Boustrophedon规划师 Boustrophedon Planner是一个覆盖路径规划器，它实现了改进的蜂窝分解算法。 原始文件可以在找到。 概述 路径规划器是一个actionlib服务器，它接收geometry_msgs/PolygonStamped和geometry_msgs/PoseStamped ，并返回StripingPlan消息，该消息包含用于geometry_msgs/PoseStamped传入的多边形的路点列表。 变更日志 2020年1月23日： Boustrophedon规划器现在可以处理给定的所有类型的简单多边形，包括凸形和凹形。 支持内部边界，使计划人员可以在距初始给定边界一定偏移处创建路径。 支持“半-Y”转弯，允许在路径的开始/结束处有一定的弯曲度，以辅助不完全完整的机器人。 许多新的启动文件参数使用户可以更精确地指定他们希望计划具有的行为 执照

【无人机路径规划】基于人工势场实现无人机编队路径规划matlab源码.md

This book is the result of inspirations and contributions from many researchers and students at the Swiss Federal Institutes of Technology Zurich (ETH) and Lausanne (EPFL), Carnegie Mellon University’s Robotics Institute, Pittsburgh (CMU), and many others around the globe. We would like to thank all the researchers in mobile robotics who make this field so rich and stimulating by sharing their goals and visions with the community. It is their work that enabled us to collect the material for this book.

概述 该存储库实施了一些用于自动驾驶汽车的常见运动计划器，包括 （不完整） 此外，此存储库还提供了一些用于路径跟踪的控制器，包括 要求 Python 3.6或更高版本 车辆型号 该存储库使用两种模型：简单汽车模型和。 混合A *计划器 州格规划师 控制器 纸 规划 推荐材料 调查自动驾驶城市车辆运动计划和控制技术调查 自动驾驶路径规划中的实用搜索技术 Frenet框架中动态街道场景的最优轨迹生成 控制 推荐材料 纯追求路径跟踪算法的实现 自主汽车路径跟踪的自动转向方法 Stanley：赢得DARPA大挑战赛的机器人 ApolloAuto / apollo：开放的自动驾驶平台 基于MPC的自动驾驶系统主动转向方法 有用的材料 AtsushiSakai 由KTH Research Concept Vehicle提供

针对旅游景区路径规划问题的复杂性,将景区路径分为全景区图和子景区图,并归为同一问题解决。提出一种改进蚁群算法,设计繁殖蚂蚁、视觉蚂蚁和普通蚂蚁,各类蚂蚁按各自规则遍历;蚂蚁遍历完所有景点,求出最佳行程MIN,并根据约束条件对符合要求的路径上的信息素进行更新;再结合模拟退火算法,在每个状态对蚁群行程进行舍取,重复迭代,最终获得全局最优解。仿真实验结果表明,该方法在景区路径规划中表现出良好的稳定性和高效性。

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

多点路径规划指标自动智能工厂 智能工厂环境是“工业4.0”的重要方面，可以在其中订购，生产，分类和存储产品，并最终将其交付给接收者。 我们为模拟的自主仓储提出了一个封闭的解决方案。 这项工作着重于通过移动机器人在仓库内运输产品。 目标是为协作在线多代理任务和路径规划实现可扩展的系统。 产品和交货请求的到达时间和频率未知，需要进行存储。 为了处理任务的高要求，多个机器人必须在有限的空间内协调其运动，并且需要合作以最小化交付包裹的总时间。 混合任务计划可实现机器人之间的协作。 中央任务计划程序用于根据代理的组合反馈将任务分配给代理。 机器人分别评估其完成任务的能力（即当前工作量，预计到达时间，电池状况），并将结果报告给任务计划者，后者为每个任务选择最合适的代理。 这将计算工作量分配到代理和中央实例之间。 一旦接收到任务，每个机器人就会与其他机器人进行协调并进行协商，以基于定时预订系统动态地规划其路径，而拥塞较少或没有拥塞。 这样一来，分散式路径规划就可以同时考虑等待和绕行，以找到最快的路线。 运动计划可确保在考虑所有预留条件的情况下实现快速驾驶和准确的路径跟随。 借助这种混合计划结构，机器

2017D题，化工厂巡检路径规划与建模——薛森等（西安铁路职业技术学院，专科组高教社杯获得者）

【路径规划】基于蚁群求解多旅行商MTSP问题matlab源码.md

多点路径规划指标在线多机器人运动计划 该代码随附于RA-L / ICRA 2020文件 CE Luis，M。Vukosavljev和AP Schoellig，“具有用于多机器人运动规划的分布式模型预测控制的在线轨迹生成”，IEEE机器人。 自动Lett。，第一卷5，没有。 2020年1月，第2卷，第604–611页。 引文 如果您将此库用于自己的工作，请考虑引用： @article{luis2020online, title={Online trajectory generation with distributed model predictive control for multi-robot motion planning}, author={Luis, Carlos E and Vukosavljev, Marijan and Schoellig, Angela P}, journal={IEEE Robotics and Automation Letters}, volume={5}, number={2}, pages={604--611}, year={2020}, pu