自动循迹小车课件，这是我在网上看到的一点小分享，有助于使用ARDUINO学习者使用

内容概要：本文详细介绍了如何利用A*算法在MATLAB中实现无人机的三维路径规划及其动态避障功能。首先解释了A*算法的基础理论，即通过评估函数f(n)=g(n)+h(n)选择最佳路径。接着阐述了如何在三维空间中定义障碍物，并展示了具体的MATLAB代码实现，包括初始化环境、构建A*算法核心部分、获取邻居节点以及调用算法并进行可视化。此外，还讨论了动态避障机制，如实时更新障碍物位置和路径重规划的方法。最后，通过实验验证了该方法的有效性和性能。 适合人群：对无人机路径规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精确路径规划和避障能力的应用场合，如无人机物流配送、电力巡检等。主要目标是提高无人机在复杂环境中的自主导航能力和安全性。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和注释，便于读者理解和复现。同时，还提到了一些优化技巧，如路径平滑处理和并行计算加速，以提升算法效率。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

STM32红外循迹小车

基于海事避碰规则的无人船动态路径规划系统：航向角显示与障碍物风险规避分析,无人船路径规划 动态路径规划，遵循海事避碰规则，显示船的航向角，避障点，复航点以及危险度 ,无人船路径规划; 动态路径规划; 海事避碰规则; 航向角显示; 避障点; 复航点; 危险度,基于海事避碰规则的无人船动态路径规划系统 本文深入探讨了基于海事避碰规则的无人船动态路径规划系统，特别关注了航向角显示与障碍物风险规避分析两个核心环节。无人船路径规划的动态路径规划是确保海上航行安全的关键技术，它要求无人船在复杂的海洋环境中，能够自主地做出合理的航向调整，以避免与其它船只或海上障碍物发生碰撞。此系统的核心在于遵循海事避碰规则，通过精确的算法和传感器网络来识别潜在的障碍物，并计算出一条避开这些障碍物的安全航线。 在动态路径规划过程中，无人船系统需要实时更新其周围环境的感知数据，其中包括障碍物的位置、运动轨迹和速度等信息。这些数据被用来计算避障点，也就是无人船需要改变航线以避免碰撞的地点。此外，复航点是指无人船完成避障动作后可以安全返回原定航线的位置。在规划过程中，系统还会评估不同路径的危险度，以选择最安全的航行路线。 航向角显示是无人船动态路径规划中的一个重要组成部分。通过实时显示当前航向角，操作者可以直观地了解无人船的航行方向，这对于手动干预或决策支持至关重要。航向角的调整必须与海事避碰规则保持一致，确保在规则允许的范围内进行。 在技术实现方面，动态路径规划需要依靠先进的算法来优化航行路线，同时考虑动态海洋环境和实时变化的海上交通状况。技术文档《无人船路径规划技术动态路径规划与避障策.doc》和《无人船路径规划的动态策略与海事避碰规则应用一.doc》可能详细介绍了这些技术的实现方法和策略。此外，《无人船路径规划技术.html》和《无人船路径规划动态路径规划遵循海事.html》可能是更为直观的网页格式文档，用于展示研究成果或提供更交互式的用户界面。 图片文件（1.jpg, 4.jpg, 5.jpg, 6.jpg, 7.jpg, 8.jpg）可能包含了展示路径规划效果的图表或仿真结果的截图，有助于直观理解无人船的路径规划过程和避碰效果。由于缺乏具体内容，我们无法确定这些图片的详细信息，但它们很可能是技术报告和文章中的关键插图。 由于给定的标签是"xbox"，这可能是一个无关的标签或者是一个错误。在当前的背景下，我们主要关注无人船的动态路径规划技术和海事避碰规则的应用。 无人船动态路径规划系统是一项集成了多种先进技术的复杂系统，它不仅涉及到复杂的算法和数据处理，还需要与海事法规紧密结合，确保无人船在执行任务时既高效又安全。随着无人船技术的不断发展，我们可以期待这一领域在未来将带来更多的创新和改进。

内容概要：本文详细介绍了利用RRT（快速扩展随机树）算法为7自由度机械臂进行避障路径规划的方法。首先解释了为什么传统A*算法在这种高维空间中表现不佳，而RRT算法则更为高效。接着展示了RRT算法的具体实现，包括节点类的设计、碰撞检测、树的扩展以及路径优化等关键环节。文中提供了大量Python代码片段，帮助读者理解各个模块的工作原理。此外，还讨论了一些实用技巧，如引入偏向性采样以提高算法收敛速度，以及路径平滑处理以减少机械臂运动中的抖动。 适合人群：对机器人路径规划感兴趣的科研人员、工程师及有一定编程基础的学生。 使用场景及目标：适用于需要在复杂环境中进行精准操作的应用场合，如工业自动化生产线、医疗手术辅助设备等。目标是使机械臂能够在充满障碍物的空间中安全有效地完成指定任务。 其他说明：文章不仅涵盖了理论知识，还包括了许多实践经验和技术细节，有助于读者深入理解和掌握RRT算法及其在7自由度机械臂路径规划中的应用。

自动驾驶技术：动态避障与路径规划控制系列视频教程——MATLAB Simulink仿真实验及代码实现,自动驾驶路径规划 采用动态规划实现动态避障功能 MATLAB SIMULINK仿真实验视频效果 代码，相应软件安装好即可直接运行 从汽车运动学到动力学模型搭建，设计控制算法，到决策规划算法，一整套自动驾驶规划控制系列目前已在Matlab2018b、carsim2019.1 和prescan8.5.0联合软件上跑通 提供代码 ,核心关键词：自动驾驶; 路径规划; 动态规划; 避障功能; MATLAB SIMULINK仿真实验; 运动学模型; 动力学模型; 控制算法; 决策规划算法; Matlab2018b; carsim2019.1; prescan8.5.0。,"基于动态规划的自动驾驶路径规划与避障系统设计与仿真"

内容概要：本文详细介绍了如何利用动态规划（Dynamic Programming, DP）在MATLAB/SIMULINK环境中实现自动驾驶车辆的动态避障功能。首先，文章解释了动态规划的核心思想及其在路径规划中的应用，特别是通过状态转移方程来解决避障问题。接着，讨论了运动学模型（如自行车模型）的建立方法，以及如何通过PID和MPC控制算法进行路径跟踪和避障。此外，文章还探讨了联合仿真平台（MATLAB + Carsim + Prescan）的搭建和配置，展示了如何将理论转化为实际的仿真效果。最后，提供了完整的代码实现和调试技巧，帮助读者快速上手并优化性能。 适合人群：对自动驾驶技术和路径规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于研究和开发自动驾驶系统，特别是在复杂环境下实现高效的动态避障功能。目标是提高车辆的安全性和智能化水平，减少人为干预。 其他说明：文中提供的代码已在GitHub上开源，读者可以直接下载并运行。需要注意的是，某些高级功能（如深度强化学习）将在后续版本中继续探索。

六自由度机械臂RRT路径规划算法的梯形速度规划与避障实现：路径、关节角度变化曲线、关节速度曲线及避障动图解析.pdf

六自由度机械臂RRT路径规划与梯形速度规划的避障实现：附详细注释与改进动图曲线分析,六自由度机械臂RRT路径规划与梯形速度规划实现避障的算法研究及曲线绘制分析,六自由度机械臂RRT路径规划算法梯形速度规划规划，实现机械臂避障。 并绘制相关曲线： 1.经过rrt算法规划得到的路径； 2.关节角度变化曲线、关节速度曲线； 3.机械臂避障动图。 代码有详细注释，自己学习后进行了标注和改进。 ,RRT路径规划算法; 机械臂避障; 梯形速度规划; 关节角度变化曲线; 关节速度曲线; 路径规划结果; 改进后的代码注释。,基于RRT算法的六自由度机械臂避障路径规划与速度规划