路径规划

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

深蓝学院第二章路径规划——ROS图搜索算法（二）从工作空间->配置空间映射：将具有一定范围大小的robot映射为质点，让障碍物进行膨胀。将无人机看成圆盘或者圆球，以半径大小将障碍物进行膨胀，然后将无人机看成质点。

天亮有惊喜

基于改进型灰狼优化算法(GWO)的无人机路径规划GWO是一种群体智能优化算法，模仿灰狼的社会等级和狩猎行为。原始的GWO有一些局限性，比如容易陷入局部最优，收敛速度慢等，所以改进型的GWO可能通过不同的策略来优化这些问题，比如引入动态权重、混合其他算法（如粒子群优化、模拟退火）、多目标优化策略或分阶段搜索机制等，提升算法在复杂场景中的性能。

ROS应用之SwarmSim在ROS 中的协同路径规划在多机器人系统（Multi-Robot Systems, MRS）中，SwarmSim 是一个常用的模拟工具，可以对多机器人进行仿真以实现复杂任务的协同。除了任务分配逻辑以外，SwarmSim 在协同路径规划方面也具有重要意义。协同路径规划是指多机器人在同一环境中找到彼此不发生冲突的最优路径，以完成各自的目标任务。本文将从理论到实现详细解析 SwarmSim 在协同路径规划中的应用。

PID控制器 (Proportional-Integral-Derivative Controller) 算法详解及案例分析PID控制器（Proportional-Integral-Derivative Controller）是一种经典的控制策略，广泛应用于工业控制、机器人控制、自动化系统等领域。PID控制器通过比例、积分和微分三个部分的组合，实现对系统的精确控制。

软件算法开发

机器人路径规划和避障算法matlab仿真,分别对比贪婪搜索,最安全距离,RPM以及RRT四种算法目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1贪婪搜索算法原理4.2最安全距离算法原理

【路径规划】原理及实现路径规划（Path Planning）是指在给定地图、起始点和目标点的情况下，确定应该采取的最佳路径。常见的路径规划算法包括A* 算法、Dijkstra 算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）等。

路径规划——RRT*算法RRT Star 算法是一种渐近最优的路径规划算法，它是 RRT 算法的优化版本。RRT Star 算法通过不断地迭代和优化，最终可以得到一条从起点到目标点的最优路径。在学习RRT Star 算法之前最好先学习一下RRT原始算法：RRT算法与RRT 算法相比，RRT Star 算法的主要不同之处在于它对已构建的路径进行优化，以提高搜索效率和精度。RRT Star算法与RRT算法的区别主要在于重新选择父节点和重新布线两个方面。

自动驾驶合集（更新中）车辆模型基础合集控制合集规划合集

路径规划——RRT-Connect算法RRT-Connect算法是在RRT算法的基础上进行的扩展，引入了双树生长，分别以起点和目标点为树的根节点同时扩展随机树从而实现对状态空间的快速搜索。在此算法中以两棵随机树建立连接为路径规划成功的条件。并且，在搜索过程中使用了贪婪搜索的方法，在搜索的过程中，两棵树是交替扩展的，与RRT算法不同的是，RRT-Connect算法并不是每次扩展都会进行随机采样，而是第一棵树先随机采样进而扩展一个新的节点node_new，然后第二棵树利用node_new节点往相同的方向进行多次扩展直到扩展失败才会开始下一轮的交替

路径规划 | ROS中多个路径规划算法可视化与性能对比分析🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。

软件算法开发

基于遗传优化算法的多AGV栅格地图路径规划matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1 栅格地图表示4.2 路径编码

多目标应用：基于多目标雾凇算法（MORIME）的移动机器人路径规划研究（提供MATLAB代码）移动机器人（Mobile robot，MR）的路径规划是移动机器人研究的重要分支之，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。目前，常用的移动机器人全局路径规划方法很多，如栅格法

多目标应用：基于环形拓扑的多目标粒子群优化算法（MO_Ring_PSO_SCD）的移动机器人路径规划研究（提供MATLAB代码）移动机器人（Mobile robot，MR）的路径规划是移动机器人研究的重要分支之，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。目前，常用的移动机器人全局路径规划方法很多，如栅格法

路线规划之Neo4jNeo4j 是一个领先的图数据库管理系统，以其高效处理和查询复杂关系数据的能力而闻名。它使用图结构存储数据，能够直观地表示实体及其之间的关系，非常适合处理社交网络分析、推荐系统、网络安全、供应链管理等场景中的复杂关系和连接数据。