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栅格地图路径规划,采用基于MATLAB的强化学习Q-Learning算法【含Malab源码 2720期】.mp4

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简介:
用户佛怒唐莲发布的视频资源包含了完整的可运行代码,经过验证确认其兼容性良好,特别适合初学者使用。具体内容如下: 1. 代码包的组成部分: * 主函数:main.m * 调用函数:其他.m文件 * 运行结果的图形化展示。 第二步,运行代码环境。使用Matlab 2019b进行执行,如果运行过程中出现任何错误,请根据系统提示进行相应的调整。若您在修改过程中遇到困难,欢迎通过私信与博主取得联系。 3、执行操作流程 首先,请将所有相关文件复制并放置至Matlab的工作目录中。随后,双击打开名为“main.m”的文件进行启动。接着,点击“运行”按钮,等待程序完成计算后即可获得最终结果。 4、仿真咨询 若您需要其他相关服务,欢迎通过私信与博主联系,或扫描提供的视频QQ名片获取进一步协助。 4.1 博客及相关资源的完整代码提供 4.2 期刊文献或参考文献的实验结果复现 4.3 根据具体需求量身定制的Matlab程序开发 4.4 开展科研合作项目,共同推进研究进展。

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  • 】运MatlabQ-Learning进行【附带Matlab 2720】.mp4
    优质
    本视频教程详细讲解如何利用Matlab中的Q-Learning算法实现栅格地图上的最优路径规划,包含完整代码分享。适合机器人导航与AI学习者深入研究。 在平台,“佛怒唐莲”上传的视频配有对应的完整可运行代码,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数文件;无需单独运行 - 运行结果效果图展示 2. 支持版本 Matlab 2019b。如遇到问题,请根据提示进行修改,或直接咨询博主。 3. 操作步骤如下: 第一步:将所有代码和资源放置在当前的Matlab工作目录中; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行程序并等待结果生成。 4. 服务内容 若需进一步的服务,请联系博主,包括但不限于以下方面: - 博客或资料完整代码提供; - 学术期刊或参考文献的复现工作; - 根据需求定制Matlab程序; - 科研项目合作。
  • 】利Q-Learning进行Matlab.zip
    优质
    本资源提供基于强化学习Q-Learning算法实现栅格地图中路径规划的MATLAB代码。通过智能体在环境中学习最优行动策略,适用于机器人导航等领域研究与应用开发。 【路径规划】基于强化学习Q-Learning实现栅格地图路径规划的Matlab源码(zip文件)
  • 构建及Q-LearningPython代
    优质
    本项目采用Python实现基于栅格法的地图构建,并运用Q-Learning算法进行路径规划,适用于机器人自主导航研究。 基于栅格法构建地图的Q-Learning路径规划Python代码。
  • 】利MATLAB蜜獾进行机器人【附带Matlab 2825】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的蜜獾算法对栅格地图上的机器人路径进行优化规划,并提供相关代码下载。适合机器人技术爱好者和研究者学习参考。 在上发布的“佛怒唐莲”视频中的所有代码均为完整版,并且经过测试可以正常运行,非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包包括主函数:main.m;调用的其他m文件;无需额外的操作来展示运行结果的效果图。 2. 运行环境为Matlab 2019b版本。如果在执行过程中遇到错误,请根据提示进行相应的修改,或者寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下: - 步骤一:将所有代码文件放置到MATLAB的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需要进一步的帮助或服务,包括但不限于博客资源完整代码提供、期刊或参考文献复现、MATLAB定制编程及科研合作等,请通过平台私信联系博主。
  • 】运MATLAB粒子群进行最短【附带Matlab 第018】.mp4
    优质
    本视频详细介绍了如何使用MATLAB中的粒子群优化算法,在栅格地图上实现高效的最短路径规划。此外,还提供了实用的Matlab代码供学习参考(第018期)。 在平台上,“佛怒唐莲”上传的视频都有对应的完整代码文件,并且这些代码都是可以运行并经过验证有效的,非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及用于调用的其他m文件。无需额外的操作或运行结果效果图。 2. 运行环境为Matlab版本2019b,如果在尝试运行时遇到问题,请根据错误提示进行相应的修改;如仍存在问题可直接向博主咨询。 3. 具体操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置到MATLAB的当前工作目录下; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等待程序执行完毕以获取结果。 4. 仿真咨询服务包括但不限于完整代码提供、期刊或参考文献复现、Matlab定制编程服务以及科研合作等。
  • 】运MATLAB蚁群进行与避障(附带MATLAB,第2088).mp4
    优质
    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB中的蚁群算法在栅格地图上实现路径规划及避障功能,并提供源代码下载。适合机器人技术爱好者和研究者学习参考。(第2088期) 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,并且这些代码均已测试可运行,适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数:main.m;调用函数为其他m文件; 2. 运行环境要求是Matlab 2019b版本。如果在运行过程中遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行,等待程序执行完毕以获取结果。 此外,如果需要进一步的帮助或服务(例如其他代码、文献复现或者科研合作),可以联系博主进行咨询。
  • 】利蚁群Matlab(教版).zip
    优质
    本资源提供基于蚁群算法进行栅格地图路径规划的教学版MATLAB源代码,适用于学习和研究路径优化问题。 【路径规划】基于蚁群算法的栅格地图路径规划Matlab源码教学版本.zip
  • A*
    优质
    本研究探讨了利用栅格地图实现A*算法在路径规划中的应用,旨在优化移动机器人或自主车辆的导航效率与精确度。通过详细分析和实验验证,提出了一种改进策略以克服传统方法的局限性。 使用MATLAB实现基于栅格地图的A星算法路径规划。代码中的障碍物可以是任意形状和大小。
  • A*
    优质
    本研究探讨了在栅格地图环境中应用A*算法进行有效路径规划的方法,旨在提高机器人或自动系统导航的效率和准确性。 用 MATLAB 实现基于栅格地图的A-星算法路径规划,其中障碍物是随机生成的。