路径规划

基于复杂山地环境下无人机自主动态避障的三维路径规划研究，MATLAB代码随着无人机技术在地形测绘、电力巡检、森林防火、应急救援等领域的广泛应用，复杂山地环境下的飞行任务需求日益增长。我国西南地区（如贵州、云南）喀斯特地貌广布，山地地形起伏剧烈、沟壑纵横，且存在树木、输电塔、山体落石等静态与动态障碍物，传统路径规划方法存在地形适应性差、动态避障响应滞后、路径安全性不足等问题，严重制约无人机作业效率与飞行安全。因此，研究三维复杂山地环境下的无人机自主动态避障路径规划技术，对于提升无人机在特殊地形下的作业能力、拓展应用场景具有重要的理论价值与工程意义。

Java 大视界 -- Java 大数据在智能物流无人配送车路径规划与协同调度中的应用亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！中国物流与采购联合会 2024 年《智慧物流发展报告》显示，我国物流配送成本占行业总成本 42%，而无人配送车的规模化应用可使单公里配送成本降低 47%。Java 凭借跨平台稳定性、亿级并发处理能力及生态整合优势，正重塑智能物流技术格局。美团 2024 年深圳无人配送报告显示，基于 Java 构建的调度系统使 100 辆无人车夜间配送效率提升 40%，单车载重 20kg 续航 100 公里，配送准时率达 95%；京东亚洲一

C#进阶14：C#全局路径规划算法_RRTstar本节目标：1）了解全局路径规划算法RRT*的基本原理；2）使用C#实现RRT*算法；3）使用Winform对RRT*算法进行仿真，更直观理解RRT*算法；

使用自定义路径规划算法和控制算法实现机器人导航（算法验证）在机器人导航中,规划器负责根据地图生成一条可行的路径,而控制器则根据路径控制机器人运动到目标位置。很多同学在研究机器人路径规划算法和控制算法时,往往需要结合机器人来进行算法的验证,Navigation 2 导航框架通过ROS 2强大的插件机制,可以将你编写的路径规划算法和控制算法加载到导航系统中进行调用。

无人船 | 图解基于MPC控制的路径跟踪算法(以全驱动无人艇WAMV为例)模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是一种先进的控制策略，广泛应用于工程领域。它通过建立动态系统的数学模型，并基于当前状态进行预测，优化未来一段时间内的控制动作，以达到最优的控制效果。模型预测控制通过预测和优化方法，能够在系统动态变化和约束条件下，实现更高效、更灵活的控制，因此在工业应用中具有重要的实际价值。

基于多智能体技术的码头车辆最快行驶路径方案重构

基于三维点云图的路径规划REF：基于多传感器融合的激光 SLAM 三维场景实时重建与路径规划方法研究Cartographer SLAM 算法建图效果

基于Q-learning算法的MATLAB房间路径规划实现参考代码 matlab强化学习算法，通过Q学习算法解决房间路径规划问题 youwenfan.com/contentcsj/83757.html

Java 大视界 -- Java 大数据在智能农业无人机植保作业路径规划与药效评估中的应用嘿，亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！在数字科技高速发展的时代，Java 大数据技术凭借其强大的处理能力和广泛的适用性，成为众多行业实现数字化转型与智能化升级的核心驱动力。

Matlab仿真实验室

基于Matlab实现路径规划路径规划在计算机科学和自动化领域是一项关键任务，特别是在机器人学、自动驾驶系统以及无人机导航中。MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境，常被用来实现各种算法，包括路径规划。势场法（Potential Field Method）是一种广泛应用的路径规划方法，它通过模拟物理场来寻找最优路径，避开障碍物。

轨迹优化 | 基于边界中间值问题(BIVP)的路径平滑求解器(附C++/Python仿真)🔥课设、毕设、创新竞赛必备！🔥本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实战，包括：曲线生成、碰撞检测、安全走廊、优化建模(QP、SQP、NMPC、iLQR等)、轨迹优化(梯度法、曲线法等)，每个算法都包含代码实现加深理解

校园导航系统核心技术解析：高精度定位与 AR 实景导航的应用实践本文面向校园信息化建设者、技术开发者及教育行业数字化转型关注者，旨在解析如何通过 “高精度定位 + AR/VR 场景化服务” 技术体系，破解校区因建筑复杂、人流密集导致的寻路效率低下问题，探讨如何利用现有技术解决校园内导航难题，提升用户体验。如需获取校园导航系统解决方案可前往文章最下方获取，如有项目合作及技术交流欢迎私信作者。

无人机仿真环境（3维）附项目git链接随着无人机技术在物流、测绘、应急救援等领域的广泛应用，其自主导航、避障算法、路径规划及多机协同等核心技术的研究需求日益迫切。为降低实地测试成本、提高研发效率，本项目旨在构建一个高精度、可扩展的无人机三维虚拟仿真环境，支持算法验证、仿真训练与场景压力测试。支持导入相关航线路径，进行无人机编队/分布路径模拟，支持多种无人机队形，支持输入大区域类型根据无人机数量进行区域划分。可视化方面，支持放大缩小，视野转换，全方位调整视野角度。

贝塞尔曲线原理如下图所示， P 0 P_0 P0, P 1 P_1 P1 是平面中的两点，则 P ( t ) P( t ) P(t) 代表平面中的一段线段。考虑这样一条曲线方程 P ( t ) = P 0 + ( P 1 − P 0 ) t = ( 1 − t ) P 0 + t P 1 \begin{aligned} P(t)=P_0+(P_1−P_0)t=(1−t)P_0+tP_1 \end{aligned} P(t)=P0+(P1−P0)t=(1−t)P0+tP1 一阶曲线很好理解，就是根据 t t t来的线

无人船 | 图解基于PID控制的路径跟踪算法(以全驱动无人艇WAMV为例)PID控制是一种常用的经典控制算法，其应用背景广泛，例如PID代表比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative)，它通过根据误差信号的大小和变化率来调整控制器的输出，以使系统的输出尽可能接近期望值，其控制框图如下所示

运动规划实战案例 | 基于四叉树分解的路径规划(附ROS C++/Python仿真)路径规划的本质是在给定环境中寻找从起点到终点的最优或可行路径，其核心挑战在于如何高效处理环境信息。传统栅格法将环境均匀划分为等大小的网格，虽直观但面临“维度灾难”——环境规模扩大时，计算量呈指数级增长。例如，一个100×100的二维栅格地图需维护10000个节点，而三维环境下这一数字将飙升至百万级别。拓扑图路径规划算法的核心思想在于将复杂的高维连续空间抽象为低维的离散图结构。基于障碍边界的可视图法(运动规划实战案例 | 基于可视图的路径规划算法(附ROS C++/Python仿真))以及维诺图法(路径规划

Java 大视界 -- Java 大数据在智能农业无人机植保作业路径规划与药效评估中的应用（165）💖亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！💖

基于深度强化学习的智能机器人路径规划技术研究在人工智能与机器人技术飞速发展的今天，智能机器人在工业、服务、物流等领域的应用日益广泛。路径规划作为智能机器人运动的核心技术之一，直接影响机器人的工作效率和安全性。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）技术为机器人路径规划带来了新的突破。本文将深入探讨深度强化学习在智能机器人路径规划中的应用，分析其原理、优势以及面临的挑战，并通过实验验证其有效性。一、引言路径规划是指在给定的环境中，为机器人找到一条从起点到终点的最优路径，同时避开障碍物。传统的路径规划

点云登山者

登山第二十梯：无人机实时自主探索——我是一只小小小鸟文章目录一摘要二资源三内容自主探索是无人机（UAV）各种应用的基本问题。最近，基于 LiDAR 的探索因其能够生成大规模环境的高精度点云地图而受到广泛关注。虽然点云本身就为导航提供了信息，但许多现有的勘探方法仍然依赖于额外的（通常是昂贵的）环境表示。这种依赖源于两个主要原因：需要边界检测或信息增益计算，这通常取决于内存密集型占用网格地图，以及直接在点云上进行路径规划的高计算复杂性，主要是由于昂贵的碰撞检查。为了解决这些限制，我们提出了 EPIC，这是一个基于 LiDAR 的轻量级无人机探索框架，

Bug 算法路径规划：原理、推导与实现在机器人导航与自主移动领域，路径规划是实现智能行为的关键技术。它决定了机器人如何在复杂环境中从起始点安全、高效地移动到目标点。Bug 算法作为经典的局部路径规划方法，具有简单性、实时性和无需全局地图的显著特性。这使得它在未知环境探索、工业机器人避障等场景中具有重要的应用价值。例如，在未知环境探索中，机器人可以利用 Bug 算法实时规划路径，而无需预先了解整个环境的地图信息；在工业机器人避障场景中，Bug 算法能够快速响应，帮助机器人避开突然出现的障碍物。本文将从算法原理、数学推导、实现步骤及代码解析三个维