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基于红外传感器的机器人避障系统设计，陈东，孙汉旭，由于机器人应用范围的不断扩展，工作环境的复杂化，因此对机器人的避障研究具有十分重要的意义。本文以Atmega128单片机为核心，设计

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matlab动态仿真代码WMRDE，轮式移动机器人动力学引擎 该存储库包含轮式移动机器人 (WMR) 和履带式车辆的建模和仿真代码，支持以下人员编写：Neal Seegmiller，轮式移动机器人的动态模型公式化和校准，博士。 论文，CMU-RI-TR-14-27 版权所有 (c) 2014，Neal Seegmiller 许可信息：参见 LICENSE.txt 如果您在研究中使用此代码，请引用我的出版物。 例如：Neal Seegmiller 和 Alonzo Kelly，轮式移动机器人的高保真但快速动态模型，IEEE 机器人学交易，第 32 卷，第 3 期，2016 年 6 月，第 614-625 页。 目录： MATLAB/ MATLAB 代码库 C++ 代码库的包含/包含文件 src/ C++ 代码库的源文件

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依据某种最优准则，在工作空间中寻找一条从起始状态到目标状态的避开障碍物的最优路径。

QlearningProject MatLab仿真，用于基于Q学习的避障和非周期性例程。 用于避障例程和移动机器人控制的Python代码。

matlab模糊控制代码模糊Q学习机器人 作者 : , , 该项目为应用于移动机器人的模糊 Q 学习提供了概念证明。 模拟和环境只需要 GNU Octave，这也应该适用于 Matlab，但我们建议您使用 GNU Octave。 主要建议是能够对经典和强化模糊逻辑进行基准测试 警告：源代码需要认真的重构。 安装 下载 github 项目 (zip) 解压并复制 GNU Octave 当前目录中的所有文件。 如何 可以执行多个环境的多个控制器： 环境 目的 控制器 要执行的文件 自由 目标达成 FLC49 4 墙 避障 FLC27 4堵墙和4个障碍 目标到达和避障 FLC49/27 自由 学习目标达到 R-FLC20 自由 目标达成 RL-FLC20 自由 学习目标达到 RL-FLC49 4 墙 学习避障 RL-FLC27 相关出版物： El Hacene Chabane，乌萨马·德鲁伊什。 阿尔及尔国立理工学院 2018 年 6 月。 使用 2D VSLAM 实现模糊强化学习控制