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🔥 内容介绍
本文提出了一种针对移动椭圆障碍物环境的局部运动规划算法。该算法假设障碍物速度、形状和尺寸完全已知，但可能随时间变化。该算法基于碰撞避免矢量场 (CAVF)，旨在引导一个由双积分器运动学模型描述的代理到达期望的最终状态。除了处理多个障碍物外，该方法还适用于边界环境，以满足更现实的应用场景（例如，建筑物内的运动规划）。我们还加入了一种方法来处理控制输入受限的代理，使其能够安全地绕过障碍物。为了展示我们的方法，我们在 2D 和 3D 场景中进行了大量的仿真实验。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
Braquet, M. and Bakolas E., "Vector Field-based Collision Avoidance for Moving Obstacles with Time-Varying Shape",Modeling, Estimation and Control Conference (MECC), 2022.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
、Spring Boot/Cloud、Kafka/Redis、安全与K8s全链路问答（含答案）)
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