路径规划

【MATLAB例程】三维快速扩展随机树（RRT）路径规划与到达角（AOA）定位算法｜三维避障+定位仿真。附下载链接原创代码，包运行成功，请勿翻卖程序为三维快速扩展随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）避障路径规划与到达角（Angle of Arrival, AOA）定位的仿真，带有对三维规划轨迹、定位轨迹及定位误差进行分析。地图范围、障碍物、起终点、锚节点位置、RRT规划参数及AOA量测噪声等均可自行修改，便于构建不同三维仿真场景。

火星机器人life

DWA + MPC 分层协作：让移动机器人既敢绕障、又能贴住路径原文：Autonomous Navigation of Mobile Robots: A Hierarchical Planning–Control Framework with Integrated DWA and MPC 作者：Zhongrui Wang、Shuting Wang、Yuanlong Xie、Tifan Xiong、Chao Wang（华中科技大学机械科学与工程学院；哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室）期刊：Sensors 2025, 25, 2014（MDPI，2025-0

【MATLAB例程】三维RRT路径规划与TDOA定位算法。有中文注释、包运行成功，文末有完整代码的下载链接完整代码，附下载链接欢迎交流，但请勿翻卖程序为三维RRT路径规划与TDOA定位算法。路径规划部分采用RRT快速随机树，定位部分采用 TDOA 量测模型。TDOA部分包含到达时间差量测、粗网格初值和Gauss-Newton迭代

【MATLAB例程】二维Astar路径规划与AOA-TDOA定位仿真。完整代码，附下载链接。包运行成功，带中文注释完整的MATLAB代码（m文件）下载链接，可直接运行原创代码，欢迎交流讨论，请勿翻卖。本为二维A*路径规划与AOA-TDOA融合定位算法所需的路径规划和定位算法防止验证。路径规划部分采用A*栅格搜索，定位部分采用 AOA + TDOA 量测模型。融合部分只保留AOA与TDOA两类残差，并将二者堆叠为同一个最小二乘问题。

路径规划666

（MATLAB代码）退火PSO融合DWA算法的船舶路径规划MATLAB实现（260915）粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法，因其参数少、收敛速度快、实现简单等优点，被广泛应用于路径规划领域。然而，标准PSO算法容易陷入局部最优，且规划出的全局路径无法应对动态障碍物。为此，本文引入模拟退火机制改进PSO算法（退火PSO），提升全局搜索能力，并融合动态窗口法（Dynamic Window Approach，DWA）进行局部避障，实现全局最优与局部动态避障相结合的船舶路径规划方法。

今天吃饺子

基于MOPGA-NSGA-II 的电动车多目标路径优化研究（考虑路况天气与充电约束）（MATLAB 实现）电动车路径规划和传统车辆不一样——不仅要考虑距离，还要考虑电量够不够、中途在哪充电、充电排多久的队。更关键的是，最短的路不一定最省电，最省电的路可能最费时间，三个目标之间存在天然的矛盾。

家庭扫地机器人路径规划Python版本扫地机器人核心是全覆盖路径规划 CCPP（Complete Coverage Path Planning），分为：综述类、国内期刊（全覆盖 / 改进算法）、外文经典、SLAM + 规划工程类，适合毕设、课题调研，全部聚焦家庭室内家居场景。

【玩转VLA具身智能机械臂】（二）：MoveIt2 运动规划——架构、配置与 C++ 上手说人话：MoveIt2 就是机械臂界的"全家桶"——第一期我们手写的 IK、碰撞、规划，官方都写好了，还打包成一个叫 move_group 的"中央调度器"。你只要告诉它"我要去哪"，它自己会算 IK、查碰撞、调规划器、发轨迹

妍妍爱学习

Matlab程序蚁群算法.doc,PL,Tau=ACASP函数, 该函数的参数有G、Tau、K、M、S、E、Alpha、Beta、Rho、Q , %% --------------------------------------------------------------- %这里是ACASP.m文件, 它是蚁群算法动态寻路算法 , PLA 在China , Email是@ , 全部内容 %% --------------------------------------------------------------- %输入参数列

多Agent路径规划 LaCAM for multi-agent path finding (MAPF）想象一个仓库，里面有很多机器人（比如 400 个），每个机器人需要从自己的起点走到自己的终点，而且所有机器人同时移动，彼此之间不能相撞、不能穿越。这就是多智能体路径规划（Multi-Agent Path Finding, MAPF）问题。

Hybrid A* 算法文献解读文献标题: Practical Search Techniques in Path Planning for Autonomous Driving 作者: Dmitri Dolgov, Sebastian Thrun, Michael Montemerlo, James Diebel 机构: Stanford University, Toyota Research Institute 发表会议: AAAI 2008 应用场景: 2007 DARPA Urban Challenge（斯坦福赛车队机器人 Ju

〔ROS2 实战笔记-1〕Navigation2 导航框架解析在机器人自主移动领域，导航系统始终是核心组成部分。从室内服务机器人到工业AGV，一个稳定、灵活的导航框架往往决定了项目的成败。

行者-全栈开发

AI 驱动的智能行程规划系统：腾讯地图 Map Skills 实战💡 摘要: 本文深入讲解了如何使用腾讯地图 Map Skills 构建 AI 驱动的智能行程规划系统，涵盖需求分析、NLU 模块设计、Tool Calling 实现、POI 检索、路径规划、行程生成算法、多人汇合点推荐等核心内容。通过完整的代码示例和实战案例，展示如何从零到一打造企业级 LBS 应用。包含 8 个常见问题和性能优化技巧，适合有一定基础的开发者进阶学习。

强盛机器学习~

考虑异常天气和太阳辐射下基于强化学习的无人机三维路径规划目录环境建模(1)异常天气区域约束(2)太阳辐射模型算法设计结果展示完整代码获取以往关于无人机的推文都是利用元启发式算法去解决的：

基于强化学习Q-learning算法的无人机三维路径规划算法原理与实现，MATLAB代码本文基于Q-learning离线强化学习，实现三维栅格环境下无人机无碰撞、最短路径、最少步数路径规划。无人机具备1格/2格三维全向移动、对角线飞行、悬停能力，通过与环境交互迭代学习最优策略，以到达终点、路径距离、移动步数、避障为核心目标，输出满足约束的最优飞行路径。

基于控制障碍函数（CBF）的多无人机编队避障路径规划研究，MATLAB代码多无人机编队协同作业在巡检、侦察、应急救援等领域具有广泛应用前景，但其安全运行面临机间避碰、环境障碍规避、编队保持与实时响应等多重挑战。传统路径规划方法存在实时性差、安全约束难以严格保障、分布式协同能力不足等问题。针对上述问题，本文开展基于控制障碍函数（Control Barrier Function, CBF）的多无人机编队避障路径规划研究，核心是将各类安全约束转化为可计算的数学条件，结合二次规划（Quadratic Programming, QP）实现最小干预式控制，在保障系统安全的前提下完成编队任务

基于四旋翼无人机离散建模与增量PID控制及轨迹跟踪研究，MATLAB代码四旋翼无人机作为一类典型的强耦合、多输入多输出（MIMO）高度非线性欠驱动系统，凭借结构简洁、机动性能优异、悬停特性良好等优势，在科研、工业及军用领域得到广泛应用。此类系统的动力学特性复杂，仅通过经验调参难以实现鲁棒稳定的控制效果与可预测的动态响应，因此需通过严格的建模与控制器设计流程，在保证系统可控性与可分析性的前提下，完成控制律的设计与实现。本文以四旋翼无人机为研究对象，从六自由度刚体动力学出发，完成悬停点小扰动线性化、零阶保持（ZOH）离散化建模，进而设计增量式PID串级控制器，并通过MATLAB仿

机器学习之心

移动机器人在静态与动态障碍物环境下的全局路径规划与局部避障仿真MATLAB代码该 MATLAB 代码实现了一个移动机器人在静态与动态障碍物环境下的全局路径规划与局部避障仿真系统。随着智能机器人技术的发展，机器人在复杂环境中的自主导航成为研究热点。该代码结合了全局路径规划（A*算法）与局部动态避障（DWA算法），旨在解决机器人在已知静态地图中遇到未知静止障碍物和移动障碍物时的路径重规划与安全行驶问题。

Matlab程序设计与单片机

【无人机路径规划】基于标准A星算法基于标准A星算法的无人机路径规划无人机；路径规划； A星算法无研究标准A star算法的基本原理和三维地图路径规划求解方法，结合参考文献研究如何使用标准A star算法求解三维地图下的无人机路径规划，其中包括：如何创建3维地图；如何创建开放和关闭列表；如何设定结束条件以及如何选择A星算法的8个方向。为了更好地显示出A星算法在三维地图求解最优路径的效果，使用Matlab软件编程来实现三维地图下A star算法优化的无人机路径规划与避障，并且输出三维路径图和路径长度等信息

Matlab程序设计与单片机

【机器人最短路径规划问题】基于模拟退火算法SA基于模拟退火算法的机器人最短路径规划问题模拟退火算法；栅格地图；最短路径规划； Matlab无移动机器人路径规划时机器人学的一个重要研究领域，它要求机器人依据某个或某个优化原则（如最小能量消耗、最短路径规划、最短行走时间等等），在其工作空间中寻找一条从起始状态到目标位置的能避开所有障碍物的最优路径。机器人路径问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、起始位置和终止位置定位以及障碍物避障的问题。