In this work, we propose a collision-free source seeking control framework for unicycle robots traversing an unknown cluttered environment. In this framework, the obstacle avoidance is guided by the control barrier functions (CBF) embedded in quadratic programming and the source seeking control relies solely on the use of on-board sensors that measure signal strength of the source. To tackle the mixed relative degree of the CBF, we proposed three different CBF, namely the zeroing control barrier functions (ZCBF), exponential control barrier functions (ECBF), and reciprocal control barrier functions (RCBF) that can directly be integrated with our recent gradient-ascent source-seeking control law. We provide rigorous analysis of the three different methods and show the efficacy of the approaches in simulations using Matlab, as well as, using a realistic dynamic environment with moving obstacles in Gazebo/ROS.

在这项工作中，我们利用神经网络（NNS）的通用近似特性来设计端口 - Hamiltonian（pH）框架中的完全致动机械系统的互连和阻尼分配（IDA）基于控制（PBC）方案。为此，我们将IDA-PBC方法转换为解决部分差分匹配方程的监督学习问题，并满足均衡分配和Lyapunov稳定条件。这是主要的结果，即学习算法的输出在被动和Lyapunov稳定性方面具有明确的控制理论解释。通过数值模拟验证了所提出的控制设计方法，用于1和两度自由度的机械系统。

体育运动员的转会费已成为天文学。这是因为将具有巨大未来价值的球员带给俱乐部对于他们的生存至关重要。我们介绍了一个案例研究，该案例研究基于FIFA数据分析，影响世界顶级足球运动员的转移费用。为了预测每个玩家的市场价值，我们通过使用树结构化的Parzen估计量（TPE）算法优化其超参数来提出改进的LightGBM模型。我们通过Shapley添加说明（SHAP）算法确定突出特征。已提出的方法已与基线回归模型（例如线性回归，拉索，弹性净，内核脊回归）和没有超参数优化的梯度增强模型进行了比较。与回归基线模型，GBDT和LightGBM模型相比，优化的LightGBM模型平均表现出的出色精度约为3.8、1.4和1.8倍。我们的模型在确定未来招募足球俱乐部应考虑的属性方面提供了解释性。