星团聚类 介绍 恒星聚类算法是一种聚类技术，其灵感很松散，类似于恒星系统的形成过程。它的目的是作为一种替代性的聚类算法，它不需要事先知道聚类的数量或进行任何超参数调整。 安装 应安装以下依赖项： 麻木 科学的 设置 建议您使用Scikit-Learn，因为此处提供的实现旨在与Scikit-Learn配合使用，以替代其他算法。 实际的算法位于star_clustering.py中，可以由import语句调用： from star_clustering import StarCluster 然后创建一个对象以实例化该算法的实例： star = StarCluster() 然后，像在Scikit-Learn中使用任何其他聚类算法一样，调用拟合或预测函数。 测试脚本 提供了三个测试脚本，旨在显示该算法对非常不同类型的数据的有效性。 plot_cluster_comparison.py wo

rrt算法的matlab代码ENPM661-Informed-RRT-Star 该存储库包含基于采样的算法 RRT、RRT* 和 Informed RRT* 的 MATLAB 代码。 该项目是马里兰大学 2018 年Spring学期 ENPM661 自主机器人规划课程的一部分。 RRT算法 RRT*算法 知情 RRT* 算法

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路径规划算法的研究

该资源是RRT*轨迹规划matlab实现，该程序是面向3d环境的RRT*轨迹规划，详细的中文注释，有助于读者理解

基于matlab的A-star算法实现，有地图模拟，动态展现寻路过程。

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