MPC避障 描述 MPC（模型预测控制）实现使用Casadi Python软件包进行数值优化，并使用{numpy + matplotlib}进行可视化。 完整的移动机器人（Mecanum轮式全向移动机器人（MWOMR））用作实现系统。 此外，通过根据障碍物的参数添加不等式约束，可以避免障碍物。 通过动画示例辅助回购，以实现更好的可视化。 卡萨迪（Casadi）： ：//web.casadi.org/ 内容 mpc_code.py →MPC的主要Python脚本 simulation_code.py →一个帮助程序文件，用于实现MPC代码中使用的可视化 main.py →要运行的代码 笔记： 您应该运行main.py 如下插入目标点：[x方向，y方向，角度]，例如：[10,10，pi] 要求 在运行代码之前，请确保您在计算机上安装了Python3.5 +和以下软件包：

Optimal Reciprocal Collision Avoidance (C#)

cadrl_ros（使用Deep RL避免冲突） 用Deep RL训练的动态避障算法的ROS实现 纸： M.Everett，Y.Chen和JP How，《具有深度强化学习的动态决策代理之间的运动计划》，IEEE / RSJ国际智能机器人和系统会议（IROS），2018年 论文： : 视频： : Bibtex： @inproceedings{Everett18_IROS, address = {Madrid, Spain}, author = {Everett, Michael and Chen, Yu Fan and How, Jonathan P.}, bookti

通过深度强化学习实现基于单眼视觉的避障 由，，尼基trigoni，安德鲁·马卡姆。 本文的张量流实现： 内容 介绍 该存储库包含： 1.Training代码。 我们编写自己的培训代码，但直接使用提供的代码构建模式。 （我们在存储库中保留了Iro的许可证） 2.用于训练FCRN的数据预处理代码。 3.在Gazebo模拟器中使用turtlebot2进行D3QN（具有决斗架构的Double Deep Q网络）的训练代码。 4，在现实世界中使用turtlebot2测试D3QN的代码 5，tensorflow和ros之间的接口代码 D3QN的网络模型与本文稍有不同，因为我们发现此版本具有更好的性能。 您可以在获得我们真实世界实验的视频 先决条件 Tensorflow> 1.1 ROS动力学 cv2 操作说明 再培训FCRN 我们在/Depth/data文件夹中有一个用turtlebo

模糊集matlab代码Fuzzy_Collision_Avoidance 用于避免碰撞的 Matlab 代码 模糊逻辑通过考虑现实世界中通信的不精确性来执行计算。 与布尔逻辑（即 1 和 0）相反，取值是基于“真实程度”。 受人类认知和感知的生物过程的启发，模糊逻辑基于相对分级隶属函数的思想进行了理论化，隶属函数与归属的程度和程度相关。 模糊逻辑控制器 模糊逻辑控制器是一种基于模糊逻辑或模糊集的控制系统，它根据采用 0 到 1 之间连续值的逻辑变量来分析模拟输入值。因此，边界的模糊性和不精确性使其可用于近似模型. 传统控制器包括四个步骤，即模糊化、知识库、模糊推理和去模糊化。 模糊控制器的第一步是定义模糊控制器的输入和输出变量。 模糊逻辑控制器使用一组非常灵活的 if-then 规则，并且控制器规则通常用语言术语表述。 因此，语言变量和模糊集的使用意味着模糊化过程，即将输入变量映射到合适的语言学值。 最后一步是去模糊化，它将基于模糊的语言术语转换为标量输出值。 方法 在 VREP 软件中创建了机器人导航环境，用于模拟和机器人在物体填充环境中的性能。 用于此目的的机器人是 Pioneer

Obstacle_Avoidance_ROS 活动中的项目： 克隆项目 在/src/testbot_description创建一个新目录，并将所有项目文件克隆到该文件夹​​中。 示例命令： mkdir ~/catkin_ws/src/testbot_description cd ~/catkin_ws/src/testbot_description git clone https://github.com/vibhuthasak/Obstacle_Avoidance_ROS.git cd ~/catkin_ws catkin_make 逐步ROS命令说明 首先，您需要启动ROS节点。 roslaunch testbot_description testbot_gazebo.launch testbot_description是我提供的软

使用Arduino的基本机器人。

避免加速度和速度障碍的相互碰撞 我们提出了一种考虑到加速约束的移动机器人避碰方法。 我们讨论了在移动障碍物中导航单个机器人的情况，以及在导航公共工作空间时相互避免碰撞的多个机器人的情况。 受速度障碍概念的启发，我们引入了加速度－速度障碍（AVO），以使机器人在遵守加速度约束的同时避免与移动障碍物发生碰撞。 AVO表征了机器人可以安全地达到并采用的比例控制加速度所采用的新速度。 通过让每个机器人承担避免成对碰撞的责任的一半，我们将此概念扩展为针对多机器人设置的相互避免碰撞。 我们的设计可确保无冲突导航，即使机器人独立且同时行动而无需协调。 我们的方法是为完整的机器人设计的，但也可以应用于运动约束非完整的机器人，例如汽车。 我们已经实现了我们的方法，并且在具有大量机器人和障碍物的具有挑战性的环境中显示了仿真结果。 版权所有2010北卡罗莱纳大学教堂山分校 根据Apache许可版本2.0（“

最佳的对撞避免 我们提出了一种避免相互碰撞的正式方法，其中多个独立的移动机器人或特工在公共工作空间中移动时，必须避免彼此之间的碰撞而无需特工之间的通信。 我们的公式，即最佳的相互避免碰撞（ORCA），通过让每个代理承担避免成对碰撞的一半责任，为无碰撞运动提供了充分的条件。 为每个代理选择最优动作简化为求解低维线性程序，并且我们证明了生成的动作是平滑的。 我们在涉及数千个代理的几个密集和复杂的模拟方案工作空间上测试了最佳的相互碰撞避免方法，并在短短几毫秒内为所有代理计算了无冲突动作。 RVO2库是二维的我们算法的开源C ++ 98实现。 它具有用于第三方应用程序的简单API。 用户指定静态障

消防员Arduino自主机器人，能够检测，接近和灭火。