路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法； 局部路径规划算法主要有人工势场法等。

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数字化转型方法论：落地路径与数据中台.pptx

利用地震初至波确定近地表介质结构，在矿产资源的勘探开发及工程建设中有重要作 用。地震射线追踪方法是研究地震波传播的有效工具，目前常用的方法主要有有限差分解方 程法和最小路径法。最短路径方法起源于网络理论，首次由 Nakanishi 和 Yamaguchi 应用于 地震射线追踪中。 Moser 以及 Klimes 和 Kvasnicha 对最短路径方法进行了详细研究。通过科 技人员的不断研究，最短路径方法目前已发展较为成熟，其基本算法的计算程序也较为固定。 被称作是第四代计算机语言的 MATLAB 语言，利用其丰富的函数资源把编程人员从繁 琐的程序代码中解放出来。 MATLAB 语言用更直观的、符合人们思维习惯的代码，为用户提 供了直观、简洁的程序开发环境。本文介绍运用 Matlab 实现最短路径法的方法和步骤，便于 科研院校教学中讲授、演示和理解最短路径方法及其应用。

资源为Hybrid A * 算法Python源码，该资源是博客 动力学约束下的运动规划算法——Hybrid A*算法（附程序实现及详细解释）的配套资源 主要介绍动力学约束下的运动规划算法中非常经典的Hybrid A*算法，大致分为三部分，第一部分是在传统A * 算法的基础上，对Hybrid A * 算法的原理、流程进行理论介绍。第二部分是详细分析 MotionPlanning运动规划库中Hybrid A * 算法的源码，进一步深入对Hybrid A * 算法的具体细节 进行理解。 第三部分是结合前面第一部分的理论和第二部分的详细源码，对Hybrid A * 算法的流程进行综合的概括总结。

一个简单的智能小车的Python源代码+路径规划： 1、传感器数据采集：使用传感器（如摄像头、超声波传感器等）采集环境信息，例如道路图像、障碍物距离等。这些数据将用于路径规划和决策控制。 2、路径规划：路径规划是为智能小车选择最佳行驶路径的过程。其中最常用的算法是A算法。首先，将环境建模为图，然后根据图的拓扑结构和权重等信息，使用A算法找到从起点到终点的最短路径。 3、决策控制：基于路径规划的结果和传感器数据，智能小车需要做出决策，如前进、停止、转弯等。这一步通常利用机器学习或逻辑控制等方法来实现。

预警车正常是在指定的区域线路上进行巡检，通过超声波进行避障，当需要到另外一个区域巡检或者到指定地点执行任务时，需要一个最优路径算法。如图7，作为医疗场所的剖面图，对占有面积的“小车区域”使用广度优先搜索的方法，从起点开始上下左右四方向搜索，就如同小车在图像中运动一样，搜索步长设置为车身的像素长度；即只移动小车的中心点，然后通过检查小车面积占据的方位内，是否有像素点为 0 来判断小车是否碰到障碍，将没有障碍位置的可行路径进行标记，同时记录到达该点的前一个点的坐标。如果判断小车行驶到终点则退出搜索，然后通过回溯得到从起点至终点的最短路径。将起点的灰度像素值设置为（255 + 127）/ 2 = 191，相对的，终点像素设置为（255 - 127）/ 2 = 64，这里的191、64没有额外的含义，只是用来表示区分，再通过BFS算法得到的路径，就是整个地图的最短路径。

CVRP问题下的VRPTW变体的测试数据集，常用来测试验证算法性能

基于栅格法构建地图的Q-Learning路径规划python代码

基于vue开发，组件element-ui，功能api高德地图。 本程序包含 多功能路径、电子围栏、定位打卡 功能 结合之前文章将程序源码整理在一起。 代码都已安排注释，下载后先安装node_modules依赖， main.js中配置好密钥 components=>map=>index.vue中也需要密钥 才可正常运行 因为这项目是很久之前的，经过高德地图api更新之后，作者并未进行修改。代码可自行优化。