用C++17实现的rrtstar算法学习机器人Cpp代码库

该代码库包含与Coursera MOOC《机器人技术：估计与学习》课程中项目相对应的MATLAB代码。主要包括：1. 多元高斯模型学习、检测和跟踪黄色球的Kalman滤波器实现；2. 2D地图的机械手占用网格映射算法；3. 使用粒子滤波器实现的机器人姿势跟踪。详细内容请参见相关结果视频。

这个程序展示了一个模拟的双轮机器人平台的避障和导航。我使用了差动转向模型来模拟传动系统，这是对机器人驱动非常实用的模型。这种驱动系统能够直线行驶、跟踪圆弧并实现原地转弯。模拟机器人在一个以.png文件表示的环境中操作，其中黑色表示墙壁，白色表示平坦清晰的地形。测试包括一个自然障碍训练场和一个办公室环境，带有方形墙壁和角落。机器人能够在环境中自主导航，并覆盖大部分区域而不碰撞墙壁。算法包括：1.直行，除非传感器被阻挡；2.避开被阻挡的传感器；3.如果两侧传感器均被阻挡，转向最远处；4.转动直到两侧传感器均未被阻挡；5.继续直行（随机弧线）。请访问该网站获取更多有关演示、机器人技术及计算机视觉项目

Matlab编程：机器人比赛的实现。实现了UCB E7机器人锦标赛的功能。

该仿真环境实现了用于编队控制和基于卡尔曼滤波的算法。环境中包含了基于行为的控制、领导者-跟随者控制和差分驱动/全向动力学等策略和动力学模型。环境适用于多机器人控制策略研究。

这个存储库展示了使用Eigen库的C++中88行拓扑优化代码的单核心实现。您可以在main.cpp文件中设置问题变量（如离散化、约束、作用力等），然后运行以启动优化问题。每次迭代结束时都会显示生成的结构。图1展示了60x30离散化的MBB问题的解决方案。

MATLAB白化代码帮助机器人抓取任务中实现数据预处理，以提高算法效率和准确性。该代码版本适用于2017年，针对机器人抓取任务进行了优化和调整，确保数据在处理过程中的标准化和优化。

前言：由于时间紧张，本项目已不再维护。您可以考虑使用@hieplpvip的版本。CNH聊天机器人版本4.1创立于2019年6月15日，提供一个放松情绪的健康平台。尽管编码风格可能较差，但我专注于性能优化和运营成本的最小化。通过收集的数据进行了统计方法测试，帮助理解用户需求。希望这份源代码能帮助所有人创建自己的理想聊天机器人。访问Nu官网获取更多信息。

在IT领域，算法是计算机科学的核心，而C++作为一种强大且高效的编程语言，常用于实现复杂的算法。本压缩包文件“algorithm-studying-master”包含了多种C++实现的算法学习资源，对于希望深入理解和掌握算法的程序员来说非常宝贵。算法是一系列精确的步骤或指令，用于解决特定问题或执行特定任务。在C++中，我们可以通过结构化编程、面向对象编程和泛型编程等方法来实现各种算法。该项目涵盖了排序算法（如冒泡排序、插入排序、快速排序、归并排序）、查找算法（如线性查找、二分查找）、图算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall所有对最短路径算法）和树算法（如二叉搜索树、

matlab环境下进行机器人圆弧插补的仿真，代码详细，便于理解与应用。