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AUV控制与路径规划_MOOS-IVP(.moos)_安装及应用_AUV的MOOS-Ivp.rar

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简介：
本资源提供AUV（自主水下航行器）控制系统与路径规划技术文档和示例程序，具体包含基于MOOS-IVP平台的安装指南及应用案例。文件内含详细说明和代码资源，适用于相关研究与开发工作。 这段文字描述了MOOS-IVP的一些示例源代码。MOOS-IVP是一个软件控制框架，主要用于AUV（自主水下航行器）和AOV的智能控制、路径规划以及实时监控。该文件包含了五个简单的入门示例源代码，帮助初学者了解如何使用MOOS-IVP进行编程。

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  • AUV控制与路径规划_MOOS-IVP(.moos)_安装及应用_AUV的MOOS-Ivp.rar
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  • MOOS-ivp学习指南：零基础教你用C++/C进行MOOS编程开发
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    本指南旨在帮助初学者掌握使用C++或C语言在MOOS平台上进行编程开发的技术。无论您是学生、工程师还是爱好者，都可以从零开始学习如何利用MOOS-ivp框架构建复杂的应用程序和系统。通过详细解释核心概念和技术细节，该教程将引导读者逐步熟悉并精通MOOS编程环境，助力实现高效的信息与操作系统设计。 1. 使用的是Ubuntu系统。 2. 学习MOOS-IVP的极佳工具。
     
  • MOOS课程PPT.zip
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    MOOS课程PPT.zip包含了全面的多媒体教学材料，旨在帮助学生深入了解大规模开放在线系统（MOOS）的概念、原理及应用。此资料集适用于自学或课堂教学。 我已经将MOOS官网上开源的MOOS ppt打包好，嫌麻烦的朋友可以直接从我这里下载；不嫌麻烦的话也可以直接去官网下载。
     
  • MOOS系统安装包+++++ 重写后可保持为：MOOS系统安装包++++) ，但为了使标题更加简洁明了且符合常规表达习惯，建议调整如下： MOOS系统安装包
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    简介：本资源提供MOOS系统的安装包下载。帮助用户轻松完成MOOS环境的搭建，适用于学术研究与项目开发需求。 MOOS-Ivp官方网站：https://oceanai.mit.edu/moos-ivp/pmwiki/pmwiki.php 关于MOOS的安装步骤，请参考其他相关帖子。
     
  • 动态规划算法在路径规划与路径跟踪中的应用
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    本研究探讨了动态规划算法在解决复杂路径规划及路径跟踪问题中的高效性与适用性，旨在提升机器人或自动驾驶车辆导航系统的性能。 路径规划与路径跟踪的动态规划算法（DP算法）以及相关的Matlab脚本程序可以被提供，并且可以直接运行。
     
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    本研究提出了一种基于GBNN（改进型细菌群体导航）算法的自主无人航行器(AUV)全覆盖路径规划方法，有效提升了海洋探测与环境监测中的任务执行效率和覆盖率。 基于GBNN算法的自主水下航行器全覆盖路径规划研究探讨了如何利用改进神经网络方法实现高效、全面的水下探索任务路径设计。这种方法能够有效解决复杂海洋环境下的导航挑战，提高无人潜水器在深海探测中的作业效率和覆盖范围。
     
  • 基于改良人工势场法的AUV路径规划
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    本研究提出了一种改进的人工势场方法，用于自主无人水下车辆(AUV)的路径规划，有效解决了传统算法中的局部极小值和计算复杂度问题。 基于改进人工势场法的AUV路径规划方法能够有效提升自主水下航行器在复杂环境中的导航性能。通过优化传统人工势场算法中力函数的设计以及引入动态障碍物避碰机制，该方案显著提高了路径规划的实时性和鲁棒性。此外，通过对目标吸引力和障碍排斥力的有效调节，使得AUV能够在避免碰撞的同时更加精准地追踪预定航迹，从而在实际应用中展现出优越的表现。
     
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    本资源提供了一种基于模糊控制算法进行二维路径规划的Matlab实现代码。适用于研究和学习机器人导航中的路径规划问题。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • Matlab_Vrep_2d_mapping-master_路径规划_vrep路径规划_路径_
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    这是一个使用MATLAB和V-REP软件进行二维地图构建与路径规划的项目。它展示了如何在虚拟环境中实现自动导航算法，特别适合机器人技术的学习与研究。 Matlab与Vrep联合仿真可以实现路径规划。