大家好，我是智谷星瀚，今天给大家揭秘TensorFlow里一个超级实用的功能——AutoGraph。这个功能能让你的Python代码自动变身高效计算图，速度提升...

REF：基于SLAM 的无人车路径规划算法研究 REF：基于 ROS 的视觉导航机器人设计

A-STAR 算法路径规划优化： 为提升搬运机器人在复杂环境下路径规划的效率与精度，对 A-STAR 算法的启发式函数进行了三方面的改进与优化：

ref: Camera Self-Calibration for Sequential Bayesian Structure From Motion

现在，S(βk+δ)是一个关于增量 δ 的二次函数，为了找到使这个近似函数最小的 δ，目标函数对增量求导并令导数为零。

牛顿法是一种在实数域和复数域上近似求解方程根的迭代算法，被广泛推广用于求解无约束优化问题，核心思想是使用函数的二阶泰勒展开来构造迭代过程。

梯度下降法是一种用于寻找函数局部最小值的一阶迭代优化算法，核心思想非常直观，通过沿着函数当前点的梯度（即最陡上升方向）的反方向（即最陡下降方向）以小步长迭代更新...

特征分解是理解矩阵所代表的线性变换内在结构的钥匙，它通过寻找变换中方向不变的特性向量（特征向量） 和其缩放倍数（特征值），将复杂变换简化为纯粹的缩放，从而深刻地...

核心思想： 寻找距离未知点 x 最近的已知数据点 x_i，并将其值 y_i 直接赋予 x。

矩阵是线性代数的核心概念，在数学、工程、计算机科学和物理学等领域有广泛应用，下面将系统介绍矩阵的常用概念，包括定义和实际应用。

核心目的： 稳健、高效地最小化误差平方和函数，旨在解决高斯-牛顿法在遇到病态或非正定海森近似矩阵时的不稳定性问题，同时提供比梯度下降法更快的收敛速度。

Hessian矩阵是一个由多元函数的所有二阶偏导数构成的方阵，它描述了函数在某一点的局部曲率，是梯度（一阶导数）概念的自然延伸，提供了函数行为更丰富、更精确的信...

TEB(Timed-Elastic-Band) 是一种基于优化的局部路径规划算法，核心思想不是像DWA那样在速度空间采样，而是将规划问题建模为一个带约束的优化问...

这是DWA的决策核心，评价函数 G(v, ω) 用于量化每条轨迹的优劣，通常它是一个多目标加权函数，包含以下几个核心组成部分：

ESKF（Error-State Kalman Filter, ESKF）误差状态卡尔曼滤波，本质上仍是卡尔曼滤波，但核心思想与传统卡尔曼滤波有所不同。

UKF：当系统整体非线性都很强，或者函数不可微（如带有if-else条件的模型），或者不想计算繁琐的雅可比矩阵时，UKF是更好的选择。它对状态概率分布的近似更优...

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF），是卡尔曼滤波家族中处理非线性问题的一个成员，通过一种无迹变换的采样方法取代了EKF粗...

到目前为止，我们讨论的 Agent 模式主要涉及编排语言模型之间的交互和管理 Agent 内部工作流中的信息流（链式、路由、并行化、反思）。然而，要使 Agen...

在前面的章节中，我们探讨了基础的 Agent 模式：顺序执行的链式、动态路径选择的路由以及并发任务执行的并行化。这些模式使 Agent 能够更高效、更灵活地执行...