本文研究了具有符号有向图的二阶多智能体系统的二分图共识跟踪问题。提出了一种基于时变函数的预设时间方法，以实现预定时间内的收敛。首先，介绍了一类具有广义性质的时变函数。其次，构造了两个基于时变函数的辅助函数和一个相应的流形。在结构平衡且强连通的图下，提出了一种考虑邻居状态的基于时变函数的控制器，以确保系统轨迹被约束在流形上，从而在预设时间内实现二分图共识跟踪。第三，对于一阶多智能体系统，进一步开发了