Path Planning

在本项目中，我探索了在物理机器人上实现强化学习（RL）算法的过程，具体是在定制的3D打印机器人Benny和Bunny上从A到B的路径规划。作为我本科最后一年自选选修课的一部分，项目学习强化学习的基础知识。最初，编码直接在物理机器人上进行，但随着项目进展，意识到需要将算法与硬件解耦。仿真测试表明，在较小的状态空间（<= 100个状态）中表现良好，但在扩展到包含400个状态时，任何探索的RL算法均无法收敛。结果显示，在实现硬件前，需在仿真中探索更强大的算法。所有模拟代码均使用C++编写，确保代码的可移植性，以适应微控制器的限制，避免数据传输带来的复杂性。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，可直接运行，亲测可用，适合初学者使用。 代码压缩包内容： 主函数：main.m 调用函数：其他m文件 无需额外运行运行结果效果图 代码运行版本：Matlab 2019b；若运行出现错误，请根据提示修改。如不懂，欢迎私信博主。 运行操作步骤： 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前文件夹中。 步骤二：双击打开main.m文件。 步骤三：点击运行，待程序执行完毕后即可看到结果。 仿真咨询：如需其他服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片，提供以下服务： 完整代码提供 期刊或参考文献复现 Matlab程序定制 科研合作

基于割草机搜索策略(LM) 实现 森林火灾 无人机 的 路径规划 MATLAB 代码

《RRT_Star算法在三维与二维路径规划中的应用》RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种用于复杂环境中寻找机器人路径的有效方法，属于概率道路规划的一种。其核心思想是通过随机生成树节点并逐步扩展树来探索配置空间，找到从起点到目标点的可行路径。在此基础上，RRT*（RRT Star）进一步优化，确保路径逐渐收敛到最优解。 本压缩包“RRT_Star_Algorithm.zip”包含RRT算法在三维和二维环境下的实现，提供了在MATLAB平台上的源代码，用户可根据需求进行修改。MATLAB因其强大的可视化功能*，非常适合进行路径规划仿真。 2D环境中的RR

使用Dijkstra算法，寻求由起始点s到其他各点的最短路径树及其最短距离。

%% PVTOL系统中等距路径的跟踪方法，根据Hauser, J.和Hindman, R. 轨迹跟踪的机动调节：反馈线性化系统。% 在进程中。 IFAC症状。非线性控制系统。设计，638-643。加利福尼亚州太浩市（1995年）。%% 作者：F. Diaz-del-Rio。% 大学塞维利亚（西班牙）。 2014年4月阅读另一个提交文件'PVTOL_tracking_methods.zip'的readme_first.txt文件然后是readme_second.txt

DB2 9 Fundamentals Exam 730 Prep：DB2规划 技能等级：入门级 档由IBM数据库专家Paul Zikopoulos编写，帮助学习者准备参加DB2 9 for Linux, UNIX, and Windows基础认证考试（Exam 730），并理解必要的概念和技术。该教程分为七个部分，本部分涵盖DB2的规划，主要涉及DB2产品的基础知识、管理工具以及与数据应用、数据仓库和OLAP相关的概念。 第一部分：前言 关于本系列 若您考虑获取DB2基础认证（Exam 730），该系列教程正是为此设计。包含七篇教程，涵盖所有基本主题，即使暂时不参加认证，也能帮助您了解DB2

1. Network Planning Before setting up the ClickHouse cluster, we need to properly plan the network environment. Our cluster will consist of three nodes, and each node requires configuration of IP address, hostname, firewall settings, and time synchronization. Node 1: node01, IP address: 10.30.201.2

具有避障功能的最短路径算法（基于Dijkstra算法）；代理（机器人）被表示为单个点，但障碍物的尺寸被夸大以考虑代理的外部尺寸。计算最短路径以防止代理和障碍物之间发生碰撞。

蚁群算法三臂凿岩机器人动态孔序规划。0积分下载，代码运行效果图见压缩包。