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无人艇进行避障仿真。

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简介：
通过对无人艇避障问题的Matlab仿真研究，可以实现直接运行的效果。该仿真程序包含若干个m文件，这些文件分别定义了船舶的各项参数以及水动力相关的参数，用户可以根据实际需求进行相应的修改和调整。

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  • 无人艇避障模拟仿真
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    无人艇避障模拟仿真专注于研究和开发先进的算法与技术，以实现无人艇在复杂水域环境中自动避开障碍物的能力。通过构建高精度的虚拟环境，该系统能够有效评估并优化无人艇导航及安全性能，推动海洋科技领域的创新与发展。 关于无人艇避障研究的MATLAB仿真程序可以直接运行。该项目包含几个M文件，用于定义船舶参数和水动力参数，可以根据需要进行调整和修改。
     
  • 基于Simulink的无人艇避障仿真模拟及运行结果.zip
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    本项目通过Simulink平台进行无人艇避障算法的设计与仿真，详细分析了不同障碍物情况下的航行路径优化，并提供了具体的仿真实验数据和运行结果。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理及路径规划等，适用于本科与硕士阶段的科研学习。 ### 团队长期从事以下领域的研究和改进： #### 智能优化算法及其应用 - **单目标和多目标**：改良智能优化算法。 - **生产调度**： - 装配线调度、车间调度、生产线平衡及水库梯度调度的研究。 - **路径规划**： - 旅行商问题（TSP, TSPTW）、各类车辆路径规划(VRP, VRPTW, CVRP)和机器人路径规划，无人机三维路径规划以及多式联运问题研究。此外还有结合无人机与车辆的配送策略探讨。 - **其他优化挑战** - 包括但不限于三维装箱求解、物流选址（背包问题及物流设施选址）、电力系统优化等。 #### 神经网络预测分类 涵盖BP神经网路，LSSVM, SVM, CNN以及ELM和KELM的回归与分类应用。此外还包括了诸如RBF, DBN, FNN, DELM等多种模型在时间和序列数据上的预测能力研究。 #### 图像处理算法 - **图像识别**：涉及车牌、交通标志、发票等各类文档，人脸表情及行为模式的辨识。 - 其他图像技术包括分割、检测（如显著性分析）、隐藏信息提取去噪和增强等操作的应用场景广泛覆盖医疗影像到工业质量控制。 #### 信号处理算法 涵盖从信号识别与故障诊断至脑电图，心电图和肌电信号的解析能力。提供全面的技术支持以满足各类科研及工程需求。 #### 元胞自动机仿真 - 模拟交通流、人群疏散、病毒传播以及晶体生长现象等复杂系统行为。 #### 无线传感器网络 包括室内定位技术,传感网覆盖优化，通信与数据传输效率提升方案的研究。特别关注无人机在该领域的应用潜力。 上述内容适用于对MATLAB有兴趣或需要使用其进行科研和学习的人员。
     
  • 【无人艇】多船几何避碰研究【附Matlab仿真 6804期】.zip
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    本资料探讨了无人艇在复杂环境中的多船几何避碰策略，并提供了基于Matlab的仿真模型，有助于深入理解与优化船舶自主导航技术。 在上发布的关于Matlab的资料均包含有对应的仿真结果图，并且这些图都是通过完整的代码运行得出的结果，完整代码经过亲测可行，非常适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行 - 运行结果效果图 2. 适用的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行相应的修改，或者寻求帮助。 3. 具体的操作步骤如下： 步骤一：将所有相关文件放置到当前工作路径下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮等待程序完成并查看结果； 4. 如果需要进一步的帮助或者有其他服务需求，可以私信博主或通过博客文章中的联系方式与博主取得联系。具体的服务包括但不限于： - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊内容复现或其他参考文献的实现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作交流
     
  • 机器人避障仿真（含Simulink）
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    本项目聚焦于开发和测试基于Simulink环境下的机器人避障算法，通过仿真实现智能路径规划与障碍物规避技术研究。 机器人避障（含Simulink仿真），代码齐全。欢迎下载交流。
     
  • 利用Pybullet进行UR5机器人RRT/RRT*避障仿真的Python实现
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    本项目采用PyBullet库在Python环境中搭建了UR5机器人的仿真环境，并实现了基于RRT和RRT*算法的路径规划及避障功能。 在当今的自动化与智能制造领域，机械臂的应用日益广泛。为了确保其操作精确且能在复杂环境中安全移动以避免碰撞，路径规划技术显得尤为重要。快速随机树（RRT）及其改进版RRT*算法，在这一领域中备受青睐。 RRT通过构建树状结构来探索高维空间中的路径，并特别适用于动态环境下的路径规划问题。而作为其升级版本的RRT*，不仅保证了路径的有效性，还能进一步优化路径长度和质量，使其更加平滑且短小。在机械臂避障仿真中使用这两种算法能够显著提升操作的安全性和灵活性。 Pybullet是一个用于机器人学、游戏开发及物理模拟的Python库，它基于Bullet Physics引擎提供强大的功能，并支持多种机械臂模型如UR5等的仿真。本项目将利用该工具实现RRT/RRT*路径规划和避障仿真的核心部分。 该项目通过编写Python代码构建了一套针对具有障碍物环境中的机械臂（具体为UR5）进行路径规划及避障模拟系统。其中，rrtstarManipulator.py与rrtManipulator.py文件分别实现了RRT*和RRT算法的核心逻辑，并根据工作空间及障碍分布生成最优避开路线；visualize.py则负责以直观方式展示这些计划的路径以及机械臂的动作。 robot.py定义了UR5机械臂的具体模型参数，包括尺寸、关节限制等信息。env.py可能用于设定仿真环境中的障碍物属性，而utils.py包含了一些辅助函数如坐标转换和路径优化处理程序。main.py作为整个项目的启动点，整合并运行所有功能以完成最终的模拟测试。 该系统允许用户通过调整代码参数来适应不同的实验场景，提供了一个可靠的平台用以评估RRT/RRT*算法在机械臂避障问题上的应用效果，并具备良好的重复性和直观性。这不仅有助于提升工业自动化水平和开发更智能的机器人系统，也为相关领域的研究者提供了强有力的测试工具。 通过本项目的实施与推广，可以进一步推动复杂动态环境中的机械臂使用效率和技术发展，从而增强其自主决策能力及运动规划功能。这对于提高生产智能化程度有着重要意义，并为后续的研究工作打下了坚实的基础。
     
  • 20自动避障小车仿真_自动避障小车_避障小车仿真
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    本项目聚焦于开发和优化一款能够自动避障的小车模型。通过计算机仿真技术，我们探索了不同传感器与算法在复杂环境中的应用效果，旨在提升小车的自主导航能力与安全性，为实际车辆的智能驾驶提供理论支持和技术参考。 在设计与实现自动避障小车的过程中，C语言是一种常用且高效的编程工具。它被用来控制车辆的各种功能，包括但不限于障碍物的检测系统。 本项目提供了一系列详尽的学习资料，如自动避障小车的C语言程序、原理图和仿真图等，为理解和构建类似的智能设备提供了宝贵的参考依据。 为了理解这种小车的工作机制，我们需要了解其配备的基本组件。通常情况下，这些车辆会安装超声波或红外线传感器来探测周围环境的距离信息，并根据收集到的数据作出相应的判断与决策，如转向或停止以避开障碍物。 原理图及元器件清单详细展示了自动避障小车的硬件设计细节。其中不仅包括了微控制器（例如Arduino或STM32）、各类传感器、电机驱动器和电源等电子元件的具体连接方式，还列出了所有必要的部件型号与规格信息。这对于采购零件以及组装设备来说至关重要。 仿真图文件则提供了一种模拟实际小车工作状态的方法，有助于开发者在进行实物实验之前预测并验证车辆的行为表现。通过使用电路仿真软件（如Multisim或Proteus），可以检查设计的正确性、预演传感器数据处理流程和控制逻辑的有效性等，这对于优化设计方案与调试阶段非常有帮助。 此外，原理图文件还提供了更详细的硬件布局信息以及信号流过程描述，有助于理解各个组件的功能及其相互之间的交互。这在解析C语言程序如何通过编程指令操控物理设备方面显得尤为重要。 最后但同样重要的是项目中的程序代码部分，这是整个项目的灵魂所在。这部分内容通常包含了初始化传感器、处理数据输入输出、计算避障策略以及控制电机运行等关键函数的编写工作。这些代码往往采用模块化结构设计（如主循环和中断服务程序），以确保小车能够实现自主导航功能。 综上所述，这个项目提供了一个全面的学习平台，涵盖了从硬件搭建到软件编程再到系统仿真的各个环节，非常适合有兴趣学习自动避障技术或智能机器人制造的爱好者们。通过深入研究这些资料，不仅可以掌握相关设备的工作原理和操作流程，还能提升个人在C语言编程及电子设计领域的技能水平。
     
  • 无人船避碰仿真航行软件资料
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    本资料提供了一款先进的无人船避碰仿真航行软件介绍及其应用分析，旨在提高船舶航行的安全性和效率。适合研究人员与工程师参考使用。 设计无人船航行避碰动态窗口法和人工势场法仿真算法软件。
     
  • 基于MATLAB的机器人避障仿真
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    本项目采用MATLAB平台进行机器人路径规划与避障仿真实验，通过编程实现动态环境下的自主导航功能，探讨算法优化对避障性能的影响。 机器人避障的MATLAB仿真实现包括源代码以及动画效果展示。
     
  • 无人艇自主导航与避碰技术
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    《无人艇自主导航与避碰技术》一书聚焦于无人艇在复杂海洋环境下的智能航行研究，涵盖路径规划、目标识别及碰撞避免等关键技术。 圣地亚哥的无人艇项目大多采用了从无人地面车上转化而来的技术和装备。在开发无人艇自主导航的方法上，圣地亚哥采取了与所有无人车方法相似的方式：先建立基本且强大的过渡准备能力，并在此基础上逐步增加更复杂和有利的功能。关键在于技术转换，而不是花费数年时间试图同时开发整个系统。