在无人车系统（十一）：轨迹跟踪模型预测控制(MPC)原理与python实现【40行代码】中介绍了MPC方法在无人车轨迹跟踪中的应用。以Udacity中的例子作为引子，详细介绍了MPC的原理，无人车的运动学模型，以及给出基于python的实现。Udacity的仿真器是一些特定的环境，没有ros中的stage或gazebo灵活。本文以turtlebot的轨迹跟踪任务作为引子，介绍在ROS Stage仿
一、问题描述 杨浦区卫计委通过捐赠和购买组织了一批重达50吨防疫物资需要分发到本区内的各街道（具体分配方案如下表）。假设卫计委雇用了运输公司的一辆载重量为5吨的卡车负责将物资分别从卫计委运送到各街道办事处，请建立数学模型给出详细且最经济的运输方案。已知：卡车的每公里运输成本为: 20元+载货量*10元/吨。综合考虑时间和运输成本, 给出一个最优运输方案。 物资分配方案（单位：吨） 街道 物资量 街
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2024-08-11 12:41:18
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如何安全有效的规划行驶路线，是自动驾驶汽车需解决的最大的难题之一。事实上，路径规划技术，现阶段是一个非常活跃的研究领域。路径规划之所以如此复杂，是因为其涵盖了自动驾驶的所有技术领域，从最基础的制动器，到感知周围环境的传感器，再到定位及预测模型等等。准确的路径规划，要求汽车要理解我们所处的位置以及周边的物体(其他车辆、行人、动物等)会在接下来的几秒钟内采取什么样的行为。另一项关键技术是轨迹生成器(t
工业机器人一般遇到的是四轴，六轴，其实也有其他类型，首先分析一下各种轴数是如何定义出来的： 一轴 - 可以拿起一个对象，并沿直线移动 两轴 - 可捡起一个物体，抬起它，它的水平和垂直移动，并将其设置或呈现 - 一个X / Y平面上 - 不改变对象的方向 三轴 - 可以捡起一个物体，抬起它，它的水平和垂直移动，并将其设置或呈现 - 触手可及的机器人在X，Y，Z空间的任何地方 - 在不改变
路径规划 | 基于DQN深度强化学习算法的路径规划（Matlab）
原创
2024-07-24 11:07:31
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机械臂建模，轨迹规划，避障路径规划（介绍+代码）（三）前言使用蚁群算法的路径规划机械臂碰撞检测机械臂避障路径规划整体仿真程序下载 前言最近写的一个作业，记录分享一下，主要是对机械臂在MATLAB中的仿真，其中包括机械臂建模，机械臂轨迹规划，机械臂避障路径规划等。前面两个博文中：机械臂建模，轨迹规划，避障路径规划（介绍+代码）（一）机械臂建模，轨迹规划，避障路径规划（介绍+代码
# 深度学习 学习路径
## 什么是深度学习
深度学习是一种机器学习的方法，它模拟人脑的神经网络进行信息处理和学习。深度学习的主要特点是可以通过对大量数据的训练来学习特征，并且可以根据这些特征来进行分类、识别等任务。深度学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
## 学习路径
要学习深度学习，我们可以按照以下路径进行学习：
### 1. Python编程基础
深
原创
2023-07-21 09:27:46
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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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上一篇介绍了遗传算法，本篇接着介绍应用于路径规划的另一种算法——粒子群算法（PSO），主要介绍算法的理论基础以及实现流程等。 本篇目录1. 算法起源与理论基础2. 算法实现流程（1）粒子群初始化（2）粒子群适应度计算（3）速度与位置属性更新3. 路径规划应用示例（1）粒子群初始化（2）适应度计算（3）速度与位置属性更新（4）最佳适应度更新4. 遗传算法与粒子群算法5. 总结 1. 算法起源与理论基
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2024-07-16 14:44:10
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哈哈哈，我整理了一下深度学习的学习路径
原创
2021-08-02 15:35:19
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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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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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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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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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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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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
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Minimum Snap是轨迹优化中的常用方法，其效果如下： 上图中红线为Minimum Snap优化生成的光滑轨迹，可以看出Minimum Snap有利于光滑曲线的生成。该算法虽然可以控制轨迹经过哪些路标点，但是没有考虑环境中的障碍物信息(如图中红色方块)，不利于做避障。软/硬约束硬约束 硬约束要求严格满足上述等式约束或不等式约束。软约束 软约束将约束加入在目标函数里，即加入惩罚项。1.硬约束轨
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2024-04-28 10:35:01
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一 前言最近是由于项目需求，完成了一个无人车路径跟踪算法，方便后续进行更复杂的算法实现。无人车搭载定位传感器通过人为驾驶获取跟随路径点，然后采用纯跟踪算法完成车辆的自主跟随运动。二 实现方案项目有一辆无人车，传感器有导远电子的车载组合惯导定位系统和激光雷达，相机。实际上我只是用了组合惯导。
采用方案流程：
1.人为开车通过惯导记录车轨迹
2.采用纯跟踪算法来对其进行跟踪具体实现流程会在下一节讲，因
路径规划入门学习小记路径规划算法实现基于搜索的路径规划--Searching based算法基础BFS Breadth-First SearchA*算法算法实现A*实现BFS实现基于采样的路径规划--Sampling BasedRRT的思想RRT的实现滚动规划其他工作配置文件的使用ini文件格式介绍读取配置文件 路径规划算法实现本文用于记录自己在入门路径规划路上的一些简单的心得体会。从这次的学习
