Chirplet Path Pursuit

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

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

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。

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

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。

在Oracle数据库中，sys_connect_by_path函数可以实现行列转换和层级关系管理。该函数的灵活运用可以有效优化数据库查询和管理操作。

在使用Hadoop时遇到了'ERROR Shell:Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path java.io.IOException'的问题。这个错误提示表明系统无法找到Hadoop所需的winutils二进制文件。为了解决这个问题，可以尝试配置正确的Hadoop二进制路径，确保系统能够正确访问winutils文件。

《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RRT*算法 二维环境中的RRT算法处理平面上的路径规划问题，例如无人机在二维空间中的飞行路径。算法通过在起点周围随机生成节点，选择离树最近的节点进行扩展，直线连接新节点并迭代直至找到目标点。2D文件夹*下代码展示了如何构建和优化搜索树。 3D环境中的RRT*算法 三维路径规划则适用于机器人在立体空间中的移动路径，如仓库机器人。三维空间中，路径不仅考虑x、y方向，还需处理z轴高度变化。3D文件夹中的代码展示了如何扩展RRT*算法处理三维空间路径规划，包括如何生成随机点、选择最近邻节点及更新树结构以逼近最优解。 RRT算法的优势在于其能有效处理高维配置空间，并在动态环境中适应性强，随着迭代，路径逐渐优化趋近最优解。用户可以通过阅读license.txt*文件了解使用许可协议，并对代码进行调整以适应不同的路径规划需求。