现在的AI智能体真是太好玩了！！！！！

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好凉的视频啊更新列表： #CHU² #PAREO #湊雪菜(划掉)友希那(为什么有这个？) --- 模型合集：https://pan.quark.cn/s/313e65377ba1 GSV项目仓库：https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS Colab：https://colab.research.google.com/github/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/Colab-WebUI.ipynb quark整合包链接（资源转载）（有人私信我希望补一个du盘外的链接，侵删）：https://pan.quark.cn/s/2ef38496649a 花佬提供的整合包下载链接（链接转载）（pro里面包含pro plus，放心下）：https://pan.baidu.com/share/init?surl=OE5qL0KreO-ASHwm6Zl9gA&pwd=mqpi

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浙大最新Science Robotics成果：具备时间和数值双重稳定性的轨迹规划

Hierarchically depicting vehicle trajectory with stability in complex environments Zhichao Han, Fei Gao, et al. Science Robotics, June 18, 2025. https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ads4551 【完整工作和实验介绍】复杂环境下，非完整运动机器人的自主导航面临路径规划效率低下和收敛数值不稳定等多重挑战。针对这些问题，本研究提出了一种融合深度神经网络与时空最优轨迹优化的分层运动规划框架。该框架利用神经网络实现对复杂环境中路径的快速生成，保证时间上的稳定性；同时基于伪弧映射和双层多项式表征，设计了无奇异点的平坦轨迹优化，其可将粗略路径转化为满足动力学约束的平滑时空轨迹，确保在涉及模态切换的复杂任务下的收敛鲁棒性。系统在大规模复杂迷宫及不确定动态环境下进行了广泛的仿真与实物验证，结果表明该方法在规划效率、轨迹质量及环境适应性方面均优于传统方法，推动了机器人智能运动的稳定性与鲁棒性向更高层次发展。

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EDEN：大型复杂环境轻量化无人机快速自主探索方法

论文链接：https://arxiv.org/abs/2506.05106 （投稿到TIE，under review）代码链接：https://github.com/NKU-MobFly-Robotics/EDEN（可能会在中论文前开源，感兴趣的话可以先点个星）视频内容由课题组成员 @CharlieDog 制作，师兄也在他的账号发布了相关视频，欢迎大家一起观看，学习更多相关内容！探索效率提升5.2%-14.0% 无人机速度提升10.4%-15.5% 计算效率提升28.9%-74.5% 方法创新： 1. 通过改进Christofides算法，提出用于快速求解面向探索ATSP的EOHC算法 2. 提出一种曲率惩罚的运动代价评估方，有效减少无人机急转弯 3. 提出一种面向探索的激进-安全轨迹，在提升无人机运动速度的同时保证安全性

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