本文着重介绍了四类计算机自动路径生成的算法与方案：1，通过二元7次多项式生成的三种路径; 2，双螺旋线生成路径; 3，椭圆式双循环搜索的线路规划; 4，利用无理数π构成对称的线路。可用于AGV自动导航的线路辅助设计，及机器人喷涂、打磨等路径的自动规划，本文程序语言：C-sharp, 原创算法构思与代码编写：daode3056

人工智能基础之自动规划系统

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人工智能基础07--自动规划系统

人工智能自动规划

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为了解决传统控制方法误差高的问题，提出基于运动仿真的汽车行驶轨迹自动规划控制方法，利用运动仿真的方式规划汽车的行驶轨迹，并以轨迹规划结果为基础实现行驶过程的自动控制。模拟汽车的行驶状态，从运动学和动力学两个方面，构建汽车运动行驶的仿真数学模型。基于构建的数学模型，遵循避障安全原则规划行驶的轨迹路线。在仿真车辆上设计并安装控制器，通过控制器计算规划轨迹与实际轨迹的偏差，获取控制量，从而实现对汽车行驶轨迹的自动规划控制。实验结果表明，与传统的控制方法相比，设计方法可以有效降低汽车行驶轨迹规划的误差。

传统输电线路巡检航线自动规划方法规划的线路花费巡检时间较长，巡检路径难以达到最短，且不能优先经过风险系数较高的杆塔，针对上述问题，引用激光雷达点云数据设计了一种新的输电线路巡检航线自动规划方法。在全球定位系统GPS和惯性导航系统IMU定位方位分析下，进行输电线路巡检扫描，获取线路的平面图和断面图，分析输电线路巡检扫描报告，通过计算机远程操控仿真，利用迭代操作调整不同杆塔的信息素浓度，确定最优路径。实验结果表明，基于激光雷达点云数据的输电线路巡检航线自动规划方法线路花费的巡检时间较短，能够优先经过风险系数较高的杆塔，提高巡检的安全性。

Planning is the model-based approach to autonomous behavior where the agent behavior is derived automatically from a model of the actions, sensors, and goals. e main challenges in planning are computational as all models, whether featuring uncertainty and feedback or not, are intractable in the worst case when represented in compact form. In this book, we look at a variety of models used in AI planning, and at the methods that have been developed for solving them. e goal is to provide a modern and coherent view of planning that is precise, concise, and mostly self-contained, without being shallow. For this, we make no attempt at covering the whole variety of planning approaches, ideas, and applications, and focus on the essentials. e target audience of the book are students and researchers interested in autonomous behavior and planning from an AI, engineering, or cognitive science perspective.