针对静态二维环境下移动机器人全局路径规划问题,提出一种基于改进人工鱼群算法(IAFSA)和MAKLINK图的路径规划方法.该方法以Lorentzian函数和正态分布函数为视野和步长的自适应算子,引入指数递减惯性权重因子,能够提高AFSA算法的收敛速度和计算精度.MS(José Luis Esteves Dos Santos)算法结合IAFSA算法分步寻优,取IAFSA算法优化后的最优路径为全局最优路径,可以解决以往算法在MAKLINK图中只能求近似全局最优路径的问题.仿真实验结果表明了所提出改进算法方案的可行性和有效性.

一共有588个点，点是三维的点，其中两个为起点和终点，其余点分别为饮水点和篝火点，当路过饮水或者篝火点会增加饱食度和口渴度，当饱食度或者口渴度下降到一定值以后失败。 如果使用遍历，一共有587^586，587^100=7.3082e+276，遍历的话需要好久好久好久！！！因此采用这种方法很快

移动机器人路径规划一直是移动机器人领域里的重要技术问题。A*算法在最优路径搜索上有着比较成功的运用，但在栅格环境下的A*算法也存在着折线多、转折角度大等问题。在考虑移动机器人的实际工作环境及相关运动参数后，这些问题都将大大地影响移动机器人的工作效率。在对以上问题进行分析后提出了一种基于Bezier曲线与A*算法融合的方法来实现移动机器人的路径规划，再通过MATLAB、VREP仿真工具来实现Bezier_A*融合算法与平滑A*算法及A*算法的对比。通过Bezier_A*融合算法使得机器人在工作中的寻优能力、路径规划效率都得到较大的提高。

ros_wall_follower 路径查找算法

驾车路径规划_高德api.py 用于爬取高德地图API驾车路径规划

博文详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划（附完整的代码，代码逐行进行解释）（四）--------固定障碍物，进一步对比 的附件，包含了文章介绍的完整的matlab文件

机器人技术-第5讲-路径规划和避障，基本覆盖了绝大数基本的路径规划算法，讲的很清晰，路径规划适合入门

PSO求解旅行商问题（详细代码）

一个BUG算法的讲诉。

一本从头到尾教你了解机器人学所研究内容的经典图书