用MATLAB求多点两两之间的最短路径。

多点路径规划指标电力系统谱聚类 概述 该存储库包含博士学位论文[1]的随附MATLAB代码： Ilya Tyuryukanov，“交流输电网络控制的图形划分算法：发电机慢相干性，有意控制的孤岛效应和二次电压控制”，代尔夫特理工大学，博士学位论文，2020年。 该存储库组织为面向对象的MATLAB工具箱，其中MATLAB类将与不同主题或用例相关的方法组组合在一起。 @BaseIn - MatpowerIn的父类； 它包含一些基本领域，旨在针对超出MATPOWER数据的更广泛的用例。 @MatpowerIn-用于存储和处理MATPOWER中的数据的类。 @GraphUtils-静态类，结合了各种主要用于处理图形矩阵（例如，邻接矩阵或入射矩阵）的方法，也适用于以其他格式表示的图形。 @PFgraph-一个自定义的MATLAB类，用于表示电源系统图。 它的方法与@GraphUtils的方法部分相交，但是需要PFgraph对象作为输入。 @Utils-一个辅助静态MATLAB类，其中包含一些与主要主题没有直接关系的辅助方法。 @PST-静态MATLAB类，其中包含一些与生成器一致性相关的功能。

多点路径规划指标FillFactorEstimatorFor ConstructionVehicles 结果可视化 图1：容量估算和存储桶检测 图2：输入描述 提交给“用于工程车辆的填充因子估计和铲斗检测的基于神经网络的方法”论文的数据集和源代码已提交给 抽象的 铲斗填充系数对于测量工程车辆的生产率至关重要，这是一次铲斗中铲斗中装载的物料的百分比。 另外，铲斗的位置信息对于铲斗轨迹规划也是必不可少的。 已经进行了一些研究，以通过最先进的计算机视觉方法对其进行测量，但是未考虑应用系统对各种环境条件的鲁棒性。 在这项研究中，我们旨在填补这一空白，并包括六个独特的环境设置。 图像由立体相机捕获，并用于生成点云，然后再构建为3D地图。 最初提出了这种新颖的深度学习预处理管道，并且该可行性已通过本研究验证。 此外，采用多任务学习（MTL）来开发两个任务之间的正相关关系：填充因子预测和存储桶检测。 因此，经过预处理后，将3D映射转发到带有改进的残差神经网络（ResNet）的卷积神经网络（Faster R-CNN）的更快区域。 填充因子的值是通过分类和基于概率的方法获得的，这是新颖的，并且可以实现启

多点路径规划指标cuOMT：自适应蒙特卡洛最优传输算法的CUDA / C ++实现 这项工作是根据许可的。 该存储库包含cuOMT ，这是一个使用自适应蒙特卡洛最优传输（MC-OT）算法的CUDA / C ++求解器。 请参阅以获取PyTorch实施。 大创意 自适应MC-OT算法旨在通过解决凸优化问题来解决高维最优运输问题。 基本上，在给定源分布和目标分布的情况下，最佳运输问题是找到最佳运输计划，以将源分布上的质量移动到目标分布。 例如，假设源分布由每个面包店制作的面包量组成，目标分布由每个咖啡馆所需要的面包量组成。 面包店和咖啡馆位于不同的地方，将面包从一个地点转移到另一个地点需要支付运输费用。 然后，最佳的运输问题是找到一种将面包从面包店运到咖啡馆的运输计划，从而使总运输成本降至最低。 每当需要找到将分配转换为另一种的“良好”映射（即OT映射）时，就会出现最佳传输问题。 例如，在深度学习领域，生成模型被设计为无限生成与给定数据集中的样本相似的许多样本。 如果我们将数据集的样本作为潜在分布（可能是高维）的iid采样，则通过在已知分布（例如均匀）和该潜在分布之间进行OT映射，首先可以

多点路径规划指标机器人强化学习 增强学习已成为研究和研究的热门话题，该领域的许多领域都未曾动过。 这些领域之一是在物理机器人上实施强化学习算法。 我探索了在物理定制3D打印机器人Benny和Bunny上实现RL算法的过程，从A到B。这个项目是我本科生最后一年学习自学选修课的一部分，目的是学习强化学习（RL）的基础知识。 最初，编码直接发生在物理机器人上，但是在项目进行到一半时，很明显项目的算法和硬件需要去耦； 很难确定问题出在硬件还是RL算法中。 在RL算法中进行的仿真测试表明，在较小的状态空间（<= 100个状态）中，结果令人鼓舞，但是一旦问题扩展到包含400个状态的远期奖励，则对于所探索的RL算法中的任何一个都无法收敛。 从仿真结果来看，在硬件上实现可行之前，需要在仿真中探索更强大的算法。 模拟 所有的代码都是用C ++编写的，没有框架或外部库。 这样做有两个原因： 我想要的代码既可以用于模拟训练，也可以用于完全在机器人上完成的训练，而无需进行数据传输。 之所以需要这种可移植性，是因为机器人使用的CPU和内存有限的微控制器，而增加数据传输将为系统增加更多的复杂性。 使用Tensor

多点路径规划指标 自主移动机器人上的Star算法 介绍。 该项目是我在完全自主的多智能体机器人的Graduation项目中工作的一部分。 该项目的主要目标是在整个机器人上实施编队算法，并开发不同的算法以使每个机器人具有完全自主性。 使每个算法具有完全自主性的算法是： 运动控制算法 去目标算法 使用高架摄像机的感知数据进行定位的算法 映射表示 路径规划算法，该算法是该回购中包含的一种。 提供的A Star算法的说明 自治系统中使用的A *（发音为A-star）算法为机器人从其当前位置到所需目标点生成一条自由碰撞路径。 我的代码取决于两个主要数据，它们是机器人相对于全局参考位置的当前位置以及机器人环境的表示形式。 两者都嵌入在一起，并作为一条数据被接收，称为地图。 另一部分是期望的目标。 该代码遵循A-star算法的标准已知方法，但对后续节点的选择标准除外。 标准版本选择标准可以简单地用作 如果该节点已被签名/标记为空闲，并且在算法认为还没有被访问之前就没有访问过该节点，则可以计算其成本并进一步进行操作。 问题出在我的机器人开始向对角线移动！！！ 由于尺寸过大，它卡住了，您可以通过观看链接

多点路径规划指标自动智能工厂 智能工厂环境是“工业4.0”的重要方面，可以在其中订购，生产，分类和存储产品，并最终将其交付给接收者。 我们为模拟的自主仓储提出了一个封闭的解决方案。 这项工作着重于通过移动机器人在仓库内运输产品。 目标是为协作在线多代理任务和路径规划实现可扩展的系统。 产品和交货请求的到达时间和频率未知，需要进行存储。 为了处理任务的高要求，多个机器人必须在有限的空间内协调其运动，并且需要合作以最小化交付包裹的总时间。 混合任务计划可实现机器人之间的协作。 中央任务计划程序用于根据代理的组合反馈将任务分配给代理。 机器人分别评估其完成任务的能力（即当前工作量，预计到达时间，电池状况），并将结果报告给任务计划者，后者为每个任务选择最合适的代理。 这将计算工作量分配到代理和中央实例之间。 一旦接收到任务，每个机器人就会与其他机器人进行协调并进行协商，以基于定时预订系统动态地规划其路径，而拥塞较少或没有拥塞。 这样一来，分散式路径规划就可以同时考虑等待和绕行，以找到最快的路线。 运动计划可确保在考虑所有预留条件的情况下实现快速驾驶和准确的路径跟随。 借助这种混合计划结构，机器

多点路径规划指标在线多机器人运动计划 该代码随附于RA-L / ICRA 2020文件 CE Luis，M。Vukosavljev和AP Schoellig，“具有用于多机器人运动规划的分布式模型预测控制的在线轨迹生成”，IEEE机器人。 自动Lett。，第一卷5，没有。 2020年1月，第2卷，第604–611页。 引文 如果您将此库用于自己的工作，请考虑引用： @article{luis2020online, title={Online trajectory generation with distributed model predictive control for multi-robot motion planning}, author={Luis, Carlos E and Vukosavljev, Marijan and Schoellig, Angela P}, journal={IEEE Robotics and Automation Letters}, volume={5}, number={2}, pages={604--611}, year={2020}, pu

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多点路径规划指标路径规划 使用D *和PRM算法进行路径规划的机器人项目，可以避免障碍。 仓库中的文件： PathPlanning.m 自述文件 报告项目分配3.pdf project3pathplan.fig project3pathplan.m PathPlanning.m PathPlanning.m是为数据和流程定义的类。 在PathPlanning.m中定义了使用PRM（概率路线图）和带有插值方法的D *算法获取从起点到终点的路径的2D坐标的PathPlanning.m 在方法dStarAlgo函数的第446行至521行中定义了使用D *算法规划，生成和插补从起点到终点的路径的过程 在方法prmAlgo函数中定义了使用PRM（概率路线图）算法规划，生成和插入起点到终点的路径的过程，从第523行到第600 在方法NoInterPol函数中定义从线268到线287不插值的2D轨迹的生成和绘制过程 在方法quinticTpoly函数中，定义了使用五轴多项式（五阶多项式）插值的多轴轨迹生成和绘制2D轨迹的过程，从第289行到第316行 在方法parabolicBlend函数中定义了使