他们提出了一种能够计算出车辆以固定转弯半径，由一个姿态向另一个姿态运动的最短路径的曲线，即Reeds-Shepp曲线，简称为RS曲线。相较于Dubins曲线，RS曲线有了进一步的约束条件：要求每个点的曲率半径都大于1，同时允许车辆可以后退。根据Dubins曲线的定义，我们知道图B是最优的路线，同时存在另外一条曲线图C，也能达到相同的效果。Dubins和RS曲线都是路径规划的经典算法，其中车辆运动学

这里我们通过Python编程+matplotlib数据可视化来实现路径规划算法，这里我们主要实现A Star算法、D Star算法、Dijkstra算法、RRT算法在2D空间下3D空间下的实现。这里以dict的方式存储，plot通过关键字进行索引找寻数据，如图所示。程序入口部分我们指定起始点和目标点，通过调用定义的Astar类来进行路径录规划，最后通过plot进行可视化绘制显示，如图所示。在A S

我们在第 1 章中了解到，强化学习关注智能体和环境交互过程中的学习，这是一种试错型学习（trial-and-error learning）范式。在正式学习强化学习之前，我们需要先了解多臂老虎机问题，它可以被看作简化版的强化学习问题。与强化学习不同，多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，算是最简单的“和环境交互中的学习”的一种形式。多臂老虎机中的探索与利用（exploration vs. exp

在机器人技术不断发展的今天，强化学习（RL）作为一种强大的机器学习范式，为机器人的智能决策和自主控制提供了新的途径。ROS2（Robot Operating System 2）作为新一代机器人操作系统，具有更好的实时性、分布式性能和安全性，为强化学习在机器人领域的应用提供了更坚实的基础。本文将通过一个具体案例，深入探讨 ROS2 与强化学习的结合应用，并提供相关代码实现。

本文设计了一种融合计算机视觉与五子棋算法的智能对弈系统。系统采用上下位机架构，上位机基于OpenCV进行图像处理，通过灰度转换、分割缩放等技术解决手臂遮挡问题；下位机由STM32控制机械臂执行落子动作。研究重点在于开发低成本、简易化的对弈平台，通过模式识别和决策树算法实现精准棋子识别与落子。系统创新性地结合自适应补光技术，确保不同光照条件下的识别质量，为人工智能技术普及提供了实践案例。

本文设计了一种融合计算机视觉与五子棋算法的智能对弈系统。系统采用上下位机架构，上位机基于OpenCV进行图像处理，通过灰度转换、分割缩放等技术解决手臂遮挡问题；下位机由STM32控制机械臂执行落子动作。研究重点在于开发低成本、简易化的对弈平台，通过模式识别和决策树算法实现精准棋子识别与落子。系统创新性地结合自适应补光技术，确保不同光照条件下的识别质量，为人工智能技术普及提供了实践案例。

这种算法分两个主要步骤：第一步是使用一种应用于车辆3D运动状态空间的变体A*搜索算法，但通过修改状态更新规则，将车辆的连续状态捕获到A*的离散节点中，从而保证运动学上可行的路径；此外，在实践中，混合状态A*的解决方案通常位于全局最优解的邻域内，使我们能够通过我们算法的第二阶段（使用梯度下降来局部改进路径，如下所述）渐进地达到全局最优解。与传统的A* 一样，搜索空间(x，y，θ)被离散化，但与传统的

工作人员带着外卖来到商场顶楼的无人机起飞区域，将其装载进美团自制的可回收无人机餐箱内，在确保产品符合飞行条件后，由另一位航线经理将餐箱挂上无人机，在自动化调度系统的指挥下，这台美团无人机快速升起，沿着规定航线自主飞行。网易 CEO 丁磊表示，人工智能的价值已经被引导到了社会生产的第一线，这是一个生产力马上要倍速迸发的时代，也是企业做数字化转型的新时机。但事实上英伟达在历史上也经历过多次重大失误，有

本文深入探讨了Unix Domain Socket (UDS)在C++ ROS环境中的应用，介绍了UDS的基础理论与三种通信类型（SOCK_STREAM、SOCK_DGRAM、SOCK_SEQPACKET）及其适用场景。文章详细阐述了UDS的高效性优势，并提供了C++实现UDS服务器和客户端的编程实践示例，包括面向对象设计、错误处理和资源管理等内容，为ROS开发者提供了全面的技术指导。

AI4EDA知识体系全景图展示了从芯片设计到制造的完整AI应用链条。在基础层面，生成式AI正革新PDK开发流程，实现设计规则自动生成和工艺快速迁移；神经网络则优化BSIM模型参数提取，提升仿真精度和效率。这两大技术突破表明AI正从底层重构EDA生态，成为贯穿芯片设计全流程的智能中枢。