完善规划和控制章节内容

docs/gaussian_mixture.md

@@ -44,3 +44,34 @@
 - 异常检测
 - 图像分割
 - 语音识别
+- 
+## 数学公式
+
+GMM 的概率密度函数为：
+
+`p(x) = Σ π_k * N(x | μ_k, Σ_k)`
+
+其中：
+- K 为高斯成分数量
+- π_k 为第 k 个成分的混合权重，满足 Σπ_k = 1
+- N(x | μ_k, Σ_k) 为第 k 个高斯分布
+
+## 代码示例
+
+使用 scikit-learn 拟合高斯混合模型：
+
+```python
+from sklearn.mixture import GaussianMixture
+import numpy as np
+
+# 生成示例数据
+X = np.random.randn(300, 2)
+
+# 创建并训练模型
+gmm = GaussianMixture(n_components=3, random_state=0)
+gmm.fit(X)
+
+# 预测类别
+labels = gmm.predict(X)
+print("各成分权重:", gmm.weights_)
+```

docs/index.md

@@ -80,14 +80,14 @@ title: 主页
 
 [__setup_tool模块汇报文档__](./setup_tool/report.md) - setup_tool 模块背景、改进内容、运行方式与效果总结
 
-## 规划 <span id="planning"></span>
+## 规划
 
-[__导航__](#navigation)
+- [**导航**](autonomous_navigation/) - 基于神经网络的自动驾驶路径规划与导航
 
-## 控制  <span id="control"></span>
+## 控制
 
-[PID](#pid)
-title: 主页
+- [**PID控制**](auto_drive_ss/) - 基于PID的自动驾驶速度与方向控制
+- [**CARLA IMU 数据采集平台**](carla_imu/carla_imu/) - CARLA惯性测量单元数据采集与可视化驾驶平台
 
 
 

ignore_users.json

@@ -1,5 +1,8 @@
 [
-    "Haidong Wang",
-    "donghaiwang",
-    "whd@hutb.edu.cn"
-]
+    {
+        "name": "Haidong Wang",
+        "github": "donghaiwang",
+        "email": "whd@hutb.edu.cn",
+        "role": "author"
+    }
+]