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pro vyhledávání: '"路径规划"'
Publikováno v:
Xibei Gongye Daxue Xuebao, Vol 42, Iss 5, Pp 929-938 (2024)
Faced with today's increasingly complex market demands, traditional manual warehouse systems are becoming inadequate, necessitating the urgent intelligent transformation and upgrading of warehouse systems. In this context, this paper aims to design a
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https://doaj.org/article/d8c234e4f5ac451b8ca932170e6e94a5
Autor:
唐炜, 谭啸, 孙宇, 严家鹏, 严光锐
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 5, Iss 4, Pp 515-524 (2023)
传统的物料传输设备存在工作方式单一、传输路径柔性调整困难等问题，智能化物料传输系统已逐渐成为物流传输领域的研究热点之一。面向模块化物料传输平台，提出了一种基于A*与动态
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https://doaj.org/article/60667d44144b4f75b1655041ca1c78f3
Autor:
王松, 陈仕杰, 李杭霖, 李孝慧, 冯琼芳, 王慧杰
Publikováno v:
大数据, Vol 9, Iss 6, Pp 110-123 (2023)
为了解决新冠肺炎疫情医疗资源的合理调配问题，以武汉方舱新冠肺炎疫情数据为基础，融合舆情、时空轨迹等多源数据，针对疫情防控搭建了方舱医院动态调控平台。引入水滴图表征方式
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https://doaj.org/article/271d783da11f4e34b99604031b697449
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 4, Iss 4, Pp 503-512 (2022)
高效、准确的水质监测对海洋资源开发具有重要意义，自治式潜水器（AUV）在海洋环境监测中有广阔的应用前景。针对单个 AUV 执行面向海洋标量场估计的水质采样任务时存在的效率低、可
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https://doaj.org/article/260309f428eb42cb9268dd2fbf54e7fc
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 4, Iss 3, Pp 418-425 (2022)
为了有效地解决海战场环境下多舰艇的追踪目标问题，以多智能体（舰艇）为研究对象，提出一种基于改进的Deep Q-Network（DQN）算法的路径规划方法。DQN算法结合多智能体的强化学习环境特
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https://doaj.org/article/b3c301de35c742489feb36fccd51bbbe
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 4, Iss 2, Pp 255-263 (2022)
路径规划算法被广泛地应用于各种运动规划任务，如机器人运动、自动驾驶等。迄今为止，许多优秀的路径规划算法被提出并被应用于不同领域。对于一个特定的任务环境，选择合适的路径
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https://doaj.org/article/9d30692e42324f2fb7e486dffed7af42
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智能科学与技术学报, Vol 4, Iss 2, Pp 264-276 (2022)
针对在多移动障碍船的复杂动态环境下无人水面艇的路径规划问题，设计了一种基于改进 RRT*-Smart的无人艇路径规划方法（RTSNew）。该方法首先优化了节点采样方式，在以无人艇为原点的极
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https://doaj.org/article/d04e743f5bc04346aaa40c9b3fc4b5d8
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 3, Iss 2, Pp 187-194 (2021)
疫情防控期间，智能机器人在医疗、巡检和配送等领域走上防疫一线，成为抗疫战斗中一股极为重要的力量，使得更多的人意识到智能机器人在解决公共卫生安全问题中的重要性。重点关注
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https://doaj.org/article/fd236f41173b4be284b36b40b78ca46c
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 1, Iss 2, Pp 171-180 (2019)
遗传算法（GA）是无人艇路径规划系统中的一种有效方法，为了克服该算法易陷入局部最优早熟和收敛速度慢等缺陷，在不增加算法复杂度的前提下，基于数据驱动线性动态交叉策略提出了
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Autor:
林啟榮, Lin, Chi Jung
A*(A-Star)演算法透過啟發函式，以減少路徑搜尋過程中所需要計算的網路數量，SMA*(Simplified Memory Bounded A-Star)為A*之變形，目前最廣泛被應用於GPS導航系統之路徑規劃的演算法。尋找路徑的計
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http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0094971011%22.
