TCN-BiLSTM回归+特征贡献SHAP分析+新数据预测+多输出附MATLAB代码

一、核心升级：TCN-BiLSTM 的优势与适配场景1.1 为什么用 BiLSTM 替代 LSTM？普通 LSTM 仅能单向捕捉时序依赖（从过去到现在），而 BiLSTM 通过前向 LSTM（捕捉过去→现在）和后向 LSTM（捕捉现在→过去）的双向融合，能：•更全面提取时序特征（比如机器人运动的 “历史惯性”+“未来趋势预判”）；•缓解长序列依赖的信息衰减（尤其时间窗长度＞30 时效果更明显）；•

简单的四足机器人PPO（Quadruped_ppo）深度强化学习控制

【路径规划】基于快速扩展随机树RRT规划器实现机器人在在网格内找到从指定起始区域到目标区域的路径，同时避开沿途障碍物附matlab代码

一、引言：机器人网格路径规划的痛点与 RRT 的破局之道1.1 路径规划的核心需求：从起始区到目标区的无碰撞通行在机器人自主导航领域，路径规划始终是核心问题。想象一个场景，仓库中机器人需要从货物存储区（起始区域）搬运货物到分拣区（目标区域），仓库内货架林立（静态障碍物），还有其他机器人和工作人员在移动（动态障碍物）。机器人必须在这样复杂的网格环境中，规划出一条安全、高效的行进路线，确保既不撞上障碍