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基于深度学习的火灾预警与自动识别技术在机器人中的应用
说明
未来路径规划与决策系统将综合考虑能耗管理与巡检效率，实现绿色智能化发展。人工智能算法将不仅关注巡检任务完成度，还将优化能源消耗、延长机器人续航时间，并支持长期自主运行。
多模态感知与人工智能融合将成为趋势，机器人能够在低能见度、高温或浓烟环境下精准感知并理解环境，为自主决策提供更可靠的数据基础。
在实际巡检过程中，机器人经常面临移动障碍和突发环境变化。局部路径规划算法通过实时分析传感器数据，实现即时避障与路径修正。基于深度强化学习与模型预测控制的局部规划技术，使机器人能够在复杂环境中平
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