FullCoveragePathPlanning,简单完成,往复式的单区域路径规划
2020/9/15 22:43:33 10KB python path Full C
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无人驾驶汽车系统入门-Autoware_UsersManual_v1.1Autoware-用于城市自主驾驶的集成开源软件,支持以下功能:3D本地化3D映射路径规划路径跟随加速/制动/转向控制数据记录汽车/行人/物体检测交通信号检测交通灯识别车道检测对象跟踪传感器校准传感器融合面向云的地图连接自动化智能手机导航软件仿真虚拟现实Autoware受BSD许可证保护。
请自行担任使用。
为了安全使用,我们为不拥有真正自主车辆的人提供基于ROSBAG的仿真方法。
如果您使用Autoware与真正的自主车辆,请在现场测试之前制定安全措施和风险评估。
2016/4/21 13:29:23 3.53MB 无人驾驶
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《无人驾驶车辆模型预测控制》随书Carsim和MATLAB代码。
本书主要引见模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方面的基础应用技术。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显,初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握,进一步应用到具体研究,则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型.
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全国2020年路网数据,shp格式,带dbf文件,可用GIS软件打开,运用WGS84坐标系,可用作路径规划验证算法
2020/11/17 14:21:06 272.61MB 全国SHP 路网 矢量数据 SHP
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机器人领域大牛,澳大利亚昆士兰大学教授PeterCorke的一本经典著作。
对机器人开发有关的运动学,路径规划,控制,图像处理等知识做了深入浅出的讲解,难得的一本好书。
基于Matalb平台完成。
2016/6/14 19:52:55 38.84MB 机器人 控制 图像
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使用vc编写PSO算法,实现粒子的寻优,其中运用了龙格库塔进行轨迹优化。
2018/10/26 23:49:19 677KB VC语言
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蚁群算法最早是由MarcoDorigo等人在1991年提出,他们在研究新型算法的过程中,发现蚁群在寻找食物时,通过分泌一种称为信息素的生物激素交流寻食信息从而能快速的找到目标,据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。
蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法,因此一般而言,蚁群算法用来解决最短路径问题,并真的在旅行商问题(TSP,一个寻找最短路径的问题)上取得了比较好的成效。
目前,也已渐渐应用到其他领域中去,在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等方面都有所应用。
2015/5/4 20:23:48 4KB 蚁群算法 路径规划
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用A*算法进行二维路径规划,即AStar算法,matlab程序,可以直接运转
2016/2/25 7:07:55 15KB AStar算法 路径规划
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设定妨碍物,通过蚁群算法完成路径规划!
2020/5/12 2:26:32 5KB 蚁群算法
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matlab完成Dijkstra及A*路径规划及地图生成。
根据程序可一窥路径规划算法原理
2022/9/4 10:33:54 2KB A*算法
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共 211 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡