ICRA 2018

该存储库包含 ICRA 2016 的 ``从演示中学习'' 教程的计算机练习代码和信息。这些练习主要涵盖弹道级的表示和学习，不应被视为有关 LfD 广阔领域的全面练习。这些练习使用具有[1]的动力学的简单的双链接机器人。为了确保一切顺利进行，我们建议您为这些练习禁用常规的 Matlab 路径。您只需运行 setup_lfd_tutorial.m 脚本即可自动设置所有内容。练习 1 的目标是减少对机器人进行编程的任务，以简单地展示它应该做什么。达到这种目标的最简单方法也许就是简单地记录一条轨迹，然后让机器人尝试准确地“播放”它。我们建议您调整找到的所有参数，然后重新运行该功能以了解对机器人行为的影响。 步骤 1：我们可以通过多种方式向机器人进行演示。由于我们将在这些练习中使用平面任务空间，因此我们可以简单地在机器人任务空间上绘制轨迹。首先，打开文件 exercise_1.m，然后在 Matlab 中运行它。绘制了一个带有双链接机器人的图形以及界定其工作空间的 虚线。要求您提供轨迹的演示。请记住，您正在机器人的工作区中提供演示，因此，如果演示的任何轨迹偏离机器人工作空间，可能会导致程序无法正确运行。

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提供了 MATLAB 2018b 的下载链接。

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社团发现代码Matlab微小障碍物发现冯雪创作的官方Matlab实现，ICRA 2019介绍该存储库包含微小障碍物发现新框架的官方Matlab实现。这篇论文已被IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA) 2019接受。Python/ROS的官方实现即将推出。注：此版本在原作的基础上略有改进，训练代码略有改动，ROC性能有所提升。为了提高效率，基本边缘检测算法使用结构化边缘检测[1]。系统中的模块在很大程度上得到了加速，尽管仍有很大的改进空间。在实例级评估中，IoU被定义为预测提议和真实边界框之间的交集，可以在./evaluation/Func_evaluation_DR.m找到引文。如果你觉得这篇论文或代码有用，请引用我们的论文：@INPROCEEDINGS{Xue_ICRA_2019, Author = {Feng Xue, Anlong Ming, Menghan Zhou and Yu Zhou}, booktitle={2019 International C

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提供针对MCM2018美赛的Matlab代码，包括Lasso算法、模拟退火算法等现代启发式算法。 重点算法： 统计理论的基础算法： Lasso、k-nn、FS、LAR、PCA、LDA、BIC、SVM 现代启发式算法： 模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法 参考： Trevor Hastie，《统计学习基础》 Jorge Nocedal，《数值优化》 Mehryar Mohri，《机器学习基础》 Ian Goodfellow，《深度学习》