1. Python数据结构1. 基本数据类型（整数、小数、字符）1.基本数据类型有5种：int bool float complex long2.每一种数据类型该如何定义3.数据类型之间可以强制转换（int float long bool str）五种中以相互转换age = '1314' #字符串的定义temp = int(age) #将字符串强制转换为整数print(temp*2) #做整数的相
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2024-10-15 07:17:26
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# 深度学习与Python入门指南
深度学习作为机器学习的一个子领域，近年来得到了广泛的应用。对于新手开发者来说，Python是实现深度学习的理想语言。本文将为您提供一个详细的指南，帮助您通过Python实现深度学习，并概述每个主要步骤。
## 流程图
我们可以使用以下流程图来描述实现深度学习的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[
原创
2024-08-20 06:39:27
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路径规划是人工智能领域中的重要问题之一，涉及到在给定环境中找到最优路径的任务。深度 Q 网络（Deep Q Network，简称 DQN）是一种强化学习算法，已被成功应用于解决路径规划问题。本文将介绍如何使用 Python 和 DQN 算法实现路径规划，帮助读者理解和应用这一领域的技术。1. 背景知识1.1 强化学习强化学习是一种机器学习范式，其中智能体通过与环境交互，学习选择行动以最大化预期奖励
原创
2024-05-31 16:03:10
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# Python Q-Learning 三维路径规划
## 引言
在实际的应用中，路径规划是一个非常重要的问题。在这篇文章中，我将教会你如何使用 Python 实现三维路径规划算法。我将为你介绍整个过程的流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
journey
title 三维路径规划流程
流程1
流程2
流程3
流程
原创
2024-01-12 09:20:37
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路径规划 | Q-learning机器人路径规划算法（Matlab）
原创
2024-08-04 00:56:53
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MazeProblem简单介绍一下该项目不过是一个平平无奇的小作业，基于python3.8开发，目前提供两种迷宫生成算法与三种迷宫求解算法，希望对大家的学习有所帮助。效果图如下所示：环境介绍刚刚说了，这是python3.8，同时我们还包含了两个第三方库，这些我将会放在requirement.txt中。是的，我现在意识到它非常重要，因为跑别人代码没有它真的很容易环境冲突。文件介绍项目很简单，一共只有
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2024-03-07 20:54:52
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车辆路径规划问题的研究一般较常遇到需要画出车辆路径示意图，已知有每辆车的真实坐标序列，那么如何利用在一个空白的坐标轴上画出路径呢？1.准备1.1 matplotlib引入一般情况下只引入plt就行了，但是我这里因为要修改图例的字体，直接将matplotlib也引入进来:import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt1.2 数据形式我的数据形式是一
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2023-06-21 23:59:23
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一、算法框架设计 Q-learning路径规划的核心流程包含以
一. DJKSTRA算法概述我们可以将地图抽象为Graph的数据结构，然后利用Graph的广度优先遍历算法(Breadth-First Search, BFS)解决无权重的High-Level的地图级别的规划。但是实际应用场景中，地图中各个路径所代表的Graph的边的权重都是不同的，比如距离长的Edge权重就应该比较低；交通拥堵的Edge权重就应该低等等。对于有权重的Graph如何进行最短路径规划
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2023-11-01 11:01:36
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ROS入门 7.2.4 导航实现04_路径规划《ROS入门-理论与实践》视频教程镇楼
毋庸置疑的，路径规划是导航中的核心功能之一，在ROS的导航功能包集navigation中提供了 move_base 功能包，用于实现此功能。1.move_base简介move_base 功能包提供了基于动作(action)的路径规划实现，move_base 可以根据给定的目标点，控制机器人底盘运动至目标位置，并且
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2023-08-23 20:38:03
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最近在做移动机器人路径规划相关的topic，打算对路径规划算法做一个调研，并写下这篇记录。本博文的大部分内容来源于网络的博客或者论文，相关的参考也会给出来。本博文仅作本人学习记录用。 目录引言什么是路径规划？路径规划发展趋势多传感器融合路径规划多机器人协作路径规划多算法融合路径规划 路径规划算法分类机器人传统路径规划方法可视图法 栅格法 人工虚拟势场法机器人
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2024-06-18 20:05:16
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参考：http://www.banbeichadexiaojiubei.com/index.php/2020/02/26/%e8%87%aa%e5%8a%a8%e9%a9%be%e9%a9%b6%e8%b7%af%e5%be%84%e8%a7%84%e5%88%92-dijkstra%e7%ae%97%e6%b3%95/ 一. DJKSTRA算法概述我们可以将地图抽象为Graph的数据结
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2023-07-05 17:19:26
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应该很多人都还记得微信的小程序游戏：跳一跳。那时候很多人都是用Python来玩，羡慕他们能够得高分的同时，也产生了一波 对Python产生了浓厚的兴趣伙伴，包括我身边朋友也是，好几个从此也开始学习Python。 但对于刚开始学习Python的伙伴来说，都不知道如何开始，也不知道该如何定制学习路线，今天就给大家分享对于零基础Python初学者该如何规划学习路径，但每个人情况不一样，制定的
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2023-08-29 21:37:22
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之前已经实现了人工势场法避障的python仿真，人工势场法适用于局部避障，不依赖全局障碍物信息，根据实时检测到的障碍物即可进行避障。但其不能确保得到的路径最优，且存在局部极小值等问题。如果在已知部分障碍物信息的情况下，进行全局的路径规划，以局部避障方法作为辅助，可以得到更好的效果。经过算法调研，了解到RRT方法（快速扩展随机树）和PRM方法（概率路线图方法）可以实现全局障碍物信息下的路径规划。PR
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2024-03-11 17:20:12
170阅读
1 模型 提出了一种基于强化学习的机器人路径规划算法,该算法将激光雷达所获取的移动机器人周围障碍物信息与目标点所在方位信息离散成有限个状态,进而合理地设计环境模型与状态空间数目;设计了一种连续的报酬函数,使得机器人采取的每一个动作都能获得相应的报酬,提高了算法训练效率.最后在Gazebo中建立仿真环境,对该智能体进行学习训练,训练结果验证了算法的有效性;同时在实际机器人上进行导航实验,实验结果表明
原创
2021-10-05 09:31:00
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文章目录参考资料1. 算法简介2. 算法精讲2.1 预处理2.2 开始搜索2.3 继续搜索2.4 确定实际路径3. 算法总结3.1 算法步骤3.2 伪代码4. python实现5. c++实现 参考资料Introduction to the A* Algorithm路径规划与轨迹跟踪系列算法Robotic Motion Planning Lectures 路径规划之 A* 算法1. 算法简介A*
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2023-08-06 07:46:05
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在上一节中，介绍了 RRT 算法的原理，这一节将一步步实现 RRT 路径规划算法在二维环境中的路径规划，来进一步加深对 RRT 算法的理解。二维环境的搭建我们将搭建下图所示的二维环境，绿色点为起点（0，0），红色点为目标点（15, 12），黑色的圆表示障碍物。实现上述环境的代码如下：start = [0, 0] # 起点
goal = [15, 12] # 终点
# 障碍物 （
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2023-09-04 13:00:43
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动态规划是一种通过将复杂问题分解为更简单的子问题来求解问题的方法。在路径规划的问题中，我们常常需要找出在一个网络（如图、矩阵等）中从起点到终点的最优路径。在本博文中，我将以“动态规划 路径规划 python”为核心，详细记录这个过程。
### 环境预检
在进行路径规划时，首先能够通过思维导图梳理出该项目的主要思路，我们可以将问题转化为“动态规划”过程。为此，我扩展了项目的硬件配置表格以确保环境
1、简介“D*算法”的名称源自 Dynamic A Star,最初由Anthony Stentz于“Optimal and Efficient Path Planning for Partially-Known Environments”中介绍。它是一种启发式的路径搜索算法，适合面对周围环境未知或者周围环境存在动态变化的场景。2、算法原理同A*算法类似，D-star通过一个维护一个优先队列（Ope
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2023-08-25 16:01:27
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一、Dijkstra算法 Dijkstra算法从物体所在的初始点开始，访问图中的结点。它迭代检查待检查结点集中的结点，并把和该结点最靠近的尚未检查的结点加入待检查结点集。该结点集从初始结点向外扩展，直到到达目标结点。Dijkstra算法保证能找到一条从初始点到目标点的最短路径，只要所有的边都有一个非负的代价值。 1.1 算法原理与效果图 Dijkstra算法采用贪心算法的思想，解决的
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2024-07-29 19:31:37
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