3D运动计划 该项目是Backyard Flyer项目的延续，您在其中执行了简单的方形飞行路径。 在这个项目中，您将整合在过去的几课中学到的技术，以规划一条通向城市环境的道路。 查看，以详细了解合格的提交内容。 设定说明 步骤1：下载模拟器 这是一个新的模拟器环境！ 从下载适合您的操作系统的该项目的运动计划模拟器。 第2步：设置您的Python环境 如果尚未安装，请按照说明设置Python环境并使用Anaconda安装所有相关软件包。 步骤3：克隆此存储库 git clone https://github.com/udacity/FCND-Motion-Planning 步骤4：测试设定 该项目的首要任务是在此新模拟器中测试Backyard Flyer项目的。 验证您的Backyard Flyer解决方案代码是否按预期工作，并且您的无人机可以在新模拟器中执行方形飞行路径。 为此，请启动

FCND-3D运动计划 该项目是Backyard Flyer项目的延续，您在其中执行了简单的方形飞行路径。 在这个项目中，您将整合在过去的几课中学到的技术，以规划一条通向城市环境的道路。 查看，以详细了解合格的提交内容。 可以在Udacity教室的GPU​​支持的虚拟机中执行此项目！ 您无需下载模拟器和入门文件，只需在Udacity教室的虚拟工作区中完成此项目即可！ 请按照以继续使用VM。 要在本地计算机上完成此项目，请按照以下说明进行操作： 步骤1：下载模拟器 这是一个新的模拟器环境！ 从下载适合您的操作系统的该项目的运动计划模拟器。 第2步：设置Python环境 如果尚未安装，请按照说明设置Python环境并使用Anaconda安装所有相关软件包。 步骤3：克隆此存储库 git clone https://github.com/udacity/FCND-Motion-Planni

RTOS（实时操作系统）项目规划是开发嵌入式系统过程中至关重要的一步。实时操作系统为设备提供高效、确定性的响应时间，确保任务在规定的时间内完成，这对于像医疗设备、航空电子设备和工业自动化等领域的应用至关重要。本文将深入探讨RTOS项目的规划步骤、关键考虑因素以及如何有效地管理RTOS项目。 一、项目需求分析 在开始任何项目之前，首先要明确项目的目标和需求。对于RTOS项目，这通常涉及到以下几个方面： 1. 硬件平台：了解目标硬件的性能参数，如处理器类型、内存大小、I/O接口等，这些都会影响RTOS的选择。 2. 实时性需求：定义系统的最小响应时间和任务优先级，以满足实时性能要求。 3. 功能需求：列出所有必要的功能模块，如任务调度、中断处理、通信协议等。 4. 安全与可靠性：评估系统在异常情况下的表现，确保符合安全标准。 二、RTOS选择 根据项目需求，选择合适的RTOS是至关重要的。不同的RTOS有不同的特点和优势，例如FreeRTOS、VxWorks、QNX等。要考虑的因素包括： 1. 实时性能：查看RTOS的调度策略，是否支持抢占式调度。 2. 可移植性：评估RTOS对不同硬件平台的支持程度。 3. 开发工具：检查提供的开发环境、调试工具和文档是否完善。 4. 社区支持：考虑开发者社区的活跃度，以便在遇到问题时寻求帮助。 三、系统架构设计 设计一个清晰的系统架构可以帮助组织代码和功能，常见的架构模式有分层结构、模块化结构等。在RTOS项目中，应考虑以下组件： 1. 任务（Tasks）：定义各个并发执行的任务及其优先级。 2. 信号量（Semaphores）和互斥锁（Mutexes）：用于同步和保护共享资源。 3. 事件标志组（Event Flags）和消息队列（Message Queues）：实现任务间的通信。 4. 定时器（Timers）：用于周期性任务或超时处理。 四、任务分配与调度 合理分配任务和设置调度策略是保证系统性能的关键。需要考虑以下几点： 1. 任务粒度：任务不宜过大或过小，避免上下文切换过于频繁。 2. 优先级设置：根据任务的重要性和紧迫性设定优先级。 3. 静态与动态调度：静态调度在系统启动时就确定，动态调度则可以根据需要调整。 五、内存管理 RTOS通常需要管理有限的内存资源，合理分配和回收内存是优化性能的关键。了解RTOS的内存管理机制，如堆栈分配、动态内存分配等，并根据需求进行优化。 六、测试与调试 编写详尽的测试用例，包括单元测试、集成测试和系统测试，确保每个功能模块都能正常工作。使用RTOS提供的调试工具进行性能分析，找出潜在的瓶颈并进行优化。 七、文档编写 良好的文档记录可以帮助团队理解项目进度和设计决策，包括需求文档、设计文档、用户手册和维护文档等。 总结，RTOS项目规划是一个涉及需求分析、RTOS选择、系统架构设计、任务调度、内存管理、测试与调试等多个环节的复杂过程。每一个环节都需要细致考虑，以确保最终开发出的系统能够满足实时性、可靠性、安全性和可扩展性等多方面的要求。通过严谨的规划，可以大大提高RTOS项目的成功率。

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### 机器人技术：建模、规划与控制 #### 一、引言 在现代工业和社会生活中，机器人技术扮演着越来越重要的角色。随着自动化水平的提高和技术的发展，对机器人系统的理解和控制变得至关重要。《Robotics Modelling Planning and Control》这本书正是为了解决这些问题而编写的，它深入地探讨了机器人的建模、轨迹规划以及运动控制等方面的知识。 #### 二、机器人建模 **1. 机器人的数学模型** - **正向运动学**：确定机器人末端执行器相对于基座的位置和姿态。 - **逆向运动学**：解决给定末端执行器位置和姿态时，各关节角度应该如何设置的问题。 - **动力学建模**：研究力（或力矩）和加速度之间的关系，包括牛顿-欧拉方法和拉格朗日方程等。 **2. 机器人的物理模型** - **刚体动力学**：研究刚体在受力作用下的运动特性。 - **多体系统动力学**：适用于多个刚体相互连接的情况，如多节臂机器人。 - **柔性体动力学**：考虑机器人部件的弹性变形。 #### 三、轨迹规划 **1. 轨迹生成技术** - **多项式轨迹规划**：通过设定起点、终点及速度和加速度等约束条件，计算出满足条件的多项式曲线。 - **样条插值**：利用样条函数来平滑地连接多个点，确保路径的连续性和光滑性。 - **时间最优轨迹规划**：在保证安全的前提下，寻找最快到达目标的轨迹。 **2. 避障规划** - **潜在场法**：将环境视为由多个势场组成，目标吸引机器人前进，障碍物则产生排斥力。 - **图搜索算法**：如A*算法，用于在离散环境中寻找最优路径。 - **动态窗口方法**：适用于动态环境中的实时避障。 #### 四、运动控制 **1. 控制理论基础** - **PID控制器**：比例积分微分控制，广泛应用于各种控制系统中。 - **自适应控制**：根据系统的动态变化调整控制器参数。 - **模糊控制**：基于模糊逻辑理论设计的控制器，适用于复杂非线性系统。 **2. 先进控制策略** - **滑模控制**：具有较强的鲁棒性，能够应对不确定性和干扰。 - **模型预测控制（MPC）**：基于模型的优化控制方法，可以处理约束问题。 - **智能控制**：如神经网络控制、遗传算法优化等。 #### 五、案例分析与实践应用 本书不仅提供了理论知识，还介绍了如何将这些理论应用于实际的机器人项目中。例如： - **无人机飞行控制**：结合GPS、惯导等多种传感器数据实现精确导航。 - **服务机器人开发**：涉及语音识别、面部表情识别等功能。 - **工业机器人装配任务**：利用视觉传感进行定位和抓取。 #### 六、总结 《Robotics Modelling Planning and Control》是一本全面覆盖机器人关键技术的教材，对于希望深入了解这一领域的学生、研究人员以及工程师来说是非常宝贵的资源。通过对本书的学习，读者可以掌握从理论到实践的全过程，并能够在自己的项目中灵活运用所学知识。 ### 结语 随着科技的进步，机器人技术的应用领域不断扩大。无论是工业制造还是日常生活，机器人都发挥着重要作用。通过深入学习机器人建模、规划与控制等相关知识，我们可以更好地理解并推动这一领域的发展。

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

百度Apollo学习：planning规划模块结构，数据，代码介绍

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在网上费力找到的，现代机器人学(Modern Robotics Mechanics, Planning, and Control)课后习题答案，适合机器人专业学生及工程师自学使用