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。

本研究提出了一种创新控制系统，通过机器学习优化插电式混合动力汽车的能源使用和功率分配。结果表明，该系统在纯电动模式下效率显著提升，续航能力达到84公里，燃油消耗降低20%。