移动机器人全局路径规划算法综述

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全局路径规划是移动机器人室外工作的关键技术,全局路径规划相关算法主要应用于地理场景预知的室外环境中,机器人面对复杂多变的室外环境,通过对算法的优化改进来提高机器人路径规划的实时避障性、路径平滑性、规划有效性就成为了全局路径规划算法的核心研究内容。首先根据算法的智能程度,将移动机器人的全局路径规划算法分为传统全局路径规划算法和仿生智能全局路径规划算法,并深入阐述了实际应用更为广泛的多目标路径规划算法,然后介绍了当前每种算法的几种典型的优化改进方法,并对其优化改进后的算法的优缺点进行了分析总结,最后对全
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本文针对航空制造领域温湿度计在线计量测试需求,进行了深入调研。分析和梳理不同品牌温湿度箱及温湿度计的设备特性、校准方法及其对应的自动控制手段。最终,提出了可行的在线自动校准实施方案,对工程推广及应用具有直接效益。
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为了解决影像式接触角测试仪标准片测试的准确性,提高工作效率,本文通过两种测量计算方法的比较,论证该标准片的测量方法。
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目前洁净室被广泛应用于医疗、电子及食品行业等,本文依据GB50591-2010《洁净室施工及验收规范》,对洁净室检测中的微粒计数浓度测得值进行不确定度评定。通过建立测量模型,进行不确定度来源分析,得出测得值的相对扩展不确定度。
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推荐系统致力于从海量数据中为用户寻找并自动推荐有价值的信息和服务,可有效解决信息过载问题,成为大数据时代一种重要的信息技术。但推荐系统的数据稀疏性、冷启动和可解释性等问题,仍是制约推荐系统广泛应用的关键技术难点。强化学习是一种交互学习技术,该方法通过与用户交互并获得反馈来实时捕捉其兴趣漂移,从而动态地建模用户偏好,可以较好地解决传统推荐系统面临的经典关键问题。强化学习已成为近年来推荐系统领域的研究热点。文中从综述的角度,首先在简要回顾推荐系统和强化学习的基础上,分析了强化学习对推荐系统的提升思路,对近年来