IntelligentUAVPathPlanningSimulationSystemS-Drone 无人机智能无人机路径规划仿真系统是一款具有良好的操作控制，强大的平台集成，全向模型构建和应用程序自动化的软件。 它以C区中A和B之间的无人机战斗为背景。 该系统的核心功能是计划通过仿真平台的无人机航路并验证输出。 可以将数据导入到真正的无人机中，以使其根据指定的路线准确地到达战场上的任何位置，并支持多人和多设备编队的联合行动。 主要特点 开源SITL无人机仿真平台支持的系统，通过FlightGear渲染真实战场环境，进行集成建模，2维垂直，三维动态模型仿真，脚本控制，地面站监视，数据处理等功能，此外，还进行仿真系统支持多种全球地图负载，模拟三维环境的关键区域，可用于整个全球范围内的遥感监测。 1.软件界面 2.软件体系结构（要为某些扩展功能实现的插件） 3.代码 4.多维视图 二维视图（

采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器人的局部路径规划，并引入资格迹，修改神经网络RBF的权值，使算法更有效地利用未知环境信息特征，以提高迭代过程中的收敛速度。

研究论文-基于模糊控制器的移动机器人路径规划仿真

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MATLAB源码集锦-基于模糊控制的路径规划算法的仿真实现-机器人避障

为提高汽车塑料内饰件的打磨效率,注塑厂引入工业机器人打磨工作站来替代人工作业。课题组根据汽车塑料内饰件的特性,将工业机器人的打磨路径分解成若干段直线路径和曲线路径,利用课题组设计的空间直线插补与空间曲线插补相结合的插补算法,通过MATLAB平台及Robotic Toolbox工具箱进行路径插补运算和仿真。结果表明:工作站打磨运动耗时约为79 s,与人工打磨耗时约120 s相比,打磨效率提升约34%。课题组设计的插补算法能够显著地提高打磨作业效率。

采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器人的局部路径规划，并引入资格迹，修改神经网络RBF的权值，使算法更有效地利用未知环境信息特征，以提高迭代过程中的收敛速度。

对传统的随机路图法（PRM）算法纯手写的matlab的仿真实验，未调用库文件，只为给读者提供最原始简介的实验环境，避免因为过度的改进造成不必要的理解误区。该实验程序可自由定义栅格地图大小，自由定义障碍物的摆放位置与数量，同时也可以生成随机地图验证自己的算法。希望可以帮到更多人。

本文介绍了应用于无人驾驶汽车路径规划中全局路径规划的A*算法,从规划结果出发,分析传统A*的缺陷,并提出16邻域改进算法。为提高规划效率,减少路径规划时间提出双向16邻域改进算法。并与24邻域及48邻域算法进行比较,模拟仿真实验显示,改进后的双向16邻域算法在规划空间和搜索效率均为最优,双向搜索16邻域算法规划的路径转角少,平顺性好,规划时间短,规划效率高。

路径规划仿真平台1.1 MSA*算法-附件资源