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点对点的曲线路径规划

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简介：
本研究专注于开发一种高效的点对点曲线路径规划算法，旨在实现复杂环境下的精确、流畅导航。通过优化计算方法，该技术能够显著提高机器人和自动化系统的运动规划能力与效率。 本程序是在ROS环境下开发的，在RViz下显示路径。通过在程序里设置路径上的几个关键点，可以生成一条光滑的曲线路径。打开RViz界面，并将订阅的话题设为/path，即可在RViz中看到已经生成的光滑曲线路径。

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  • 点对点的曲线路径规划
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    本研究专注于开发一种高效的点对点曲线路径规划算法，旨在实现复杂环境下的精确、流畅导航。通过优化计算方法，该技术能够显著提高机器人和自动化系统的运动规划能力与效率。 本程序是在ROS环境下开发的，在RViz下显示路径。通过在程序里设置路径上的几个关键点，可以生成一条光滑的曲线路径。打开RViz界面，并将订阅的话题设为/path，即可在RViz中看到已经生成的光滑曲线路径。
     
  • 从起点到终点的路径规划
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    《从起点到终点的路径规划》一书深入探讨了在复杂环境中寻找最有效路线的方法与技术，涵盖算法设计、优化策略及实际应用案例。 点到点的轨迹规划需要输入位置、初始速度和初始加速度来生成运动轨迹。
     
  • Dubins两点间最短路径_路径规划_Dubins轨迹规划_mostlyki3_dubins_
    优质
    本项目实现了一种经典的路径规划方法——Dubins路径，用于计算两位置间的最短平滑驾驶路线，广泛应用于机器人和无人驾驶领域。作者：mostlyki3。 基于Dubins路径的轨迹规划方法是一种常用的机器人运动规划技术，它通过构建一系列连续且光滑的曲线来实现从起始点到目标点之间的最短路径连接。这种方法特别适用于具有固定转弯半径的小型移动机器人的路径规划问题中，能够有效减少不必要的冗余动作，并提高整体导航效率。 Dubins路径主要由三种基本的运动模式构成：左转（L）、直行（S）和右转（R）。通过这三者不同的组合方式可以生成各种可能的路径方案。在实际应用过程中，根据具体环境约束条件以及机器人自身的物理特性来选择最优解是至关重要的。 此外，在复杂的环境中进行轨迹规划时，往往还需要考虑障碍物规避、动态目标跟踪等因素的影响，这就要求对Dubins路径模型进一步扩展和优化以适应更加多样化的需求场景。
     
  • 自适应S曲线的点到点轨迹规划
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    简介：本文提出了一种基于自适应S曲线的点到点轨迹规划方法，能够有效减少路径跟踪误差，提高运动平滑性和安全性，在机器人控制领域具有广泛应用前景。 点到点轨迹规划的S曲线需要根据起始位置、终止位置、最大速度、最大加速度以及总的运动时间这五个参数来自动计算出运动规划曲线。如果输入的参数不合适，代码将自行调整为合适的参数值。
     
  • Indirect-PH-curves-master_航迹规划_路径规划_Curves_PH曲线_
    优质
    本项目旨在研究和应用PH曲线进行航迹及路径规划，通过间接方法优化曲线设计，适用于机器人导航、飞行器航线等领域。 该程序在二维空间使用PH曲线规划路径，并提供了相关功能。
     
  • 多点路径规划Matlab代码-FillFactorEstimatorForConstructionVehicles:FillFa...
    优质
    这段代码是用于施工车辆的多点路径规划工具，通过计算填充因子来优化路线选择和车辆调度，提高工作效率。使用MATLAB编写，适用于复杂道路环境下的路径规划问题。 多路径规划指标FillFactorEstimatorForConstructionVehicles的结果可视化包括两部分：图1展示了容量估算和存储桶检测；图2则提供了输入描述。论文中的数据集和源代码已提交。 铲斗填充系数对于衡量工程车辆的生产效率至关重要，它表示一次操作中铲斗内装载物料的比例。此外，了解铲斗的位置信息对规划其运动轨迹同样重要。尽管已有研究使用先进的计算机视觉技术进行测量，但这些方法通常没有充分考虑系统在不同环境条件下的鲁棒性问题。 本项研究旨在填补这一空白，并涵盖了六个独特的环境设置。图像通过立体相机捕获并转化为点云数据，进而构建为3D地图。我们首次提出了一种新颖的深度学习预处理流程，并且该可行性已在当前的研究中得到验证。 此外，采用多任务学习（MTL）的方法来开发两个相关但独立的任务之间的正向关联：填充因子预测和存储桶检测。在经过预处理之后，将3D地图传输至改进型残差神经网络（ResNet）与卷积神经网络（Faster R-CNN）结合的模型中进行进一步分析。 通过分类及概率方法获得填充系数值，这是一项创新，并且能够实现更精确的结果。
     
  • Python利用贝塞尔曲线进行离散点路径及速度规划.zip
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    本项目提供了一种使用Python编程语言和贝塞尔曲线技术实现离散数据点路径优化与动态速度调整的方法。通过灵活控制路径平滑度，适用于机器人导航、动画设计等领域。 避免使用bezier库；改进Bezier曲线算法以防止重复输出控制点；同时将等间隔的Bezier曲线优化为等间距的Bezier曲线，减少因距离过短导致点过于密集的问题；增加速度规划功能。
     
  • 基于B样条曲线的小车路径规划.rar
    优质
    本项目研究并实现了一种利用B样条曲线进行小车路径规划的方法，旨在提高路径平滑性和行驶安全性。通过优化算法调整控制点，确保了路径的有效生成与实时跟随。 本段落档包含MATLAB程序文件及实验报告，主要解决的是用B样条曲线实现无人车的路径规划问题。通过给定一组控制点来规划一条从起点到终点的光滑曲线，并利用这些控制点引导小车避开障碍物，从而得到一条平滑且安全的行驶路线。这条曲线的大致形状由所提供的控制点决定。
     
  • 基于贝塞尔曲线的自由曲面喷枪路径规划
    优质
    本研究提出了一种采用贝塞尔曲线进行自由曲面喷涂作业中路径规划的方法，旨在提高喷涂精度与效率。 用于自动生成贝塞尔曲面的喷涂路径，实现小曲率自由曲面喷枪的自动路径规划，融合喷涂工艺。