path-planning 这是我们当时毕业设计时的做的 毕业设计的要求： 在一个布满障碍物的地图上，过凸极值点划分区域；在相应的区域中抽象出一个点来对应各区域，画出连通无向图；根据对应的权值找出最优路径；写出相应的算法。 毕业设计的具体要求： 2．对课题进行需求分析，撰写需求分析说明书；然后进行系统设计，书写系统设计说明书，完成所规定的内容：   （1）拟合曲线模拟障碍物；   （2）过凸极值点做水平切线划分区域；   （3）区域存储；   （4）构造无向图； （5）设定权值，确定最优路径；   （6）证明此算法的有效性。 3．完成系统的设计； 4．完成系统测试工作；

matlab余玄函数代码规划知悉的轨迹预测（PiP） 正式实施“”（ECCV 2020）， 由，，和。 在新颖的计划-预测-耦合管道中，将自我车辆的计划告知多主体未来的预测。 有关更多详细信息，请参阅我们的/ /。 依存关系 conda create -n PIPrediction python=3.7 source activate PIPrediction conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch conda install tensorboard=1.14.0 conda install numpy=1.16 scipy=1.4 h5py=2.10 future 下载 原始数据集：下载，然后使用预处理将其处理为所需格式（.mat）。 处理后的数据集：从此处下载并将其保存在datasets /中。 训练有素的模型：从这里下载并保存在trained_models /中。 跑步 通过sh scripts/train.sh训练或运行 python train.py --name

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Tesseract ROS 平台 CI状态 Linux（Focal） Linux（仿生） 棉绒（lang式） 棉绒（C整理） Tesseract ROS软件包 tesseract_examples –该软件包包含使用tesseract和tesseract_ros进行运动计划和碰撞检查的示例。 tesseract_plugins –包含用于碰撞和运动学的插件，这些插件由监视器自动加载。 tesseract_rosutils –该软件包包含实用程序，例如从ROS消息类型转换为本机Tesseract类型，以及相反。 tesseract_msgs –该软件包包含Tesseract ROS使用的ROS消息类型。 tesseract_rviz –该软件包包含用于Rviz可视化Tesseract的ROS可视化插件。所有功能都已在库中组合在一起，从而能够快速创建自定义显示。 tesserac

深蓝学院是专注于前沿科技的教育平台，目前在人工智能、机器人与自动驾驶领域搭建了完善的课程体系，并在积极探索嵌入式、物联网、增强现实领域的教育模式。文件内包含：2022 控制岗位 面试题梳理.pdf；基于学习的决策规划背景知识.pdf；课程介绍及基础资料.pdf；自动驾驶控制与规划第一期第二次答疑问题收集-wuning返回.docx；自动驾驶控制与规划第一期开课仪式.pdf；第六章作业思路讲解-助教高宇辉.pdf

图像修复matlab代码Path_planning_for_FEVAR 通过可变形配准腹主动脉瘤的3D路径规划，进行机器人辅助的开窗血管内修复 要求 版本：Matlab R2016a至R2017a 平台：Windows，Linux 脚本'demo_2D3Dregist.m'： 这演示了如何从2D术中分割的动脉瘤形状和3D术前骨骼恢复机器人路径的3D骨骼，它将导入术前透视的2D jpg图像，2D分割标签和3D骨骼。 它将显示2D / 3D骨骼，术中（地面真实）骨骼，术前骨骼和我们的预测的注册时间成本，以及在2D和3D中评估的距离误差。 文件夹“功能”： 它包括为在2D和3D骨架之间进行可变形配准而编写的所有代码。 请仔细阅读每个文件中的许可证。 对于使用此文件夹中代码的任何学术出版物，请引用： 郑JQ，周XY，C。Riga和GZ Yang，“机器人辅助有条件的血管内主动脉修复的单一2D荧光镜图像的3D路径规划”，IEEE国际机器人与自动化会议（ICRA），2019年。 文件夹“数据”： 它包括演示中使用的导入数据。 文件夹“外部”： 它包括演示中使用的重新分配的代码。 请仔细阅读每个文件

路径规划算法 例如，许多路径规划算法已实现为机器人技术课程的一部分。 A *，D *，RRT，RRT *

Dubins path planning codes for robots with initial velocity with or without workloads balancing. 机器人的运动具有局限性，它的转向性能受到方向舵最大偏角的制约，因此其转向时的最小转向半径为R，转弯半径无法比R更小，在运动上就受到速度约束，传统的路径规划方法并没有考虑这一点。 以往的相关文献也有采用Dubins方法的，但是大都是考虑单一的路径规划算法，应用于多智能体系统的很少。结合多智能体系统的任务分配进行研究，考虑了多种情况下的任务分配和路径规划问题，该算法同时能够处理障碍物情况并实现负载均衡。 https://blog.csdn.net/ayawaya/article/details/88923944