对机器人覆盖路径导航的算法的调研和介绍，一个不错的文章

路径GAN 基于采样路径规划启发式生成对抗网络的Pytorch实现 表中的内容 结构 PathGAN的总体结构由两部分组成： RRT *搜索算法和 产生性的对抗性网络，用于产生有希望的区域 搜索算法 RRT*算法： 比较RRT*和Heuristic RRT* ： GAN架构 GAN整体架构： GAN架构的详细信息： 数据集 数据集 训练 结果 执照 该项目在麻省理工学院获得许可。 链接 基于生成式对抗网络的启发式算法，用于基于采样的路径规划（arXiv文章） GAN路径查找器（arXiv文章）

动态Voronoi路径规划 动态Voronoi图在移动机器人避开障碍物的路径规划中的应用。 使用ROS构建 使用ROS，我们试图构建一种算法，该算法使用voronoi图来规划移动机器人（P3dx）从起始位置到目标位置的路径，而无需使用地图。 该算法是使用ROS和Python构建的。 我们使用MobileSim进行可视化，并使用RosAria进行机器人的控制。 该算法通过检测前方是否有障碍物来创建动态voronoi图。 在计算了voronoi图之后。 Dijkstra用于最短路径。 机器人有3种选择： 沿Dijkstra生成的路径移动到已经预先计算的voronoi节点。 转到目标位置。 创建一个新的Voronoi图。

在速度和内存要求方面优于其他算法，尤其是对于大型数据集。 %function [成本] = mdijkstra(A,C) % %A=方阵（邻接或代价） % %if C=1 那么 A=邻接矩阵% 其中，element(i,j)=1 当顶点 v 与 j 直接相连时% 其他 (i,j)=0 % %如果 C=2 那么 A=成本矩阵% 其中，元素 (i,j) 表示表示成本的正整数顶点 i 和 j 之间的百分比% % 输出：[成本]：计算成本矩阵% 开发者：Bharat Patel % 发布日期：03/28/2009

三维与二维RRT路径规划算法实现，在matlab上运行，可修改。

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

64位的dll文件

主要介绍了python3 pathlib库Path类方法总结,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

可以使用此js做一些网页运动，如转圈等。。

在做检测时，下载的数据集中Annotations里的.xml文件的“path”值需要修为自己的图片保存地址，如下： 下面为下载后的原始 01017.jpg C:\Users\Administrator\Desktop\labellmg\图片标注\待标注图片\01017.jpg 需要修改后的路径地址为： 01017.jpg E:/keras-yolo3-master/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/PartA_01017.jpg 下面给出了代码实现： 以python批量修改xml为参照，但该博客代码并未考虑同一文件夹下文件名长度不同的情况，我在原代码的基础上并作了修