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

人工势场法 用于路径规划 可修改目标和障碍物的位置

本文为六自由度机械手臂路径规划matlab和Adams联合仿真模型，模型通过matlab实现对六自由度机械手臂路径规划的控制使Adams中的模型（Adams中的模型为solid works六自由度机械手臂）可以在空间画圆和画直线，并将轨迹输出在Adams中和matlab中

印度人写的matlab程序，附有详细的解释文档，界面友好，程序比较容易懂

使用Q-Learing算法实现任意障碍物环境下的路径规划，可任意选择起点和目标。本套程序适合算法初学者和进阶学习，也可以学习到matlab GUI界面相关开发知识。可在此基础上进行算法改进，发表相关学术论文等。

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

蚁群算法求解二维格栅问题效果尚可，小规模格栅地图不如A星算法，但是适用性强，某些地图使用A星算法得到的结果不如蚁群算法，可以尝试用其他方法进行优化。 蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)是由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代首先提出来的。他们在研究蚂蚁觅食的过程中，发现单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达食物源的路径。这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。后又经进一步研究发现，蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只路过的蚂蚁都会在路上留下“信息素”，这就形成一种类似正反馈的机制，这样经过一段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达食物源了。

PSO路径规划matlab源码，运行pso.m文件，matlab2021a可以直接运行。 % Update Velocity particle(i).Velocity.x = w*particle(i).Velocity.x ... + c1*rand(VarSize).*(particle(i).Best.Position.x-particle(i).Position.x) ... + c2*rand(VarSize).*(GlobalBest.Position.x-particle(i).Position.x); % Update Velocity Bounds particle(i).Velocity.x = max(particle(i).Velocity.x,VelMin.x); particle(i).Velocity.x = min(particle(i).Velocity.x,VelMax.x);

局部RRT路径规划matlab代码在turtlebot3上实施RRT * RRT *是在Matlab中实现的，并具有ROS + turtlebot仿真 Project 5是使用C ++在ROS和Gazebo中完成的 使用了Turtlebot 3。 首先使用SLAM将世界转换为2D地图。 跟踪障碍物周围的机器人半径，以规划点机器人。 （使用了Matlab）。 主代码计划路径并将位置发布给amcl本地计划者 安装 运行代码需要OpenCV安装： sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev 安装适用于pyt

我们研究了在 makespan（最后到达时间）标准上的图（MPP）上的最优多机器人路径规划问题。 我们实现了 A* 搜索算法来寻找解决方案。 在 MPP 实例中，机器人被唯一标记（即，可区分）并被限制在 nxn 平方连接图中。 在没有碰撞的情况下，机器人可能会在一个时间步长内从一个顶点移动到相邻的一个顶点，这可能发生在两个机器人同时移动到同一顶点或沿同一条边向不同方向移动时。 我们的 MPP 公式的一个显着特点是我们允许机器人在完全占用的循环中同步旋转。 为了解决上述问题，我们实施了 A* 算法，以从给定的初始 3x3 机器人位置和所需的 3x3 机器人位置中找到最佳路线。 第一个算法开始构建图，其连接向我们展示了可能的运动。 然后我们将其扩展为基于时间的图。 根据时间扩展图，每个时间步长都复制所有节点。 这意味着如果我们有 3x3 节点作为给定的例子，我们将在我们的时间扩展图中有 3