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虚幻4中简单的AI功能包括：自动路径规划、自动场景躲避以及行为树的运用。

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简介：
通过运用人工智能技术，成功构建了AI机器人进行自动巡逻的功能，该系统能够识别出敌人的相互通讯和追赶攻击行为，并能使受伤的机器人自动规避障碍，一旦敌人失去踪迹，机器人便会恢复其巡逻任务等一系列基本的智能逻辑。

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  • 虚幻4中简易AI的实现：自动寻路、场景查询与自动避障、行为树
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    本教程介绍在虚幻4引擎中创建简易AI的方法，涵盖自动寻路、场景查询与自动避障技术及行为树的应用。 实现了AI机器人自动巡逻功能，能够发现敌人后互相通知并进行追赶攻击；当机器人受伤时会自动躲避，失去目标后则恢复巡逻状态，具备简单的AI行为模式。
     
  • 禁用Steam VR在虚幻4中自动启动
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    本文介绍了如何在使用Unreal Engine 4时禁用Steam VR的自动启动功能，提供了解决问题的具体步骤和建议。 默认情况下，在启动虚幻引擎时，Steam VR 会自动启动，这可能会带来一些不便。
     
  • 自动驾驶中的路径规划技术
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    《自动驾驶中的路径规划技术》一文深入探讨了如何通过算法和传感器数据实现安全高效的车辆导航。 无人车的技术路线实际上已经明确为轮式机器人的技术路径。这一结论自2007年的DARPA大赛以来，在谷歌、福特以及百度的无人车项目中得到了超过十年的验证，证明了轮式机器人技术完全适用于无人驾驶车辆领域。目前所有关于基础算法的研究都基于机器人技术。 接下来解释三个关键概念：路径规划、避障规划和轨迹规划。其中，路径规划通常指的是全局范围内的路线设计，也可以称为全局导航计划。它涉及从起始点到目的地之间的纯几何路径设定，并不考虑时间顺序或车辆的动态特性。 而所谓的避障规划，则是指局部环境下的路径调整策略，有时也被称为即时导航或者动态重定位。其主要功能在于检测并追踪移动障碍物的位置变化（Moving Object Detection）。
     
  • 基于Matlab的自动避障路径规划算法及仿真研究
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    本研究基于Matlab平台，探讨并实现了一种高效的自动避障路径规划算法，并进行了详尽的仿真分析。通过优化算法提升了机器人在复杂环境中的自主导航能力。 在现代社会，随着人工智能与自动化技术的迅速发展，自动避障路径选择算法已经成为自动驾驶及智能机器人领域中的关键技术之一。这些算法的应用范围非常广泛，涵盖了汽车自动驾驶、无人机导航到工业自动化以及家用服务机器人的各种场景，在确保安全运行和高效任务执行方面起着核心作用。 自动避障路径选择的主要目标是在一个动态变化的环境中为移动体找到一条从起点到达终点的最佳路线，并且避免与环境中的障碍物发生碰撞。这一过程涉及到了环境感知、决策制定、路径规划以及行为执行等多个环节。其中，环境感知负责收集周围环境的信息，包括但不限于障碍物的位置、形状和大小等；决策制定则根据获取的环境信息来确定移动体的具体行动方针；路径规划计算出一条符合需求且安全的路线；而行为执行则是指按照所规划的路径进行实际操作。 在自动避障路径选择的研究领域中，算法的质量直接决定了系统的性能。目前常用的路径规划算法包括A*、Dijkstra、RRT（快速探索随机树）以及人工势场法等。这些算法各有特点，并适用于不同的应用场景：例如，A*因其高效的计算速度和良好的最优性被广泛应用于二维网格地图的路径规划；而RRT则由于其能够有效处理高维空间及动态障碍物的能力，在三维环境下的应用更为普遍。 随着研究的深入发展，自动避障路径选择算法也在不断进步。智能化与自适应性的提升成为当前的主要研究方向。其中，智能化体现在算法可以根据环境的变化自主调整规划策略；而自适应性则意味着算法能够更好地应对各种不确定性和复杂度较高的情况。此外，在多智能体协作、动态环境建模及路径规划与行为控制整合等领域也备受关注。 对于自动驾驶而言，自动避障路径选择不仅关乎行驶的安全问题，还涉及到节能减排和提高交通效率等多个方面的需求。例如，自动驾驶汽车需要在复杂的道路环境中准确识别路况，并预测其他驾驶者的行为以迅速作出响应并采取合适的避障措施；而智能机器人则需具备灵活规划路线的能力，在各种复杂任务中（如探索、救援或运输）表现出色。 无论是在自动驾驶还是智能机器人的领域内，自动避障路径选择算法的研发都至关重要。在仿真环境中进行测试和验证是研究过程中的重要环节之一。通过搭建模拟模型并利用Matlab等工具对不同情况进行大量的实验来优化算法性能，并根据结果不断调整改进方案。这有助于确保最终产品的可靠性和实用性。 综上所述，自动避障路径选择及路径规划算法作为智能系统的核心组成部分，在提高系统的自主性和适应性方面具有重要意义。未来随着机器学习和深度学习技术的进一步应用，这些算法将更加智能化且高效地服务于自动驾驶与机器人领域的进步与发展。
     
  • 基于MATLAB的路径规划算法：自动避障仿真研究及应用
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    本研究利用MATLAB平台开发了高效的路径规划算法，实现了自主移动机器人在复杂环境中的自动避障功能，并通过仿真验证其有效性与实用性。 基于Matlab的自动避障路径规划算法研究与实践包括了对自动避障、路径选择以及Matlab路径规划算法的研究，并进行了相应的仿真试验。本段落的核心关键词为：自动避障；路径选择；Matlab路径规划算法；路径规划仿真；自己研究编写。
     
  • 基于混合A*算法的自动泊车路径规划研究：涵盖多种场景及障碍物规避控制
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    本研究探索了基于混合A*算法的自动泊车系统，深入分析并设计了一种能够适应复杂环境、有效避开障碍物的路径规划方法。该方案特别针对多样化停车场景进行了优化，旨在提高自动驾驶车辆在狭窄或拥挤区域中的自主泊车能力。 在现代智能驾驶辅助系统中，自动泊车技术对于提高停车效率及安全性具有重要意义。它能够帮助驾驶员安全、高效地将车辆停放到指定位置，并且可以减少因操作不当导致的刮擦或碰撞事故。 混合A*算法因其结合了启发式搜索和路径图搜索的特点，在解决复杂多场景下的自动泊车问题方面表现出色，尤其是在实现高效的避障控制上具有明显优势。本研究利用MATLAB软件实现了基于混合A*算法的自动泊车系统设计与开发工作。该系统支持垂直（倒库）、平行以及倾斜60°角等多种停车方式，并且充分考虑了车辆运动学特性，确保路径规划方案既可行又安全。 具体而言，混合A*算法通过构建节点图来搜索从起点到终点之间的最短路径，并借助启发式函数评估每个可能的移动方向和优先级。这种方法不仅保证了最优解的有效性，还大大提高了搜索效率。在实际应用中，该技术显著提升了泊车过程中的操作便捷性和安全性。 研究文档详细介绍了自动泊车系统的设计思路、实现技术和应用场景分析等内容，并提供了丰富的参考文献供进一步学习与探索使用。此外，还包括多种类型的文件（如.doc和.html格式的文本内容、.jpg图像以及.txt数据记录等），共同构成了对混合A*算法应用于自动泊车路径规划研究工作的全面总结和技术展示。 综上所述，该技术不仅有助于解决当前智能驾驶辅助系统中的关键问题之一——自动泊车任务，并且随着自动驾驶车辆技术的进步和发展，其应用前景将更加广阔。
     
  • 关于MPC在自动驾驶车辆局部避障路径规划及路径跟踪中的应用研究
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    本研究探讨了模型预测控制(MPC)技术在自动驾驶汽车中用于局部障碍物回避路径规划和实时路径追踪的应用效果与优化策略。 在自动驾驶车辆行驶过程中，障碍物会对安全构成较大威胁。因此，在遇到障碍物的情况下需要重新规划参考路径，确保新路径能够避开这些障碍，并且让车辆严格遵循新的路线来避免事故的发生。 本段落研究了如何通过模型预测控制（MPC）理论解决自动驾驶技术中的局部避障路径规划和路径跟踪问题，以保证在存在障碍的场景下，自动驾驶汽车的安全性和操控稳定性。
     
  • 运动规划：自动驾驶汽车中常见的路径规划与轨迹追踪算法。
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    本文探讨了在自动驾驶汽车领域内广泛应用的路径规划和轨迹跟踪算法，重点分析了其在实际应用中的优势及挑战。 该存储库实现了一些用于自动驾驶汽车的常见运动规划器，并且提供了一些路径跟踪控制器。要求使用Python 3.6或更高版本。 车辆模型方面，此存储库采用了两种：简单汽车模型以及混合A *计划器所用的状态格规划师。 推荐材料包括： - 调查自动驾驶城市车辆运动规划和控制技术 - 探索在Frenet框架中生成动态街道场景下的最优轨迹的实用搜索技术 控制器部分则参考了以下内容： - 实现纯追踪路径跟踪算法的方法 - 自动驾驶汽车中的自动转向方法，如Stanley：赢得DARPA大挑战赛的机器人方案 - ApolloAuto / apollo开放自动驾驶平台以及其他基于MPC（模型预测控制）的系统和主动转向策略 AtsushiSakai提供的KTH Research Concept Vehicle项目也提供了有用的材料。
     
  • 六自由度机械臂的运动学与路径规划
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    本研究探讨了六自由度机械臂的运动学特性及其实现精确控制的方法，并针对其路径规划进行了深入分析和实验验证。 六自由度机械臂的运动学与路径规划是实现其精准控制及任务执行的关键技术。其中，运动学分析包括正向运动学和逆向运动学两个方面：**正向运动学**旨在根据已知关节角度计算末端执行器的位置和姿态；而**逆向运动学**则是在给定目标位置与姿态的情况下求解所需的关节配置或位姿。由于逆运动问题可能有多个解决方案，通常需要采用数值方法或者优化算法来获得准确的结果。 路径规划涉及为机械臂的终端装置设计一条从起点到终点的安全且高效的行进路线，在此过程中必须综合考量机械臂的工作空间限制、障碍物规避策略以及执行特定任务的需求。常见的路径规划技术包括基于图论的方法（如A*搜索）、优化算法（例如遗传算法和粒子群优化）及采样策略（比如快速探索随机树RRT）。通过结合运动学分析与路径规划设计，六自由度机械臂能够在各种复杂环境中实现精确流畅的动作，并完成预定任务。
     
  • 自动驾驶路径规划中的Dijkstra算法.zip
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    本资料探讨了在自动驾驶技术中应用Dijkstra算法进行路径规划的方法，分析其优势与局限，并提出改进策略以优化车辆导航性能。 Dijkstra算法详解以及自动驾驶学习资料的获取：涵盖感知、规划与控制、ADAS（高级辅助驾驶系统）及传感器；1. Apollo相关的技术教程和文档；2.AEB（自动紧急制动）、ACC（自适应巡航控制）、LKA（车道保持辅助）等ADAS功能的设计方法；3.Mobileye公司的自动驾驶论文和专利介绍，Mobileye是自动驾驶领域的先驱企业之一；4. 自动驾驶学习笔记分享与总结；5.Coursera上多伦多大学发布的专项课程——可能是目前最好的自动驾驶教程之一，该课程包含视频、PPT、研究论文及代码资源等。6. 国家权威机构发布的ADAS标准文档，这些文件是开发相关算法系统的指导手册和规范依据；7. 规划控制相关的学术文章推荐；8. 控制理论及其在实际应用中的案例分析与探讨。