【摘 要】
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为了解决人工势场法的“最小值陷阱”问题以及传统路径规划算法在动态障碍物环境下的局限性，提出基于改进的人工势场法路径规划控制算法方案。在可调半径R的虚拟势场检测圆模型基础上，提前检测由障碍物斥力场形成的“最小值陷阱”，并建立无人车运动模型，结合基于LSTM改进的强化学习算法调节虚拟势场检测圆半径R来实现针对动态障碍物的有效规避，实现了无人车在半封闭的动态障碍物环境下在线无碰撞路径的规划。该算法的有效
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为了解决人工势场法的“最小值陷阱”问题以及传统路径规划算法在动态障碍物环境下的局限性，提出基于改进的人工势场法路径规划控制算法方案。在可调半径R的虚拟势场检测圆模型基础上，提前检测由障碍物斥力场形成的“最小值陷阱”，并建立无人车运动模型，结合基于LSTM改进的强化学习算法调节虚拟势场检测圆半径R来实现针对动态障碍物的有效规避，实现了无人车在半封闭的动态障碍物环境下在线无碰撞路径的规划。该算法的有效性和鲁棒性通过Python仿真实验得到了验证。
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形式主义官僚主义治理是实现治理能力现代化的重要内容。十八大以来,虽对基层形式主义官僚主义治理下足了工夫,但其“顽固变法”式存在并于新冠疫情防控中集中暴露,表明基层形式主义官僚主义治理仍然任重道远。鉴于此,文章采用文献法和案例分析法,重点关注基层形式主义官僚主义的表现、危害、历史治理经验及其仍存问题和原因,进而提出了治理基层形式主义官僚主义的体系化对策。形式主义官僚主义一直是我们党的大敌,人民的大敌
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