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NGD低通及通行复合函数的原始理论用于设计无电感BP NGD集团电路
Blaise Ravelo 1，（成员，IEEE），Samuel Ngoho 2，Glauco Fontgalland 3，（高级会员，IEEE），Lala Rajaoarisoa 4，（成员，IEEE），Wenceslas Rahajandraibe 5 IEEE），Fayu Wan 1，（成员，IEEE），Junxiang GE 1，（IEEE副成员）和SébastienLalléchère7，（成员，IEEE）1电子和信息工程学院Nanjing信息科学与技术大学NANJING 210044，ELANGIED（APSIS 2 PARAGE），75017， Laboratory, Federal University of Campina Grande, Campina Grande 58429, Brazil 4 IMT Lille Douai, Research unit in computer science and automatic, University of Lille, 59000 Lille, France 5 Aix-Marseille Univ, Univ Toulon, CNRS, IM2NP, Electromagnetic Compatibility Laboratory, Missouri University of Science and Technology, Rolla, MO 65401, USA 7 Institut帕斯卡（Pascal
策略：理论用于实践并运用历史 - CentAUR
White, K. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-8130-3526 (2021) 策略：理论用于实践和历史的运用。比较策略，40 (2)。第 133-137 页。ISSN 1521-0448 doi：https://doi.org/10.1080/01495933.2021.1880812 可在 https://centaur.reading.ac.uk/97681/ 上获取
讨论用于导航机器人导航的不同控制器
摘要 - 可以独立理解和独立浏览周围环境的机器人被认为是智能的移动机器人（MR）。使用一组复杂的控制器，人工智能（AI），深度学习（DL），机器学习（ML），传感器和导航的计算，MR可以理解和导航在其环境周围，甚至连连接到有线能力来源。移动性和情报是旨在用于其计划运营的自动机器人的基本驱动力。他们在各个领域都变得越来越流行，包括商业，工业，医疗保健，教育，政府，农业，军事行动甚至国内环境，以优化日常活动。我们描述了不同的控制器，包括比例积分衍生物（PID）控制器，模型预测控制器（MPC），模糊逻辑控制器（FLCS）和用于机器人科学中使用的增强学习控制器。本文的主要目的是展示移动机器人（MR）进行导航的控制器的全面思想和基本工作原理。这项工作彻底研究了几本可用的书籍和文献，以更好地了解MR采取的导航策略。还讨论了未来的研究趋势和优化MR导航系统的可能挑战。