Recursive Neural Network Optimization Strategies for Multi-Target Detection and Path Planning in Autonomous Systems for Multi-Intelligent Collaboration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The article applies recurrent neural networks to multi-intelligent body collaborative autonomous systems and uses optimized RNN algorithms for multi-objective detection and path planning of intelligent bodies.The multi-intelligent body multi-target detection and path planning model optimized based on recurrent neural network is constructed to realize multi-target detection and tracking of intelligent bodies and multi-intelligent collaborative path planning.Simulation experiments are designed with a mobile robot as the research object to analyze the trajectory tracking and path planning effects of the multi-target detection and path planning model in this paper.The error between the actual trajectory and the reference position of the robot trajectory tracking is continuously reduced, and reaches complete coincidence at the 127th reference tracking point.The actual speed and acceleration errors of the robot are infinitely close to 0. The accuracy of this paper's algorithm in multi-objective path planning is 100%, the average arrival time is 20.02s, and the probability of collision is 0%, which is much better than other algorithms.The algorithm in this paper has the highest path smoothing validity for planning in three environments.In the 30 83 warehouse map, the total path length of this paper's algorithm is shortened by 13.00% and 10.77%, and the total path cost is shortened by 9.71% and 11.52% compared with the Wd-SIPP algorithm for the number of collaborative robots in a single group of three and five, respectively.In 100*100 storage map, the total path length is shortened by 10.32% and 11.67%, and the total path cost is shortened by 7.34% and 12.09%, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle