机器人局部避障的动态窗口法DWA动态障碍物避障效果，障碍物凸显，可以任意改变起点、终点和障碍物位置数量、出现时间

把滚动规划和径向基函数神经网络(RBFNN)预测相结合,提出一种动态不确定环境下移动机器人局部路径规划过程中,针对动态障碍物的新的混合避障算法.利用摄像镜头采集动态障碍物的移动轨迹,提取形心序列,利用RBFNN建立预测模型.在移动机器人实时规划时,根据当前位置在超声波传感器的扫描范围内建立滚动窗口.当检测到动态障碍物进入滚动窗口以后,才开始进行预测计算.根据动态障碍物相邻时刻的三个时间序列值,来预测障碍物下一时刻的运动轨迹,从而把动态障碍物的避障问题转化为瞬时静态障碍物的避障问题,实现实时规划.这种算法能够提高动态避障的安全性和规划的实时性.仿真结果证明了算法是可行、高效的.

路径规划，动态避障 BUG2 算法 C++实现

基于椭圆碰撞锥的无人艇动态避障方法.pdf,为了提高无人艇在海洋动态避障中的效率，提出一种基于椭圆聚类 碰撞锥推演的可预测型无人艇海洋动态避障控制方法。在现有的路径规划算法，大多数对障碍物进行圆形建模，进一步采取规避措施。依据无人艇在海洋环境下实际的碰撞问题，提出对动态船只进行椭圆聚类，进一步提高无人艇的避障效率。提出的避障算法结合了《国际海上避碰规则》（COLREGS），并在避障结束后回归到初始规划轨迹上，最后，对提出的动态避障算法进行了仿真分析和实验测试。

机器人学强化训练，适用动态避障，采用算法为RRT做全局规划，人工势场法作为局部规划C++代码。

一种基于MADDPG的AGV动态避障方法，周能，刘晓平，深度增强学习将深度学习的感知能力和增强学习的决策能力相结合，在智能控制，机器人控制及预测分析等领域有广泛应用空间。本文将

基于双目视觉的轮式机器人动态避障研究 基于双目视觉的轮式机器人动态避障研究

该程序基于matab工具编写的一个动态障碍物的避障实验，分了几种不同遇障情况，算法采用相对坐标系下的动态避障方法