短途运输存在于物流网络的最后环节，是在同城或同省的末端场地之间进行，即将货物从末分拣点发往营业部。此环节有着运输距离短、资源可复用、时效重点保障的特点。由于处于网络末端环节，短途运输对每个包裹的履约时效及客户体验有着十分重要的作用；同时，该环节也占有着大量的运力资源，对运输活动的合理优化也可以显著提升运输效率，降低运输成本。短途运输的线路由起始场地、目的场地、发运节点组成。一般来说，起始场地是物流

min_tempe = df_weather.loc[(df_weather[0] == predict_date) & (df_weather[1] == '最低温度'), [2]].values / 20。print('=========预测==============')print('=========预测==============')训练出模型，然后就可以预测任意一天的96个时刻点的负荷

实际中的大多数系统均为非线性系统，而Koopman算子可以描述非线性系统的可观测状态量在高维空间中的线性演化过程，可以将非线性问题转化为线性问题，对于非线性系统的研究有较大的价值。利用Koopman算子理论，可以仅依靠实验数据或系统仿真数据建立非线性系统的线性模型，基于该模型可实现对非线性系统的分析、预测和控制[6]。为了识别杜宾汽车模型的非线性动力学，我们使用Koopman算子理论首先从系统的仿

Q-learning是强化学习中的一种无模型、离策略学习算法，主要用于解决决策过程中的最优策略选择问题。它通过学习一个称为Q表（或Q函数）的动作值函数来实现。Q表记录了在给定状态下采取某个动作所能获得的预期回报。通过不断探索和利用已知信息，Q-learning逐渐优化这个表，引导智能体（如机器人）做出最优决策。

文献来源：摘要本文提出了一种使用自适应扩展卡尔曼滤波器的姿态估计算法，用于低成本微机电系统（MEMS）三轴加速度计和陀螺仪，即惯性测量单元（IMUs）。尽管这些MEMS传感器相对便宜，但它们提供的测量比传统高质量陀螺仪和加速度计更不准确。为了能够在所有情况下精确地使用这些低成本的MEMS传感器，提出了一种新颖的姿态估计算法，用于融合三轴陀螺仪和加速度计测量。采用扩展卡尔曼滤波器来估计方向余弦矩阵（

TCN是一种专门用于处理时间序列数据的卷积神经网络。它通过一维卷积和因果卷积（causal convolution）来确保模型输出的每个时间步只依赖于过去的信息，从而避免了未来信息的泄露。TCN还具有残差连接（residual connections）和扩张卷积（dilated convolutions）等特性，能够捕获长期依赖关系并减少训练过程中的梯度消失问题。KAN是一种注意力机制，旨在从输入

💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。

一种模拟群体行为的优化算法，通过模拟群体中个体的交互和协作来寻找最优解。：采用随机方式搜索空间，适用于高维或非线性问题。RRT算法通过构建随机树来探索可行解空间，快速找到一条从起点到目标点的路径。：将随机生成的点作为可行解，构建路线图，从而实现路径规划。PRM算法适用于复杂环境中的路径规划，能够处理障碍物分布不均匀的情况。Dijkstra算法：基于图论，能够计算出所有节点到起点的最短路径。Dijk

在现代自动化和机器人技术中，多机器人系统的协同工作成为研究热点。为了使这些机器人高效且安全地执行任务，路径规划变得至关重要。A*（A-Star）算法因其在寻找最优路径方面的效率而广受欢迎。然而，在多机器人场景下，简单的A算法无法直接解决机器人之间的碰撞问题。因此，需要一种扩展的A算法来处理多机器人路径规划。A算法是一种启发式搜索算法，它结合了图的最短路径算法Dijkstra和启发式搜索，能够在有向

1.1 机器人与机械手结构分析确定水下机器人的基本结构，包括推进器、传感器、浮力调节系统等。分析双机械手的自由度、关节配置、末端执行器类型等。1.2 工作环境分析考虑水下环境的特性，如水流、压力、温度、能见度等。评估机械手在水下作业时可能遇到的障碍物、海底地形等。