标题 "Progress-Optimal-Lane-Tracking-and-obstacle-avoidance-via-MPC" 提到的是一个使用模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）来实现最佳车道追踪和避障的技术。这一技术主要应用于自动驾驶系统，确保车辆在行驶过程中能够准确地沿着预定的车道线行驶，并且能有效规避道路上的障碍物。 描述中提到，该方法结合了模型预测控制与轮廓控制。模型预测控制是一种先进的控制策略，它基于系统模型对未来的一段时间进行预测，然后优化一系列控制决策，以达到期望的性能指标。在这种情况下，系统模型可能包括车辆的动力学模型，如车辆的位置、速度、转向角等状态的动态关系。 轮廓控制则涉及到如何使车辆按照设定的路径，即车道线，进行精确的轨迹跟踪。这通常需要对车辆的横向和纵向运动进行精确控制，以确保其始终保持在车道中央或按照预定的曲线行驶。 在实际应用中，MPC首先会对车辆的未来状态进行多次预测，考虑到各种可能的行驶条件和障碍物的存在。接着，它会根据这些预测结果，计算出一系列的控制输入，如转向角和加速度，以最小化偏离车道线的误差并避免与障碍物发生碰撞。这个过程是一个优化问题，通常通过高效的优化算法来求解。 标签 "MATLAB" 暗示了这个项目可能是用MATLAB语言进行开发的。MATLAB是一种广泛用于数学计算、数据分析和算法开发的环境，尤其适合进行控制系统的设计和仿真。在这里，它可能被用来建立车辆动力学模型，编写MPC算法，以及进行系统性能的模拟测试。 压缩包中的文件名 "Progress-Optimal-Lane-Tracking-and-obstacle-avoidance-via-MPC-master" 表明这是一个完整的项目源代码库，可能包含了MATLAB代码、数据文件、配置文件等。用户可能需要下载这个压缩包，解压后在MATLAB环境中运行代码，以观察或进一步改进这个车道追踪和避障系统。 这个项目涉及了自动驾驶领域的核心问题——精确的轨迹跟踪和安全的障碍物避让，利用了模型预测控制这一高级控制策略，以及MATLAB作为实现工具。对于想要深入理解自动驾驶系统或者研究MPC算法的学者和工程师来说，这是一个非常有价值的研究资源。

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：

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

使用Arduino的基本机器人。

消防员Arduino自主机器人，能够检测，接近和灭火。

时空A * 具有附加时间维度的时空A *（STA *）搜索算法，用于处理动态障碍。 安装 该软件包名为space-time-astar并在列出。 您可以使用pip安装： pip3 install space-time-astar 对于多个代理，您可能会对cbs-mapf包感兴趣，该包也将此包用作低级计划程序，也适用于和 。 用法 导入计划者 from stastar . planner import Planner 构造函数参数 Planner ( grid_size : int , robot_radius : int , static_obstacles : List [ Tuple

PX4 avoidance 3DVFH+算法论文，翻墙下载都不一定能找到，属于稀缺资源

罗斯形成和避免障碍 编队中有五个正在执行任务的机器人。 他们可以通过通信拓扑相互通信并纠正其位置。 并且他们通过使用激光雷达实现了避障。 这些程序可以在ROS中运行。 并且有两组代码，脚本1和脚本2使用了不同的避障方法

比较经典的人工势函数避障方法，参考性不言而喻，分享给大家，这里面有仿真例程，对于新手来说非常有帮助，对于只会理论不会仿真的同学也十分的友好，这篇论文真的没得说，非常好

小秋SLAM笔记