用于多模态多目标路径规划优化的多目标 A* 算法

我们工作中承担的任务是实现SCARA ARM ROBOT的计算机程序，虚拟现实环境编写的3D界面程序，使用m文件构建轨迹和路径规划，我们还构建了一个GUI文件来控制机器人用手。 我们项目的整体胆是从指定位置接球或任何东西，沿着特定路径到达目的地，并在最终位置保持自由。

人工智能-机器学习-面向复杂室外环境的移动机器人三维地图构建与路径规划.pdf

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人工智能-机器学习-架空电力线路巡检飞行机器人路径规划研究.pdf

蚁群算法在路径规划策略中的应用.doc

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

迪杰斯特拉算法(Dijkstra) 是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有权图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始，采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点，直到扩展到终点为止。

人工智能-机器学习-混合无线传感网检测有害气体移动节点目标点选择及路径规划向建明.pdf

多点路径规划指标FillFactorEstimatorFor ConstructionVehicles 结果可视化 图1：容量估算和存储桶检测 图2：输入描述 提交给“用于工程车辆的填充因子估计和铲斗检测的基于神经网络的方法”论文的数据集和源代码已提交给 抽象的 铲斗填充系数对于测量工程车辆的生产率至关重要，这是一次铲斗中铲斗中装载的物料的百分比。 另外，铲斗的位置信息对于铲斗轨迹规划也是必不可少的。 已经进行了一些研究，以通过最先进的计算机视觉方法对其进行测量，但是未考虑应用系统对各种环境条件的鲁棒性。 在这项研究中，我们旨在填补这一空白，并包括六个独特的环境设置。 图像由立体相机捕获，并用于生成点云，然后再构建为3D地图。 最初提出了这种新颖的深度学习预处理管道，并且该可行性已通过本研究验证。 此外，采用多任务学习（MTL）来开发两个任务之间的正相关关系：填充因子预测和存储桶检测。 因此，经过预处理后，将3D映射转发到带有改进的残差神经网络（ResNet）的卷积神经网络（Faster R-CNN）的更快区域。 填充因子的值是通过分类和基于概率的方法获得的，这是新颖的，并且可以实现启