三本机器人领域的著作，1 BRUNO Siciliano, Robotics Modeling,Planning and Control. 2 Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox, Probabilistic Robotics, The MIT Press, 2005. 3 Probabilistic Robotics中文对照版本

三维与二维RRT路径规划算法实现，在matlab上运行，可修改。

2017版机器人入门书籍MODERN ROBOTICS MECHANICS, PLANNING, AND CONTROL

hermite插值的matlab代码CarND路径规划项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 概述 在这个项目中，我实现了Moritz Werling，Julius Ziegler，Soren Kammel和Sebastian Thrun在（2010）发表的论文《 Frenet框架中动态街道场景的最佳轨迹生成》中概述的方法。 该方法将在下面讨论。 首先，我在Matlab中创建了一个模拟器来开发代码。 该模拟器允许可重现的场景构造，从而大大简化了测试。 使用matlab，我创建了轨迹生成和行为计划模块，以及React层模块。 然后将matlab代码移植到c ++。 下面将介绍更详细的方法，并在底部提供代码说明。 结果 汽车成功驾驶，没有发生任何事故。 最佳轨迹生成 该方法的所有细节均在上述论文中给出。 简而言之，将在横向上的一组加速度率最小化轨迹（JMT）与在纵向上的一组JMT相结合，并将成本最低的组合用作最终的2d轨迹。 （这在TrajectoryGenerator/generate_() 。） 使用几种不同的可能模式（跟随，合并，停止和保持速度）创建纵向轨迹。 前三种模式可求解完整的5

Agile.Estimating.and.Planning.pdf

polygon_coverage_planning 该程序包包含一些实现，以计算带有Kong的常规多边形中的覆盖率模式和最短路径。 使用时请引用我们。 Bähnemann, Rik, et al. "Revisiting boustrophedon coverage path planning as a generalized traveling salesman problem." Field and Service Robotics. Springer, Singapore, 2021. ： 在Ubuntu 18.04和ROS旋律上安装 安装。 安装 。 创建一个工作区。 cd ~ mkdir -p catkin_ws/src cd catkin_ws catkin init catkin config --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=

描述 该项目提供了解决车辆路径问题的多种变体的方法，称为富VRP。 它提供了默认的元启发式实现，可以粗略地描述为Multi-objective Parthenogenesis based Evolutionary Algorithm with Ruin and Recreate Mutation Operator 。 设计目标 尽管性能一直是关注的重点，但设计背后的主要思想是可扩展性：该项目旨在支持各种称为Rich VRP的VRP变体。 这可以通过各种扩展点来实现：自定义约束，目标功能，接受标准等。 入门 有关常规安装步骤和基本用法选项，请检查下一节。 有关功能的更详细概述，请参见 。 安装 您可以使用三种不同的方式安装vrp求解器： 从Docker安装 试试你的环境VRP解算器，最快的方式是使用docker图像（不是性能优化）： 从Github Container Registry运行

针对移动机器人使用三维地图进行路径规划的问题，研究了使用三维栅格地图的路径规划算法。该算法将装载三维激光扫描仪的移动机器人得到的三维点云转换成为八叉树结构的三维栅格地图；扩展了 Ｄ＊ 算法使之考虑机器人的尺寸，检测每种位姿状态下是否与环境发生碰撞，生成多条可行路径可以在栅格地图中直接生成机器人的运动轨迹，保证运动过程中机器人自身及物体的安全。实验结果表明：该算法不需要对地图具有先验认识，并且考虑了机器人的实际尺寸，具有较强的可靠性和实用性，已经在真实环境中进行了实验。

APS(高级计划与排程/排产) 建模 MtrlObject 物料/产品 BOMObject 物料清单 主键(主物料、清单号) BOMItemObject 物料清单明细 主键(主物料、清单号、子物料) TechStepObject Craft.io路线 主键(物料、序号) 树型结构 描述部件生产的主要步骤 ScObject 分部 WkpObject 车间 WrkgrpObject 工组 ResourceObject 资源 包含工人、设备、模具 ResourceTypeObject 资源分类 如钻Kong组工人、钻Kong组排钻、钻Kong组A模具 ResourceMap 资源分类关联 因为一个具体资源可能会属于多个分类 TechItemRsType Craft.io路线需要使用的资源如 钻Kong组工人 2人、钻Kong组排钻 1台、钻Kong组A模具 1副 TechItemObject C

CL-CBS 概述 基于汽车的基于冲突的搜索（CL-CBS）是一种有效且完整的解决方案，可解决类似汽车的机器人问题的多代理路径查找。 考虑到代理的形状，它应用了一个身体冲突树来解决冲突。 它还包括新算法时空混合状态A *作为单代理路径规划器，以生成同时满足运动学和时空约束的路径。 视频演示可以在找到 源代码 要求 sudo apt-get install g++ cmake libboost-program-options-dev libyaml-cpp-dev \ clang-tidy clang-format python3-matplotlib libompl-dev libeigen3-dev 注意：请确保您的matplotlib版本高于2.0 ，否则可视化时可能会显示奇怪的图像。 您可以通过pip3 install -U matplotlib对其进行升级。 建造 mkdir