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Industrial Internet Robot Collaboration System and Edge Computing Optimization
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内容提要
本研究提出了一种基于深度学习的移动机器人全球路径控制方案，旨在提高其在复杂环境中的避障能力。通过动态方程和深度学习模型优化路径规划，并设计模糊控制器纠正偏差，实验结果表明该方案显著提升了机器人的协作操作能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于深度学习的全球路径控制方案，旨在提高移动机器人在复杂环境中的避障能力。
- 通过建立动态方程和深度学习神经网络模型，实现了对路径规划的优化控制。
- 设计了模糊控制器来纠正机器人的偏差。
- 实验结果表明，该方案显著提升了移动机器人的全球路径规划能力。
- 边缘计算优化促进了机器人的协作操作。
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