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机器人路径规划中局部路径规划常用的人工势场法，在matlab仿真的原代码-robot path planning local path planning commonly used artificial potential field in Matlab simulation of the original code
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利用人工势场法进行移动机器人的路径规划的matlab程序。包含具体的讲解。,The use of artificial potential field method for mobile robot path planning matlab procedures. Contains specific explanation.
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利用蚂蚁算法求解最短路径问题，稍作修改既可以用于移动机器人路径规划当中。,Ants use the shortest path algorithm to solve the problem, with some slight modifications can be used in mobile robot path planning among them.
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用差分方法,进行机器人路径规划仿真的程序-Robot swarm simulation in discrete time. Builds on simulation of robot path planning problem for obstacle avoidance problem
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A*算法 机器人路径 单机器人路径 多机器人路径规划算法-A* algorithm for robot path of a single robot path to multi-robot path planning algorithm
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双蚁群算法实现机器人路径规划，采用面向对象的方法编写，蚂蚁数量和起始点可以设置，障碍率可以设置，障碍可以自动生成也可以手工使用鼠标设置。
已发表相关论文。
有兴趣的朋友可以检索“孙纯哲 凹形障碍全局路径规划的双蚁群完全交叉算法”-Ant colony algorithm to achieve dual-robot path planning, object-oriented method to prepare, ants can set the number and the starti
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用Matlab实现了机器人最优路径规划中的全局路径规划，算法采用的是基于方向权的二叉树算法。-Using Matlab to achieve the optimal robot path planning in the global path, planning algorithm uses a binary tree algorithm based on the direction.
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用MATLAB 实现的机器人在平面上的路径规划，实用栅格法处理环境和障碍物。-Implemented using MATLAB robot path planning in the plane, utility grid method to deal with environmental and obstacles.
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下面的程序是蚁群算法在最短路中的应用，稍加扩展即可应用于机器人路径规划-The following program is the shortest in the ant colony algorithm in the application of a little extension can be applied to robot path planning
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《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》一书所有的matlab仿真程序。本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑膜控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。-" Robot Control System Design and MATLAB simulation,"
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蚁群算法TSP问题matlab源代码,程序是蚁群算法在最短路中的应用，稍加扩展即可应用于机器人路径规划.-Ant colony algorithm TSP matlab source code, and the program is the ant colony algorithm in the most short circuit, the application can be applied to expand a robot path planning.
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Design a feedforward network is u
dehaze algorithms review
path planning using GA and ACO...
The neural network adaboost stron
TS neural network m files, fast c
bp neural network, written with C
Bayes net and memory based learni
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Design a feedforward network is u
dehaze algorithms review
path planning using GA and ACO...
The neural network adaboost stron
TS neural network m files, fast c
bp neural network, written with C
Bayes net and memory based learni
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为了提高四足机器人在复杂环境下的适应性,重点研究了采用飞行时间(TOF)原理相机的四足机器人环境感知策略并改进了地形识别及路径规划算法.首先采用高斯过程回归(GPR)模型对TOF相机的距离数据进行误差校正,解决了采用传统多项式或三角函数模型进行误差修正时模型阶次过高及函数组合复杂的问题.基于得到的环境深度信息,采用数字高程模型(DEM)进行地形描述,并通过计算各栅格的坡度、粗糙度、起伏度对地形进行识别.粗糙度由该栅格所处的坡度平面与其8邻域高程点的离散程度进行计算,避免了采用高程方差计算时对粗糙
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Implementation of Optimal Path Planning of mobile robot using Particle Swarm Optimization (PSO) in MATLAB
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蚁群算法在机器人路经规划中MATLAB栅格地图求得最短路径(Robot path planning MATLAB ant colony algorithm to find the shortest path in the grid map)
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智能小车是移动机器人的一种，可通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制。要想让智能小车在行驶过程中能成功地避开障碍物，必须对其进行路径规划?，路径规划的任务是为小车规划一条从起始点到目标点的无碰路径。路径规划方法有：BP人工神经网络法（Back Propagation）、机器学习（Reinforcement Learning）、以及模糊控制（Fuzzy Control）方法等。模糊技术具有人类智能的模糊性和推理能力，在路径规划中，模糊推理的应用主要体现在基于行为的导航方式上，即将机器
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智能小车是移动机器人的一种，可通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制。要想让智能小车在行驶过程中能成功地避开障碍物，必须对其进行路径规划?，路径规划的任务是为小车规划一条从起始点到目标点的无碰路径。路径规划方法有：BP人工神经网络法（Back Propagation）、机器学习（Reinforcement Learning）、以及模糊控制（Fuzzy Control）方法等。(There are many ways on autonomous mobile robot obstac
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移动机器人自主避障系统的设计方法多种多样，其中基于模糊控制的机器人避障系统主要是利用模糊逻辑控制器对机器人周围环境信息进行分析和判断，并规划出一条到达目标点的无碰撞路径。该方法有着占用资源小，反应迅速，并能应对相对复杂的外部环境。本文主要以基于模糊控制原理对移动机器人避障路径规划所作的相关研究为主要内容。(There are many ways on autonomous mobile robot obstacle avoidance system
designing, which bas
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机器人运动学，动力学matlab套件，内有详细使用说明文件，做机器人路径规划很好用。(The robot kinematics, the dynamic matlab suite, and the detailed instructions for use in the robot path planning.)
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