Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning DOT.pdf

路径规划 一种使用ROS实现的基于RRT的路径规划算法。 发行版 - 靛蓝 该算法为单障碍环境找到优化路径。 可视化是在 RVIZ 中完成的，代码是用 C++ 编写的。 该包有两个可执行文件： ros_node 环境节点 RVIZ参数： Frame_id = "/path_planner" marker_topic = "path_planner_rrt" 指示： 打开终端并输入$roscore 打开新终端并转到您的 catkin 工作区的根目录$catkin_make $source ./devel/setup.bash $rosrun path_planner env_node 打开新终端$rosrun rviz rviz 在 RVIZ 窗口中，更改： 将全局选项下的固定框架设置为“/path_planner” 添加标记并将标记主题更改为“path_planner

动态避障的matlab代码集中规划 使用模型预测控制 (MPC) 执行基于优化的多车道车辆排的编队和重新配置。 车辆（动态障碍物）之间的碰撞避免约束以及道路上的静态障碍物使用强对偶理论建模。 该公式允许在狭窄环境中进行运动规划和避障。 可以找到描述该理论的论文。 运行代码的要求是用于非线性优化的 MATLAB、YALMIP 和 IPOPT 求解器。 例子 避障场景 排重组方案

基于MPC的非线性轨迹规划 该计划程序是基于名为Yalmip的优化求解程序构建的。 要将Yalmip集成到您的计算机中，请参阅了解详细信息。

matlab最简单的代码 3D-Route-Planning 三维航迹规划 -Matlab 本次代码主要解决数学建模中多约束条件下的航迹规划问题 解决的问题如下：   复杂环境下航迹快速规划是智能飞行器控制的一个重要课题。由于系统结构限制， 这类飞行器的定位系统无法对自身进行精准定位， 一旦定位误差积累到一定程度可能导致任务失败。 因此， 在飞行过程中对定位误差进行校正是智能飞行器航迹规划中一项重要任务。   假设飞行器的飞行区域如图 1 所示， 出发点为 A 点，目的地为 B 点。 其航迹约束如下： 飞行器在空间飞行过程中需要实时定位，其定位误差包括垂直误差和水平误差。 飞行器每飞行 1m，垂直误差和水平误差将各增加δ个专用单位,，以下简称单位。 到达终点时垂直误差和水平误差均应小于 个单位，并且为简化问题，假设当垂直误差和水平误差均小于 个单位时，飞行器仍能够按照规划路径飞行。 飞行器在飞行过程中需要对定位误差进行校正。 飞行区域中存在一些安全位置（称之为校正点） 可用于误差校正， 当飞行器到达校正点即能够根据该位置的误差校正类型进行误差校正。 校正垂直和水平误差的位置可根据地形在

超全的轨迹规划，机械臂，移动机器人都适用。

华为HCIP-Datacom-Campus Network Planning and Deployment V1.0考试大纲培训手册和实验教材

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Transportation Planning and the Use of TransCAD.pdf