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。

本研究提出了一种新型机器学习模糊控制系统，旨在优化插电式混合动力汽车的燃油效率和电动续航。该系统能够预测纯电动模式下的能源使用，并优化功率分配。研究结果表明，该系统在各种驾驶条件下显著提高了电动模式效率，最大续航可达84公里，燃油消耗减少20%。