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

目录 1.企业网络广域互联概述 2.企业网络广域互联场景与技术应用 3.GRE技术 4.技术 5.原理与配置 6.QoS技术 7.HA技术 8.多业务网关 9.管理与运维 10.SD-WAN解决方案技术概述 11.SD-WAN开局 12.SD-WAN灵活组网 13.SD-WAN应用体验优化 14.SD-WAN安全加固 15.SD-WAN智能运维 16.SD-WAN设计实践（金融场景）

目录： 01 园区网络与解决方案概述 02 园区网络架构与典型技术应用概述 03 网络准入控制 04 业务随行 05 VXLAN与园区网络虚拟化 06 园区多分支互联技术 07 智简园区解决方案 08 大中型VXLAN虚拟化园区网络设计指南 09 VXLAN虚拟化园区网络部署指南 10 中小型园区网络设计指南 11 中小型园区网络部署指南 12 园区无线网络规划与设计 13 CampusInsight智能运维 14. CampusInsight案例模拟 15 HCIP-Datacom-Campus Network Planning and Deployment V1.0 实验手册 16 HCIP-Datacom-Campus Network Planning and Deployment V1.0 实验环境搭建指南

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

DRL深度强化学习无人机路径规划程序源码

无人驾驶汽车项目 我使用开源模拟器完成了多个自动驾驶汽车（AV）项目。 这些项目涵盖了从控制，状态估计，定位，感知到运动计划的视音频领域。 控制器使用CARLA模拟环境在跑道上导航自动驾驶汽车。 误差状态扩展卡尔曼滤波器，可使用CARLA模拟器中的数据对车辆进行定位。 名称待定 识别场景中对象的边界框并定义可驱动曲面的边界的算法。 名称待定 分层运动计划程序，用于在CARLA模拟器中的一系列场景中导航，包括避免将车停在车道上，跟着领先车辆行驶并安全地导航十字路口。 安装CARLA 的Ubuntu 下载并按照。 视窗 下载版并按照。

国外机器人学教材 The classic text on robot manipulators now covers visual control, motion planning and mobile robots too! Robotics provides the basic know-how on the foundations of robotics: modelling, planning and control. The text develops around a core of consistent and rigorous formalism with fundamental and technological material giving rise naturally and with gradually increasing difficulty to more advanced considerations. The theory of manipulator structures presented in the early part of the book encompasses: • the fundamentals: kinematics, statics and trajectory planning; and • the technology of actuators, sensors and control units. Subsequently, more advanced instruction is given in: • dynamics and motion control of robot manipulators; • environmental interaction using exteroceptive sensory data (force and vision); • mobile robots; and • motion planning. Appendices ensure that students will have access to a consistent level of background in basic areas such as rigid-body mechanics, feedback control, and others. Problems are raised and the proper tools established to find engineering-oriented solutions rather than to focus on abstruse theoretical methodology. To impart practical skill, more than 60 examples and case studies are carefully worked out and interwoven through the text, with frequent resort to simulation. In addition, nearly 150 end-of-chapter problems are proposed, and the book is accompanied by a pdf solutions manual and MATLAB® code for computer problems; these are available free of charge to those adopting Robotics as a textbook for courses. This text is suitable for use in senior undergraduate and graduate courses in automation and computer, electrical, electronic and mechanical engineering courses with strong robotics content.

49个中英文官方教材-SAP IBP SAP Integrated Business Planning 2016至2019年汇总版

路径规划算法 A*算法 蚁群算法

深度共鸣论文 最近的论文包括神经符号推理，逻辑推理，视觉推理，自然语言推理以及其他与深度学习和推理相关的主题。 0调查或谈话 [1] Yoshua Bengio，从系统1深度学习到系统2深度学习 [2] Yann Lecun，自我监督学习 [3]用于算法推理的PetarVeličković图表示学习 1数学问题 [1] Saxton，David等。 分析神经模型的数学推理能力。 arXiv预印本arXiv：1904.01557（2019）。 [2] Ortega，Pedro A.等人。 顺序策略的元学习。 arXiv预印本arXiv：1905.03030（2019）。 [3] Lample，Guillaume和FrançoisCharton。 象征性数学的深度学习。 arXiv预印本arXiv：1912.01412（2019）。 [4]卓，陶和莫汉·坎坎哈利（Mohan K