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今天是三八妇女节，跟着同事一起下午提前回去了，虽然也在接电话，但是女员工在休息，电话少多了。下午哪里也没有去，安装完mybatis plugins插件后，基本上也5点半了，不太想出门了，只能看看书，锻炼锻炼身体，早点休息了，时间真是太宝贵了。今日进度：1.坚持刷题，完成mybatis plugins配置2.坚持锻炼，今天算是把之前的时间补上了3.坚持听英文新闻4.坚持记录5.买了地铁优惠卷，从通勤
路径规划
如上图所示的实例中，寻找点A到点E代价最小的路径，这是典型的动态规划的应用场景，逆向寻优，正向求解一般分为3步，即三层循环：第一层循环：遍历每一个阶段；第二层循环：遍历第i个阶段的每一个状态；第三层循环：遍历第i+1个阶段的每一个状态最终倒叙求得最优解。...
针对于已知环境中的路径规划问题，本文提出Q-Learning解决智能体在复杂环境中找到最优路径。最终阶段包括查询 Q 表以选择最佳行动路径。训练完成后，呈现了历时、最小步数、最大奖励值等结果，以及 Q 表的可视化、最短路径和整个训练过程。
局部路径规划--曲线插值法 五次曲线插值 matlab代码（障碍物避让）
在城市场景下，无人机的状态空间应能够全面描述其在三维空间中的位置和周围环境信息。将飞行空间划分为三维网格，每个网格点对应一个状态，用三维坐标 (x,y,z) 表示无人机的位置。同时，考虑到无人机需要感知周围障碍物的信息以避免碰撞，将附近障碍物的距离和方向等信息也纳入状态空间。
1. 背景介绍区别与点对点的路径规划，本文讲的协同路径规划的目标是多车协同覆盖扫描一个区域。从图中容易知道，黑色的栅格代表障碍物，蓝色的小点代表着小车，用不同颜色的线段代表为每个小车规划的路径。通过上述的讲解，相信已经理解到我所说的协同覆盖扫描一个区域指的是什么了。与上述的情况不一样的是，现在存在一个应用场景，小车随机分布在地图上（有的在目标区域内部，有的则在区域外部），要求给出一个最佳的扫描方案
D* Lite路径规划算法1.D* Lite算法简述2.D* Lite算法伪代码3.D*Lite算法一个简单的例子3.1 地图无变化时3.2地图变化时4.算法总结参考资料搜索算法其他文章上一篇介绍了D*路径搜索算法原理解析及Python实现，这一篇紧接着介绍D*算法的改进版。1.D* Lite算法简述D_star Lite算法是Koenig S和Likhachev M基于LPA_star 算法基础
简介在机器人研究领域，给定某一特定任务之后，如何规划机器人的运动方式至关重要。PathPlanning 是使用 Python 实现的存储库，实现了机器人技术中常用的路径规划算法。开发者还为每个算法设计了动画来演示运行过程，相当直观清晰。PathPlanning开源了！机器人技术常用的路径规划算法（含动画演示）古月居 - 机器人路径规划之Dijkstra算法Dijkstra 算法介绍深度优先搜索（D
1 简介2 部分代码functionrawRoutes=UAV3(amount)%% %无人机路径规划主程序，主要调用addPatch2Line和routesPlanning两个子程序，%addPatch2Line进行网格划分，考虑障碍物，依纵向以线条为单位%routesPlanning%clcclose all%% name space%MAXliquid药箱最大容量%MAXbattery电池最
简单了解DWA局部路径规划算法
RRT（Rapidly-exploring Random Tree）是一种用于路径规划的随机化算法，尤其适用于高维空间中的复杂环境。RRT的核心思想是通过随机采样的方式，迅速探索空间，并建立从起点到目标点的路径。该算法能够处理动态障碍物，并能有效地生成可行路径，广泛应用于机器人导航、无人驾驶和其他自动化系统中RRT算法的基本原理是通过在状态空间中构建一棵树来表示已探索的路径。每次迭代，算法都会随机
我们要做的肯定就是设计一个能够根据已知信息生成最合适路径的策略。
路径规划算法是用于解决在一个图中找出两点间最优路径的算法。它可以用来解决许多实际问题，如在地图上导航，在交通网络中规划最短路径，在计算机网络中规划数据传输的路径等。常见的路径规划算法包括最短路径算法、最小生成树算法、最小费用流算法等。最短路径算法包括 Dijkstra 算法、 Bellman-Ford 算法和 Floyd-Warshall 算法，可以用来求出两点间的最短路径。最小生成树算法包括 .
文章目录算法简介算法核心公式（启发函数\代价函数）启发函数\代价函数公式预估距离函数h(n)算法简单实现思路（1）已知条件（2）待求解量（3）代价函数（4）实现过程算法简介A*算法本质上是一种启发式的搜索算法。启发式： 即有一定的评价指标来引导算法运行，从而尽可能得到最优解。搜索算法： 已知起点和终点，但是过程路径未知，我们要去通过一定的方法（启发式的方法）来找到最优路径的一种算法。从以上概念可以
Maximum numbef of iterations迭代次数。% Number of search agents狼群数量。3.完整源码获取：https://mbd.pub/o/bread/Zpiblp9y。1.MatlabR2018b及以上版本一键运行；2.具有良好的编程习惯，程序均包含简要注释。
现代社会的无人机成本造价低、不易损耗、轻巧灵便、易躲藏、能精确打击目标这些特点，使其在一些高危任务中发挥了不可替代的作用[5]。无人机的用处主要有两种：民用和军事。在民用方面，我们可以运用无人机对一些可能出现隐患的事物进行监控，比如对震后灾区的地面勘探、森林火灾的检测、风暴中心的气象数据等。在 2014 索契奥运会上，无人机携带的摄像拍摄的画面更贴近运动员，画质更为清晰，2018 中国新年春晚上大
我们使用了A*算法的启发式（曼哈顿距离）来改进Dijkstra算法的性能。当我们将邻居节点添加到优先队列时，我们使用了distance + heuristic作为优先级，这样我们可以更快地找到通往目标节点的路径。
路径规划_Chapter5_HW1_通过数值优化方法解Minimum Snap的轨迹生成问题1.原理求解Q的方法:求解等式约束Aeq和beq的方法2.代码分析新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaT
算法简介每个寻优问题解都被想象成一只鸟，称为“粒子”所有的粒子都由一个适应度函数 (Fitness Function) 确定适应值以判断目前的位置好坏每一个粒子必须赋予记忆功能，能记住所搜寻到的最佳位置每一个粒子还有一个速度以决定飞行的距离和方向，可根据自身和同伴的飞行经验调整与三维路径结合思想将三个散点看成一个整体，即一个粒子将自由空间看成是每个粒子的可行域，即解空间将山峰等视为障碍物，即约束条
最近在研究无人机路径规划问题，整理了一些知识路径规划实质：找到目标点分为：全局和局部一、路径规划的一些算法1. RRT算法，即快速随机树算法（Rapid Random Tree），是LaValle在1998年首次提出的一种高效的路径规划算法。RRT算法以初始的一个根节点，通过随机采样的方法在空间搜索，然后添加一个又一个的叶节点来不断扩展随机树。当目标点进入随机树里面后，随机树扩展立即停止，此时能找
它通过维护一个开放列表和计算每个节点的估计代价函数（一般是距离加权和），选择代价最小的节点作为下一个位置，直到找到终点或者遍历完所有节点。它通过不断更新起点到各个节点的最短路径，并选择距离最短的节点作为下一个位置，直到找到终点或者遍历完所有节点。例如，可以先使用A*算法进行整体路径规划，然后再使用Dijkstra算法或动态规划对细节进行优化，考虑障碍物、动态环境等因素来保证路径的安全性和效率。如果
强化学习：值迭代和策略迭代
中给出的地址进行下载，该程序可以实现基于哥白尼海洋气候信息下载得到地中海海域的波浪场环境，并依据波浪场环境进行航线规划，其中包括对于波浪中船舶的波浪增阻以及速度下降等问题的考虑，进针对波浪影响，不考虑风和流的影响，代码对应全部内容在压缩包中，也包括本人的一些实操内容，有需要的同学可以自取。（收取少许搬运和解释费，介意可自行下载研究。本文主要针对matlab的航线规划，代码为github搬运，具体可
1 简介植物的叶片外形特征是传统识别植物常用和重要的形态特征，是人们认识和识别万千植物的基础和出发点。叶片和植物的繁殖器官比较，其具有非常多的优点，常作为识别特征和人们认识植物的主要参照器官。叶片形态特征是研究植物物种变异和分化的一个非常好的指标。结合图像处理技术，提取植物叶片的特征是行之有效的方法。对植物叶片进行参数测量，首先必须得获取叶片的图像，然后对其进行预处理，最后再进行参数特征提取并测量
基于改进粒子群算法的二维平面路径规划
cartographer建的大地图障碍物堵塞路径规划
本文为强化学习基础的第三篇内容，主要记录了基于动态规划方法求解贝尔曼期望方程的迭代算法，以及相应的迭代策略评估、策略迭代、价值迭代内容
【蚁群算法】/改进蚁群算法/Dijkstra算法/遗传算法/人工势场法实现二维/三维空间路径规划本程序为蚁群算法+Dijkstra算法+MAKLINK图理论实现的二维空间路径规划算法实现：1）基于MAKLINK图理论生成地图，并对可行点进行划分；2）用Dijkstra算法实现次优路径的寻找；3）在Dijkstra算法的基础上加入了蚁群算法，调整了搜索策略，使路径更短可调参数：算法迭代次数；起始点；
鹈鹕优化算法（POA）是一种受自然界鹈鹕捕食行为启发的优化算法。该算法通过模拟鹈鹕群体在寻找食物时的协作行为，如群飞、潜水和捕鱼等，来探索问题的最优解。鹈鹕优化算法为路径规划问题提供了一个创新而有效的解决方案，不仅加快了最优路径的搜索速度，还提高了路径规划的精度和可靠性，是实现智能导航和自动化控制的理想选择。
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4.打开rviz，在执行rviz之前需要roscore打开ros，之后打开新的窗口，首先要保存工作路径source devel/setup.bash,然后执行rviz。1.首先根据要求创建workspace，复制第一章文件夹src到工作空间文件夹catkin_ws下。3.编译当前文件夹，需要先进入catkin_ws下：cd .. 然后编译：catkin_make。2.在当前src文件夹下初始化工作
路径规划，A星算法动态显示规划路径7620622968336480哞哞妮妮
一、题目TDOA定位算法性能仿真二、仿真要求要求一：编写两个函数TDOA_CHAN和TDOA_Taylor得到位置的估计。要求二：用RMSE实现两种算法的性能比较, 得到两种算法的RMSE曲线对比图，横坐标为噪声方差，纵坐标为RMSE。三、主要仿真代码3.1、函数TDOA_CHAN和主要代码函数TDOA_CHAN主要代码：%TDOA-CHAN:function theta=TDOACHAN(A,p
离散信号与系统的时域分析摘要：通过对数字信号处理的深刻理解，在有MATLAB对信号进行仿真前提下，使得离散信号输出更准确更形象。利用MATLAB工具箱中filter函数对差分方程求解，防真出系统响应和系统单位脉冲响应，用conv函数完成线形卷积。在判断系统稳定性时，巧妙的将输入信号改为单位阶跃序列，观察稳态输出是否趋于常数（包括零）来判断，如果输出趋于数，则系统稳定，否则系统不稳定。然而，完整的模
轨迹优化：Minimum snap
步骤一、确定状态:1、确定原问题中变化的变量个数 2、考虑最后一步右下角坐标设为(m-1,n-1) 那么前一步一定是在(m-2,n-1)或者(m-1,n-2)步骤二、推断状态方程:f[i][j] =从(0,0)走到(i,j)的路径最小数字总和步骤二、推断状态方程:f[i][j] =从(0,0)走到(i,j)的路径最小数字总和 A[i][j] 格子(i,j)的数字f[i][j] = min{f[i-
随着移动机器人越来越多地走向实 际应用，需要提高机器人与人类之 间的协同水平，实现机器人与人类的共融。
求助： 我正在使用深度强化学习路径规划中的DDPG算法，状态空间包括61维传感器信息、机器人与目标点之间的角度，以及机器人与目标点的距离。奖励函数设计如下：到达目标时奖励 +10，发生碰撞时惩罚 -5；根据距离逐步给出惩罚，并在距离较近时给予奖励。经过50000步训练后，奖励区域的负值已经收敛，如何提高成功率呢？
matlab动态规划
增设参数Corner_obstacles，在计算斜向拓展代价时，判断垂直其拓展方向的两侧有没有障碍物，如向父节点左上方拓展时，需判断父节点的左方以及上方是否有障碍物，若有则不能拓展，以此获得不触碰障碍物四角的安全路线，如右下图。考虑无人机等在进行直角拐弯时，速度会受到影响，进而增加耗能，因此增设参数quarter_turn表示每一次直角拐弯的代价，使规划的路径尽可能减少直角拐弯的次数，也使的路径更
本文提出了一种基于自适应动态规划（ADP）和反步法的无人船轨迹跟踪控制方法。该方法采用Actor-Critic强化学习架构求解HJB方程，实现最优控制。文章给出了MATLAB实现框架，包含系统建模、轨迹误差定义、反步法控制设计和ADP算法等关键步骤。示例代码展示了圆形轨迹跟踪的实现，包括神经网络初始化、控制信号生成和状态更新过程。该方法通过在线学习优化控制策略，可扩展使用更复杂的网络结构。适用于I
1 广度优先搜索算法(Breadth-First_Search)核心思想是，从起始节点开始，将它的所有Neigbors加入到下一步要搜索的预备队列中；然后从预备队列按一定规则选出一个节点，重复上一步骤；直到找到目的节点。1.1涉及到的数据结构Graph: 有向图，每个节点可以指向的下一个临近节点组成一个列表；数组: 存放待遍历的节点，常用队列来实现；Visited列表：存放已经遍历过的...
RRT是概率完备但不是最优的。
什么是动态规划（Dynamic Programming, DP）贝尔曼最优原理 多阶段决策过程的特点是每个阶段都要进行决策，具有n个阶段的决策过程的策略是由n个相继进行的阶段决策构成的决策序列。由于前阶段的终止状态又是后一阶段的初始状态，因此确定阶段最优决策不能只从本阶段的效应出发，必须通盘考虑，整体规划。就是说，阶段k的最优决策不应只是本阶段的最优，而必须是本阶段及其所有后续阶段的总体最优，即
本文基于杭州公交 3 路智能调度项目实战，详解 Java 大数据在公交调度优化中的落地路径。从传统调度的 3 大痛点切入，构建 “数据采集 - 存储 - 计算 - 算法 - 应用” 5 层 Java 技术架构，提供 Flink 实时处理 GPS 数据、Spark MLlib 客流预测、Java 动态规划发班优化的完整生产级代码（含杭州公交真实表结构、约束条件），附 2023 年 Q1-Q4 真实数
MPC 运动规划
研究项目，无人机的路径规划，需要用到B样条，所以在此写下B-spline的结合C++代码的理解以及在项目中的应用一、阶数p_阶数 = 所有权重中t的最高次幂=控制点数量-1；二、节点表u_节点表数量m_ = n_ + p_ + 1（控制点数量+阶数+1），节点表用于生成基函数，节点表的生成一般有两种方法，顺序方法和Clamped方法，下面的代码选其一种。举例如下假设曲线有6个控制点，阶数是3阶，那
简单路径规划算法1 Floyd - Warshall①动态规划②可以处理负边权的图，不可处理负权环的图1.1 C语言实现#include<stdio.h>int main(){int e[10][10], k, i, j, n, m, t1, t2, t3;int inf = 99999999; //正无穷值printf("%s","请输入:顶点数 ...
动态规划
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