首先，我們會解析彩擴(kuò)機(jī)工作原理；然后，我們根據(jù)它的工作原理探討其工作條件，對系統(tǒng)搭建設(shè)計初步方案。
2019-05-21 07:28:00
6737 路徑規(guī)劃是車載導(dǎo)航儀的重要功能模塊。在開發(fā)車載導(dǎo)航儀過程中，為了實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃模塊，對單車輛路徑規(guī)劃算法進(jìn)行了研究。
2020-04-06 11:22:00918 
本文是“開關(guān)穩(wěn)壓器的基礎(chǔ)”的“降壓型開關(guān)穩(wěn)壓器的工作原理”相關(guān)的補(bǔ)充。在“降壓型開關(guān)穩(wěn)壓器的工作原理”中，介紹了“降壓型異步（二極管）整流式開關(guān)穩(wěn)壓器的電路和工作”。作為這篇文章的補(bǔ)充，在此介紹同步
2021-03-05 12:03:309095 
我現(xiàn)在在做機(jī)器人的路徑規(guī)劃，想用人工勢場的算法，通過用這個labview仿真，就是給定一些起始點(diǎn)，終點(diǎn)，還有這個障礙物的坐標(biāo)，中間是這個算法計算出來的一些點(diǎn)，能夠在執(zhí)行算法的時候用labview描出這些點(diǎn)，最終形成一條規(guī)劃好的路徑。有沒有朋友做過，給點(diǎn)意見唄
2017-05-15 15:25:22
路徑規(guī)劃用到的人工智能技術(shù)二 人工智能編程語言/數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法三 人工智能基礎(chǔ)原理四 智能信息獲取（簡稱爬蟲） 與數(shù)據(jù)分析1、發(fā)起請求3、解析內(nèi)容4、保存數(shù)據(jù)二、Requests庫介紹2.1基本介紹
2021-07-20 06:53:18
LCS的動態(tài)規(guī)劃算法(自底向上)
2020-05-25 15:06:29
S-function函數(shù)S-function工作原理
2020-12-31 06:17:03
我現(xiàn)在做這個機(jī)器人的路徑規(guī)劃，有一個人工勢場的算法，已經(jīng)用C實(shí)現(xiàn)算法，請問一下能否用這個labview仿真，就是給定一些起始點(diǎn)，終點(diǎn)，還有這個障礙物的坐標(biāo)，中間是這個算法計算出來的一些點(diǎn)，能夠在執(zhí)行算法的時候用labview描出這些點(diǎn)，最終形成一條規(guī)劃好的路徑。
2015-04-22 16:04:32
如何去提高汽車的主動安全性和交通安全性？從算法上解讀自動駕駛是如何實(shí)現(xiàn)的？有哪幾種常見的車輛路徑規(guī)劃算法？
2021-06-17 10:56:09
使用dijkstra算法，dijkstra算法是特別經(jīng)典的路徑分析算法，文章中的算法也確實(shí)很容易理解，文章中算法的起點(diǎn)終點(diǎn)均是在節(jié)點(diǎn)上并且是已經(jīng)構(gòu)建好路網(wǎng)了，但是我們實(shí)際運(yùn)用過程中需要自己構(gòu)建用于計算的路網(wǎng)
2019-05-23 08:13:33
動態(tài)規(guī)劃算法資料。
2017-08-30 20:44:12
本帖最后由 gk320830 于 2015-3-8 06:44 編輯
大家來討論一下用蟻群算法實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃的硬件實(shí)現(xiàn)問題，不僅僅是用matlab做仿真算法，具體的硬件連接都可以再下面討論，謝謝大家，共同學(xué)習(xí)~~
2013-04-26 17:19:54
1、求路徑規(guī)劃的代碼源程序2、路徑規(guī)劃的學(xué)習(xí)資料（最好是基于c語言的代碼學(xué)習(xí)）3、關(guān)于基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路徑規(guī)劃的算法的C程序的學(xué)習(xí)4、各種路徑規(guī)劃的學(xué)習(xí)資料也可以
2016-09-25 17:22:47
最終要去哪，但是對于機(jī)器人怎么繞開眼前的障礙物特別在行。這兩個層次的規(guī)劃模塊協(xié)同工作，機(jī)器人就可以很好的實(shí)現(xiàn)從A點(diǎn)到B點(diǎn)的行動了，不過實(shí)際工作環(huán)境下，上述配置還不夠。比如A＊算法規(guī)劃的路徑是根據(jù)已知地圖
2017-08-01 13:50:56
藍(lán)牙耳機(jī)的工作原理藍(lán)牙耳機(jī)聽個響？
2020-12-30 06:28:24
針對勢場法所固有的幾個缺陷，提出了一種基于勢場法的移動機(jī)器人避障路徑規(guī)劃算法，并成功應(yīng)用于未知復(fù)雜環(huán)境下移動機(jī)器人的路徑規(guī)劃中。仿真試驗表明：提出的方法具
2009-05-27 12:59:27
30 為了提高家用吸塵器使用的效率,并保證安全性和可靠性,提出利用超聲波傳感器來測距的環(huán)境信息采集的吸塵器清掃路徑規(guī)劃算法。首先本文簡要描述了機(jī)器人路徑規(guī)劃的目標(biāo),超
2009-06-26 11:42:2646 本文介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和微粒群優(yōu)化算法的移動機(jī)器人動態(tài)避障路徑規(guī)劃算法。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的微粒群算法，充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合性和并行性來提高微粒群算法中適應(yīng)
2009-07-11 08:52:3118 采用進(jìn)化規(guī)劃算法進(jìn)行IIR數(shù)字濾波器的優(yōu)化設(shè)計。進(jìn)化規(guī)劃算法是一種模擬自然選擇和變異機(jī)制的隨機(jī)并行優(yōu)化算法。本文首先描述了進(jìn)化規(guī)劃算法，并將進(jìn)化規(guī)劃算法用于IIR 數(shù)字
2009-08-07 09:53:3921 對于非常規(guī)環(huán)境下的局部路徑規(guī)劃，建立了相應(yīng)的數(shù)據(jù)量測模型，提出了分塊和濾波算法體系。通過實(shí)車試驗驗證算法及系統(tǒng)的可靠性，并對結(jié)果進(jìn)行分析、規(guī)律進(jìn)行總結(jié)，研究
2009-12-14 16:45:075 針對移動機(jī)器人規(guī)避障礙和尋找最優(yōu)路徑問題，提出了在復(fù)雜環(huán)境下移動機(jī)器人的一種路徑規(guī)劃方法。采用了柵格法建立了機(jī)器人工作平面的坐標(biāo)系，整個系統(tǒng)由全局路徑規(guī)劃和
2009-12-18 11:58:4328 本文對基于空間數(shù)據(jù)庫的移動機(jī)器人路徑規(guī)劃算法中引入先裁剪再檢索的思想,在此基礎(chǔ)上提出一種全新的移動機(jī)器人路徑規(guī)劃算法。該算法能使規(guī)劃的路徑成功地得到短的無碰路徑,
2010-02-23 13:51:2513 提出一種分層路徑規(guī)劃算法來解決大范圍海洋環(huán)境下的智能水下機(jī)器人（AUV）的全局路徑規(guī)劃問題。該算法將
2010-03-03 14:52:0118 路徑規(guī)劃技術(shù)是機(jī)器人控制技術(shù)研究中的一個重要問題，目前的研究主要分為全局規(guī)劃方法和局部規(guī)劃方法兩大類。在對一些較有代表性的研究思想及其相關(guān)算法分析的基礎(chǔ)上，比
2010-03-03 14:53:3839 提出一個基于插值的路徑規(guī)劃算法－插值 A*。此算法可以在每個柵格路徑代價不一致的情況下生成一條平滑路徑。由于大多數(shù)基于柵格算法規(guī)劃的路徑只能從一個柵格中心到另一柵
2010-03-03 14:59:2616 交通資源規(guī)劃是一種比較典型的組合優(yōu)化問題,新型的仿生算法——蟻群算法,由于具有正反饋性、魯棒性、并行計算、協(xié)同性等特點(diǎn),非常適合于解決交通資源規(guī)劃問題。針對出租車
2010-09-01 09:42:040 三極管開關(guān)電路工作原理解析
圖一所示是NPN三極管的 共射極電路，圖二所示是它的特性
2009-11-24 10:50:36271995 校驗碼工作原理解析
元件故障噪聲干擾等各種因素常常導(dǎo)致計算機(jī)在處理信息過程中出現(xiàn)錯誤。為了防止錯誤，可將信號采用專門的邏輯線路進(jìn)行編碼以檢測錯誤，甚
2010-04-13 14:16:072441 
組合邏輯控制器組成結(jié)構(gòu)及工作原理解析
按照控制信號產(chǎn)生的方式不同，控制器分為微程序控制器和組合邏輯控制器兩類
微程序控制器是
2010-04-15 11:20:5113270 摘要$將遺傳算法應(yīng)用于機(jī)器人的全局路徑規(guī)劃#并在AS-R移動機(jī)器人上進(jìn)行了實(shí)驗研究% 首 先用柵格法對機(jī)器人的工作環(huán)境進(jìn)行劃分# 得到機(jī)器人的環(huán)境模型 其次采用遺傳算法進(jìn)行路徑搜
2011-04-06 15:20:0672 針對目前導(dǎo)航系統(tǒng)中重要的多約束條件下路徑規(guī)劃功能，結(jié)合A*算法和蟻群算法提出一種新的不確定算法，該算法首先將多約束條件進(jìn)行融合使其適合蟻群轉(zhuǎn)移，并在基本蟻群算法基礎(chǔ)
2012-06-07 08:56:530 多軸聯(lián)動線性插補(bǔ)及其_S加減速”規(guī)劃算法
2016-05-03 14:23:2616 基于螢火蟲算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)移動sink節(jié)點(diǎn)路徑規(guī)劃方法_俸皓
2017-01-07 18:56:131 觸摸屏的應(yīng)用與工作原理解析
2017-02-08 02:13:1738 基于遺傳算法的分揀機(jī)器人最優(yōu)路徑規(guī)劃_文生平
2017-01-28 21:37:156 基于實(shí)時交通信息的動態(tài)路徑規(guī)劃算法性能比較_黃西洲
2017-03-16 10:04:380 改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器人焊接路徑規(guī)劃_王春華
2017-03-19 11:41:391 改進(jìn)蟻群算法的飛機(jī)沖突解脫路徑規(guī)劃方法_倪壯
2017-03-19 19:04:391 路徑規(guī)劃是游戲人工智能領(lǐng)域的核心問題，如何建立一種高效的路徑規(guī)劃方法仍是研究的熱點(diǎn)之一。針對游戲中NPC的路徑規(guī)劃問題，將A*算法與改進(jìn)的人工勢場法相結(jié)合，提出了一種混合算法。A*算法用于全局路徑
2017-11-14 14:55:337 全局規(guī)劃法和局部規(guī)劃方法，全局規(guī)劃方法主要包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工勢場的方法、遺傳算法和粒子群算法等。而局部規(guī)劃算法主要包括含滾動路徑規(guī)劃和在線視點(diǎn)尋求方法等。全局規(guī)劃方法主要解決環(huán)境己知的問題，在獲取了先驗知
2017-11-28 17:01:360 為了緩解無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）中傳感器節(jié)點(diǎn)分布不均勻、傳感器節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)量不同而造成能耗不均衡、熱區(qū)等問題，提出一種優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)生命周期和最短化路徑的WSN移動sink路徑規(guī)劃算法（MSPPA）。首先
2017-11-29 14:46:560 針對傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法并不一定能計算得到現(xiàn)實(shí)中最優(yōu)路徑的問題，提出一種融合了出租車駕駛經(jīng)驗并以時間為度量的路徑規(guī)劃算法。該算法的實(shí)現(xiàn)是將路徑規(guī)劃這個以計算為中心的技術(shù)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)驅(qū)動挖掘
2017-11-30 09:27:130 動態(tài)規(guī)劃算法和貪心算法，這兩種算法都是選擇性算法，就是從一個候選集合中選擇適當(dāng)?shù)脑丶尤虢饧?。兩種算法的應(yīng)用背景很相近，針對具體問題，有兩個性質(zhì)是與算法選擇直接相關(guān)的，最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)和貪心選擇性
2017-11-30 10:22:1876295 
用于計算一個節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)的最短路徑。主要特點(diǎn)是以起始點(diǎn)為中心向外層層擴(kuò)展，直到擴(kuò)展到終點(diǎn)為止。Dijkstra算法能得出最短路徑的最優(yōu)解，但由于它遍歷計算的節(jié)點(diǎn)很多，所以效率低。
2017-11-30 10:34:4325607 
動態(tài)規(guī)劃算法是通過拆分問題，定義問題狀態(tài)和狀態(tài)之間的關(guān)系，使得問題能夠以遞推（或者說分治）的方式去解決。
2017-11-30 16:09:3416133 針對無人艇運(yùn)動規(guī)劃問題，通過Dubins路徑的理論分析，提出一種利用純粹幾何方法的Dubins路徑計算方法。該方法中沒有出現(xiàn)解方程組的運(yùn)算，而是首先根據(jù)無人艇運(yùn)動狀態(tài)計算轉(zhuǎn)向圓，然后利用幾何方法計算
2017-11-30 17:37:052 為解決拖掛式移動機(jī)器人系統(tǒng)路徑規(guī)劃算法精準(zhǔn)性低、穩(wěn)定性差和無法考慮系統(tǒng)間安全性等的問題，提出一種基于路徑跟蹤方法的路徑規(guī)劃算法。該算法融合快速拓展隨機(jī)樹（ RRT）基本算法和路徑跟蹤控制方程，通過
2017-12-04 14:18:306 針對路徑規(guī)劃算法收斂速度慢及效率低的問題，提出了一種基于分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)及人工勢場的多Agent路徑規(guī)劃算法。首先，將多Agent的運(yùn)行環(huán)境虛擬為一個人工勢能場，根據(jù)先驗知識確定每點(diǎn)的勢能值，它代表最優(yōu)
2017-12-27 14:32:020 為尋找傳感節(jié)點(diǎn)均勻分布時Sink節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)移動路徑和最大網(wǎng)絡(luò)生存時間，提出一種無線傳感網(wǎng)的Sink節(jié)點(diǎn)移動路徑規(guī)劃算法MPOA）。在MPOA算法中，將Sink節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集范圍分解成多個圓環(huán)，將監(jiān)測
2018-01-18 15:20:580 ，這個過程的基礎(chǔ)所在就是路徑規(guī)劃。所謂路徑規(guī)劃是指按照一定的性能指標(biāo)，機(jī)器人如何從所處的環(huán)境中搜索到一條從初始位置開始的實(shí)現(xiàn)其自身目的最優(yōu)或次優(yōu)路徑。
2018-02-20 16:59:007489 
針對快速探索隨機(jī)樹（ RRT）算法進(jìn)行路徑規(guī)劃時隨機(jī)性大且未考慮移動代價的問題，提出了任意時間快速探索隨機(jī)樹算法。生成一組快速探索隨機(jī)樹，之后每個樹都重新使用上個樹的信息來不斷改進(jìn)樹的延伸。為進(jìn)一步
2018-02-10 11:57:310 自主構(gòu)建環(huán)境地圖，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 針對智能機(jī)器人如何以最優(yōu)探測路線自主探測和構(gòu)建室內(nèi)環(huán)境地圖的問題，提出一種基于滾動窗口的路徑規(guī)劃算法。將傳統(tǒng)遍歷構(gòu)圖的牛耕遍歷方式改進(jìn)為未知環(huán)境的探測策略，并結(jié)合滾動窗
2018-02-27 10:02:5018 Lattice算法隸屬于規(guī)劃模塊。規(guī)劃模塊以預(yù)測模塊、Routing模塊、高精地圖和定位的結(jié)果作為輸入，通過算法，輸出一條平穩(wěn)、舒適、安全的軌跡，交給控制模塊去執(zhí)行。我們可以看到，規(guī)劃模塊在Apollo中是一個承上啟下的重要模塊。
2018-09-05 14:14:2411117 針對A° 算法在數(shù)宇高程模型（DEM）路徑規(guī)劃中的低效問題，提出一種基于距離與坡度的改進(jìn)A”尋路算法。該算法面向規(guī)則網(wǎng)格DEM，以距離和坡度作為路徑搜索評估指標(biāo)，設(shè)計新的評價函數(shù)，并以地表障礙評判
2018-11-22 16:01:465 Apollo 障礙物行為預(yù)測系統(tǒng)采用 MLP 多層感知機(jī)制，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與規(guī)劃算法，達(dá)到精準(zhǔn)預(yù)測路徑的目的。
2018-12-18 09:54:449790 針對多 Agent 路徑規(guī)劃問題，提出了一個兩階段的路徑規(guī)劃算法。首先，利用改進(jìn)的蟻群算法來為每個Agent規(guī)劃出一條從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)，不與環(huán)境中靜態(tài)障礙物碰撞的最優(yōu)路徑。在蟻群算法的改進(jìn)中引入反向
2019-04-26 16:24:0310 協(xié)同工作，機(jī)器人可更好的規(guī)劃從起始點(diǎn)到終點(diǎn)的行走路徑。A*與D*機(jī)器人路徑規(guī)劃算法介紹在實(shí)際情況中，機(jī)器人路徑規(guī)劃除了考慮已知環(huán)境和未知環(huán)境地圖，還要考慮到動態(tài)和靜態(tài)環(huán)境下的路徑規(guī)劃。A*（A-Star
2019-09-06 21:34:513199 自動駕駛汽車的路徑規(guī)劃算法最早源于機(jī)器人的路徑規(guī)劃研究，但是就工況而言卻比機(jī)器人的路徑規(guī)劃復(fù)雜得多，自動駕駛車輛需要考慮車速、道路的附著情況、車輛最小轉(zhuǎn)彎半徑、外界天氣環(huán)境等因素。
2020-03-08 17:29:0018326 車輛自主駕駛系統(tǒng)從本質(zhì)上講是一個智能控制機(jī)器，其研究內(nèi)容大致可分為信息感知、行為決策及操縱控制三個子系統(tǒng)。路徑規(guī)劃是智能車輛導(dǎo)航和控制的基礎(chǔ)，是從軌跡決策的角度考慮的，可分為局部路徑規(guī)劃和全局路徑規(guī)劃。
2020-07-28 09:04:345582 走機(jī)器的路，讓你看一下。 在機(jī)器人研究領(lǐng)域，給定某一特定任務(wù)之后，如何規(guī)劃機(jī)器人的運(yùn)動方式至關(guān)重要。 最近，GitHub 上開源了一個存儲庫，該庫實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人技術(shù)中常用的一些路徑規(guī)劃算法，大部分代碼
2020-11-12 18:27:242742 路徑規(guī)劃是移動機(jī)器人導(dǎo)航最基本的環(huán)節(jié)，指的是機(jī)器人在有障礙物的工作環(huán)境中，如何找到一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)適當(dāng)?shù)倪\(yùn)動路徑，使機(jī)器人在運(yùn)動過程中能安全、無碰撞地繞過所有障礙物。
2020-12-26 10:49:256216 最近，GitHub 上開源了一個存儲庫，該庫實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人技術(shù)中常用的一些路徑規(guī)劃算法，大部分代碼是用 Python 實(shí)現(xiàn)的。值得一提的是，開發(fā)者用 plotting 為每種算法演示了動畫運(yùn)行過程，直觀清晰。
2020-12-28 14:25:488137 
針對帶有權(quán)重目標(biāo)和返回時間約束的掃描覆蓋問題，提岀一種基于目標(biāo)分層和路徑分割的區(qū)域覆蓋算法TLPS。通過分析所有目標(biāo)的位置和權(quán)重信息，將目標(biāo)抽象成一系列的點(diǎn)目標(biāo)并計算基站位置，分層提取不同權(quán)重的節(jié)點(diǎn)
2021-03-17 11:27:2716 路徑規(guī)劃是車載導(dǎo)航系統(tǒng)的基本功能，由于其有較強(qiáng)的應(yīng)用價值，國內(nèi)外學(xué)者對此進(jìn)行了深入的研究[1-3]?，F(xiàn)今較流行的算法有Dijstra算法（簡稱D算法）和A*算法，但D算法搜索速度較慢，A*算法搜索速度快但成功率不高，且這些算法只能在靜態(tài)地圖上進(jìn)行路徑規(guī)劃，沒有考慮實(shí)時變化的交通狀況。
2021-04-05 08:36:004172 
路徑規(guī)劃是車載導(dǎo)航儀的重要功能模塊。在開發(fā)車載導(dǎo)航儀過程中，為了實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃模塊，對單車輛路徑規(guī)劃算法進(jìn)行了研究。
2021-03-31 13:45:052767 
路徑規(guī)劃算法是自主水下航行器（AUV）完成水下自主巡航的核心算法之一。分別綜述了基于環(huán)境建模和路徑搜索兩類AUⅣ路徑規(guī)劃算法。闡述了柵格法、可視圖法和維諾圖法等環(huán)境建模方法的囯內(nèi)外硏究現(xiàn)狀，并指出
2021-04-09 16:01:078 新的増值服務(wù)以滿足用戶需求。但是，單獨(dú)進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量驅(qū)動的服務(wù)封裝不能滿足檢察業(yè)務(wù)的需求，因此，結(jié)合服務(wù)功能和服務(wù)質(zhì)量，提出了微服務(wù)架構(gòu)下圖規(guī)劃算法的改進(jìn)方法（ Improved Graphplan Under Micro Service Architecture，lGMA）。該方
2021-04-13 14:16:055 未知環(huán)境及動態(tài)障礙的改進(jìn)人工勢場（ Artificial Potential field，APF）路徑規(guī)劃算法。在該算法中，智能體構(gòu)建了以目標(biāo)點(diǎn)為中心的引力勢場，以及以障礙物為中心的斥力勢場，在智能體行進(jìn)路途中感知局部障礙及目標(biāo)點(diǎn)的運(yùn)動信息，并且
2021-04-14 14:52:145 自動駕駛汽車從A點(diǎn)行駛到B點(diǎn)，需要軌跡規(guī)劃算法來進(jìn)行全局規(guī)劃，而具體都有哪些算法呢？這篇文章想和大家分享一下一類最常用的軌跡規(guī)劃算法，基于圖搜索的規(guī)劃算法。 在開始介紹圖搜索算法之前，先簡單介紹一下
2021-04-25 18:02:374224 
為解決非結(jié)構(gòu)化復(fù)雜場景下基于搜索的尋路算法中存在的計算時間長、路徑非最優(yōu)等問題，在跳點(diǎn)搜索（ Jump pointsearch，JPS）算法的基礎(chǔ)上，提岀一種帶權(quán)重的跳點(diǎn)搜索（ weighted
2021-05-06 16:29:2413 智能路徑規(guī)劃法。首先，將切片后得到的二維平面進(jìn)行凹多邊形凸分解，形成打印子區(qū);然后，對每個分區(qū)內(nèi)部進(jìn)行沿分區(qū)長軸打印以減少打印路徑數(shù)量和總行程;最后，將子分區(qū)的連接視作TSP旅行商問題，使用遺傳算法完成子分區(qū)間的打印
2021-05-17 16:25:1616 針對多自動導(dǎo)引車（ Automatic guided vehicle，AGV）在柔性制造系統(tǒng)中岀現(xiàn)的路徑規(guī)劃與沖突問題，提出了一種基于時間窗的改進(jìn) Dijkstra算法，實(shí)現(xiàn)多ΔGⅤ的動態(tài)路徑規(guī)劃
2021-05-17 16:30:5613 整理和分類，按照結(jié)果最優(yōu)性的不同，多智能體路徑規(guī)劃算法被分為最優(yōu)算法和近似算法2類。最優(yōu)的多智能體路徑規(guī)劃算法主要分為基于A*搜索、基于代價增長樹、基于沖突搜索和基于規(guī)約的4種算法。近似的多智能體路徑規(guī)劃算法主要
2021-06-04 11:56:434 改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法在路徑規(guī)劃的應(yīng)用綜述
2021-06-23 17:02:4816 基于元胞遺傳算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)
2021-06-29 16:12:114 基于改進(jìn)蟻群算法的水下無人機(jī)路徑規(guī)劃
2021-06-30 10:49:2513 嵌入式GIS中最優(yōu)路徑規(guī)劃算法研究與實(shí)現(xiàn)(嵌入式開發(fā)項目經(jīng)理)-嵌入式GIS中最優(yōu)路徑規(guī)劃算法研究與實(shí)現(xiàn) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
2021-07-30 12:49:524 A星路徑規(guī)劃算法完整代碼資料匯總
2021-12-03 17:16:5511 邊界和區(qū)域管控、反恐防爆監(jiān)視以及軍事應(yīng)用中具有很高的效費(fèi)比。無人機(jī)群監(jiān)視覆蓋航路規(guī)劃算法是提升無人機(jī)群監(jiān)視任務(wù)效率和能力的核心算法。傳統(tǒng)覆蓋航路規(guī)劃算
2022-03-03 16:01:59922 
摘要: 為解決傳統(tǒng)覆蓋航路規(guī)劃算法結(jié)果樣式單一、對抗性環(huán)境下靈活性差的問題，提出了基于遺傳算法的監(jiān)視覆蓋航路規(guī)劃算法，生成樣式多樣、監(jiān)視任務(wù)執(zhí)行中對抗性好的監(jiān)視覆蓋航路。在人工勢場法的基礎(chǔ)上，將激發(fā)
2022-04-01 11:02:311611 路徑覆蓋是軟件測試領(lǐng)域重要的測試方法之一． 在搜索空間中，找到一組測試數(shù)據(jù)滿足路徑覆蓋是一 個具有挑戰(zhàn)性的問題． 因此，自動生成測試數(shù)據(jù)是軟件測試的關(guān)鍵問題． 文中提出一種基于否定選擇遺傳算法的路徑
2022-07-10 09:53:170 什么是晶振 晶振工作原理解析
2022-12-30 17:13:575335 
a. 本欄路徑規(guī)劃利用矩陣（二維數(shù)組）來表示柵格地圖（因為對于矩陣，無論MATLAB、C++還是Python，矩陣更適合數(shù)組的表達(dá)，更便于編程。）
2023-03-15 11:40:353496 第一章 自動駕駛決策規(guī)劃算法數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 第一節(jié)：決策規(guī)劃算法的地位和作用 該筆記來自b站up主（偶像）：憨厚老實(shí)的老王 視頻鏈接主頁 第二節(jié)：為什么規(guī)劃中經(jīng)常見到五次多項式
2023-06-02 14:17:520 算法。而局部路徑規(guī)劃是在全局路徑規(guī)劃之后對
路徑進(jìn)行一個符合車輛動力學(xué)，平穩(wěn)性的軌跡優(yōu)化，主要采用計算幾何與數(shù)值分析中的擬合曲線。本篇文章主要是介紹路徑規(guī)劃算法的
大綱。
2023-06-07 14:23:410 無人駕駛汽車是集多種技術(shù)于一體的復(fù)雜系統(tǒng)，其中路徑規(guī)劃與跟隨控制是 無人駕駛技術(shù)的重要組成部分。路徑規(guī)劃是汽車實(shí)現(xiàn)自動駕駛的基礎(chǔ)，跟隨控制 是無人駕駛技術(shù)的關(guān)鍵?！ ?b class="flag-6" style="color: red">路徑規(guī)劃是指在模型化的環(huán)境中
2023-07-19 11:22:213 RRT 算法是一種對狀態(tài)空間隨機(jī)采樣的算法，通過對采樣點(diǎn)進(jìn)行碰撞檢測，避免了對空間的精確建模帶來的大計算量，能夠有效地解決高維空間和復(fù)雜約束的路徑規(guī)劃問題。
與PRM類似，該方法是概率完備且非最優(yōu)的?？梢暂p松處理障礙物和差分約束（非完整和動力學(xué)）的問題，并被廣泛應(yīng)用于機(jī)器人路徑規(guī)劃。
2023-07-28 15:45:542920 
本文會用matlab實(shí)現(xiàn)Dijkstra算法，并且會分享一些函數(shù)用法的鏈接，也是本人學(xué)習(xí)得來，供大家參考，批評指正。
2023-09-06 15:36:531675 基于搜索的路徑規(guī)劃算法已經(jīng)較為成熟且得到了廣泛應(yīng)用，常常被用于游戲中人物和移動機(jī)器人的路徑規(guī)劃。
2023-10-13 14:23:42884 
如何規(guī)劃機(jī)器人的運(yùn)動方式是機(jī)器人開發(fā)領(lǐng)域的一大課題，本文分享GitHub的一個機(jī)器人技術(shù)中常用的路徑規(guī)劃算法的開源庫，并用動圖直觀演示運(yùn)行過程。其中大部分代碼由Python實(shí)現(xiàn)。
2023-10-21 09:36:242307 
路徑規(guī)劃算法主要可分成兩種，一種是基于搜索結(jié)果的規(guī)劃，另一類便是本文中將要提及的基于采樣的規(guī)劃。 一般而言，基于搜索的規(guī)劃（如Astar）通常是運(yùn)行在柵格地圖上的。當(dāng)柵格的分辨率越大時，算法搜索
2023-11-16 15:45:031141 
通往目的地的安全和無碰撞的路徑。 路徑規(guī)劃問題可以分為兩個方面： （一）全局路徑規(guī)劃：全局路徑規(guī)劃算法屬于靜態(tài)規(guī)劃算法，根據(jù)已有的地圖信息（SLAM）為基礎(chǔ)進(jìn)行路徑規(guī)劃，尋找一條從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)路徑。 通常全局路徑
2023-11-24 15:57:312016 多AGV動態(tài)路徑規(guī)劃需解決沖突避免，核心在整體協(xié)調(diào)最優(yōu)。規(guī)劃時考慮道路設(shè)計、擁堵、最短路徑和交通管制，用A*算法避免重復(fù)路徑和轉(zhuǎn)彎，同時需交通管制防相撞。創(chuàng)新響應(yīng)需求是關(guān)鍵，良好路徑規(guī)劃提升物流效率。
2024-10-28 17:38:281234 
在工業(yè)4.0與智能制造深度融合的今天，傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法已難以滿足動態(tài)生產(chǎn)環(huán)境的需求。面對復(fù)雜場景下的高精度避障、實(shí)時決策與多任務(wù)協(xié)同挑戰(zhàn)，具身智能工業(yè)機(jī)器人路徑規(guī)劃算法成為破局關(guān)鍵。作為具身智能領(lǐng)域
2025-03-28 15:01:53850 并非一成不變時，動態(tài)路徑規(guī)劃能力就顯得至關(guān)重要。本文將深入探討幾種主流的動態(tài)路徑規(guī)劃算法（如A、Dijkstra、RRT等），并解析它們?nèi)绾卧贏GV行業(yè)中大顯身手。 為何需要動態(tài)路徑規(guī)劃？ 1.簡介 傳統(tǒng)的靜態(tài)路徑規(guī)劃假設(shè)環(huán)境是完全已知的
2025-06-17 15:54:401358 
三坐標(biāo)測量的微米級精度背后，是精密的路徑規(guī)劃算法與實(shí)時補(bǔ)償技術(shù)在保駕護(hù)航。三坐標(biāo)測量機(jī)的智能避撞算法保障了測量的安全與高效；溫度補(bǔ)償技術(shù)消除了環(huán)境的無形干擾；點(diǎn)云智能處理則讓海量數(shù)據(jù)蛻變?yōu)榫珳?zhǔn)的工程
2025-08-01 14:15:081434 
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