应用：寻找已知目标

吴佳WuJia 2023-01-13 03:09:47

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多目标应用：基于多目标人工蜂鸟算法MOAHA的移动机器人路径规划研究（提供MATLAB代码）
移动机器人（Mobile robot，MR）的路径规划是 移动机器人研究的重要分支之，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。
多目标应用：基于多目标雾凇算法（MORIME）的移动机器人路径规划研究（提供MATLAB代码）
移动机器人（Mobile robot，MR）的路径规划是 移动机器人研究的重要分支之，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。
多目标应用：基于MOPSO的移动机器人路径规划研究（提供MATLAB代码）
移动机器人（Mobile robot，MR）的路径规划是 移动机器人研究的重要分支之，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。
无监督学习在目标检测任务中的应用：一种新的方法用于实现目标检测算法
传统的目标检测算法通常需要大量的标注数据进行训练，例如图像分类、目标定位和目标识别等任务。然而，获取高质量的标注数据成本高昂且耗时费力，尤其是在一些特定领域，例如医学影像分析、遥感图像解译等，标注数据的获取更加困难。为了解决这一问题，研究人员开始探索如何利用无监督学习方法来实现目标检测，即在没有人工标注数据的情况下，让机器自动从数据中学习目标的特征表示和检测方法。本文介绍的基于无监督学习的目标检测算法主要利用了深度聚类的方法。
多目标应用：基于双存档模型的多模态多目标进化算法（MMOHEA）的移动机器人路径规划研究（提供MATLAB代码）
移动机器人（Mobile robot，MR）的路径规划是 移动机器人研究的重要分支之，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。
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