本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。[1]

MATLAB算法-循环神经网络(RNN)算法详解，附代码

基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

各种算法来通过 Matlab 解决 LASSO 问题，包括： 投影梯度法，通过将原始问题重新表述为具有框约束的二次规划 原始问题的次梯度方法 平滑原始问题的梯度方法 平滑原始问题的快速梯度法 原始问题的近似梯度法 原始问题的快速近端梯度法 对偶问题的增强拉格朗日方法 对偶问题的乘法器交替方向法 原问题线性化乘法器的交替方向法 AdaGrad、Adam、RMSProp、使用次梯度的动量

参考《图论算法及其MATLAB实现 王海英 北航》

路径规划算法仿真 A星算法 传统A*(Astar)算法+改进后的A*算法 Matlab代码 可以固定栅格地图与起点终点 可以进行定量比较 改进： ①提升搜索效率（引入权重系数） ②冗余拐角优化（可显示拐角优化次数） ③路径平滑处理（引入梯度下降算法配合S-G滤波器） 想要的可以加好友我 先发传统A＊代码确认可以运行后补发改进后的A*算法完整程序 代码含注释

FMCW RADAR 2D CFAR算法MATLAB 仿真，可直接下载运行。 如有问题，欢迎联系博主。

DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法，考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型，程序运行可靠

使用MATLAB软件进行A*算法机器人路径规划代码编程仿真，得到多机器人路径规划仿真路径及坐标图，从空间、时间等不同角度进行分析，以清晰的机器人路径轨迹直观的展现多机器人在路径规划过程中的轨迹情况，并通过时空规划图和平面规划图的形式展现仿真结果，在机器人仿真程序中可对机器人起始坐标进行更改，以提供不同的机器人起始坐标，同时也可增加或减少机器人的数量，同时展现出更多机器人在路径规划过程中的情况。

A星融合DWA的路径规划算法，可实现静态避障碍及动态避障,代码注释详细,matlab源码