为在嵌入式控制器开发环境下提高智能车辆的路径跟踪精度，采用车辆动力学模型和多点道路预瞄模型，以 预瞄窗口内的跟踪偏差为目标函数，结合 LQR 最优控制原理，提出了一种基于多点预瞄最优控制路径跟踪控制方法。针对实车应用，通过离线计算最优增益的方法，提高算法实时性。在仿真及红旗 H7 实车环境下进行试验，结果显示，该方法在保证跟踪精度的同时具有良好的算法实时性。
2021-04-20 15:57:17
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A*算法是一种求解最短路径的有效方法，也是人工智能算法中一种简单的启发式搜索方法。本文介绍了A* 算法的原理及实现机制， 以及在搜索出的结点解空间集中，用A* 算法如何选择最优结点，最终求解出最短路径的过程。
2021-04-13 20:23:31
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本项目是机器人课程的一个课程设计，能利用A星（A*）算法搜索出最有路径，包括方格地图和谷歌地图，采用matlab开发，在地图上设置起点终点，系统可找出最短路径
2021-03-04 15:07:30
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m排n列的柱桩，每个柱桩上预先放好价值不一样的宝石。现在有位杂技演员从第一排的第1号柱桩开始跳跃，每次都必须跳到下一排的柱桩上，且每次跳跃最多只能向左或向右移动一个桩子。也就是说如果现在杂技演员站在第j号桩上，那么他可跳到下一排的第j号桩上，也可跳到下一排的第j-1 (if j>1)或者 j+1 (if j
2020-05-03 22:29:24
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用C++编写，实现物流分配，其中要包括最短路径，时间，路费几方面选取最佳路径。单方面的距离最短路径查询及显示，最短时间及显示，最短路费及显示。
做成一个物流分配的模拟系统，有用户的账号密码，最好能打印出地图，添加删除路径，等等
2020-01-15 03:13:28
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在机器人技术领域，路径规划是核心问题之一，特别是在避障任务中。本算法专注于解决这一问题，提供了一种通用的方法来帮助机器人找到穿越复杂环境的最短路径。以下是该算法的关键知识点及其详细解释：
1. **路径规划算法**：路径规划通常涉及到搜索算法，如A*算法或Dijkstra算法，它们能有效地寻找从起点到终点的最优路径。在这个通用算法中，机器人可能采用一种类似的搜索策略来避开障碍物。
2. **MATLAB编程**：MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析工具，常用于科学和工程领域的建模与仿真。在这个项目中，MATLAB被用来实现算法，处理路径规划问题。
3. **避障**：避障是机器人自主导航的关键部分，它需要实时地感知周围环境并计算出安全的移动路径。这个算法可能利用传感器数据（如激光雷达或摄像头）来识别和避开障碍物。
4. **障碍物区域设置**：用户可以根据实际情况自定义障碍物的位置，这表明算法具有一定的灵活性和适应性，能够应对不同的环境条件。
5. **50条路径比较**：算法会生成50条可能的路径，并从中选取最短的一条。这可能涉及到多条路径的评估和优化，可能使用了某种启发式方法来快速收敛到最优解。
6. **主程序参数**：“主程序参数.txt”文件很可能包含了算法运行时所需的关键参数，如机器人的起始位置、目标位置、障碍物的坐标以及搜索策略的设定值等。
7. **G2D.m**：此文件可能是将高维数据转化为二维表示的函数，便于可视化和理解机器人的路径规划。在MATLAB中，图形化用户界面或数据可视化通常使用这样的函数来呈现结果。
8. **Route.m**：这个文件很可能是路径规划的核心函数，它可能包含了路径生成、障碍物规避、路径长度计算以及路径选择的逻辑。
这个算法通过结合MATLAB的计算能力，实现了避障路径规划的自动化，允许用户根据实际场景调整障碍物位置，同时确保找到最短路径。通过分析“主程序参数.txt”和运行“Route.m”及“G2D.m”文件，我们可以深入了解算法的运作机制和优化过程。在实际应用中，这样的算法可以应用于无人机送货、自动驾驶汽车或服务机器人等各种环境中的自主导航。
2019-12-21 22:19:41
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本项目是机器人课程的一个课程设计，能利用A星（A*）算法搜索出最有路径，包括方格地图和谷歌地图，采用matlab开发，在地图上设置起点终点，系统可找出最短路径
2019-12-21 22:05:37
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