【摘 要】
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经典的路径规划算法大都需要在全局已知空间中对环境进行建模，包括人工势场法、遗传算法、启发式算法、仿生学算法等。由于需要预先构建环境，因此这些方法并不适合解决在高维度空间中的路径规划问题。基于快速扩展随机树（RRT）的路径规划方式其优势在于可以避免对全局环境的构建，通过对状态空间进行随机采样，检测碰撞点，能够有效地解决在平面及三维状态空间下的复杂路径规划问题。通过与人工势场法和A*算法进行比对，确定
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经典的路径规划算法大都需要在全局已知空间中对环境进行建模，包括人工势场法、遗传算法、启发式算法、仿生学算法等。由于需要预先构建环境，因此这些方法并不适合解决在高维度空间中的路径规划问题。基于快速扩展随机树（RRT）的路径规划方式其优势在于可以避免对全局环境的构建，通过对状态空间进行随机采样，检测碰撞点，能够有效地解决在平面及三维状态空间下的复杂路径规划问题。通过与人工势场法和A*算法进行比对，确定了RRT算法在复杂环境中解决无人机路径规划问题的优势，在对相关参数进行优化后该方法是概率完备且存在最优解的，同时在固定翼智能集群飞行编队控制及协同项目中应用。
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目的 利用人工智能（artificial intelligence, AI）技术创建一套鼻咽癌临床靶区（clinical target volume, CTV）勾画模型，即AI+CTV模型，以提高鼻咽癌勾画效率和不同层级放疗单位、不同技术层次放疗医生鼻咽癌CTV勾画的准确性。方法 选取2020年9月至2021年5月陆军特色医学中心肿瘤科放疗中心收治的分期较早（T1～2N2）且淋巴结较小（≤2 cm
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