本研究提出了一种图基神经动力学模型，旨在提高机器人在建筑工地和外星表面操作地形的效率。该模型通过将地形变形表示为粒子图的运动，能够高效预测机器人与地形的交互，从而显著提升预测精度和计算速度。

本研究评估了YOLOv8物体检测模型在道路危险检测中的性能，并强调了计算效率的重要性。通过架构和图像预处理技术的探讨以及超参数调优实验，优化了模型性能。评估结果显示YOLOv8在道路危险检测和基础设施维护中具有重要作用。