Mr.Winter`-CSDN博客

原创 ROS2从入门到精通0-5：CMakeLists与setup.py编写(附常用配置文件语法)

本文介绍ROS2中构建功能包常用的文件，包括CMakeLists.txt、package.xml、setup.py等，并介绍xml、yaml等配置文件的语法，一文梳理琐碎的知识

2024-04-25 10:10:26 1266 16

原创文本嵌入新方案：合合信息acge模型荣登C-MTEB榜首

C-MTEB是最权威的中文语义向量评测基准之一，近期，合合信息发布的最新文本嵌入模型acge模型荣登C-MTEB榜首，让我们一起深入看看acge模型的核心逻辑吧

2024-04-22 10:19:55 5102 16

原创 ROS2从入门到精通1-3：详解ROS2动作通信机制与自定义动作

动作通信机制提供了一种用于执行长时间运行任务的方式，在机器人导航、机械臂控制方面广泛应用，本文介绍动作通信的目标、反馈与结果模型，给出基于turtlesim旋转的编程案例(C++/Python)，最后介绍了自定义动作的一般编程流程，便于定制化动作。

2024-04-15 09:58:32 2358 25

原创轨迹规划 | 图解最优控制LQR算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

若系统动力学特性可以用一组线性微分方程表示，且性能指标为状态变量和控制变量的二次型函数，则此类最优控制问题称为线性二次型问题。LQR是求解线性二次型问题常用的求解方法之一。本文详细推导离散黎卡提迭代方程，以及基于差速轮式移动机器人的LQR算法，并给出基于ROS C++/Python/Matlab三种语言的算法仿真实现加深理解

2024-04-08 10:10:38 4104 40

原创 ROS2从入门到精通1-2：详解ROS2服务通信机制与自定义服务

服务通信是ROS2的基本通信机制之一，本文图解ROS2中话题服务原理，并通过实例编程进行阐述，此外也给出了自定义服务的流程。每个案例均采用C++和Python两种语言实现加深理解

2024-04-01 09:21:53 1535 33

原创 ROS2从入门到精通0-4：ROS2核心架构与常用指令大全

本文介绍ROS2的核心架构，各个文件、目录的用途，并整理了常用命令(功能包相关、节点相关、话题相关、参数相关、播包录包相关、服务相关、动作相关、生命周期相关)

2024-03-28 10:07:57 1091 7

原创曲线生成 | 图解Reeds-Shepp曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

Reeds-Shepp曲线是一种用于描述在平面上从一个点到另一个点最优路径的数学模型，被广泛应用于路径规划和运动规划问题。本文详细介绍Reeds-Shepp曲线的48种运动模式、坐标变换原理、时间翻转-反射变换-后向变换，并提供ROS C++/Python/Matlab三种实现加深理解

2024-03-25 07:53:16 4028 32

原创 ROS2从入门到精通0-3：VSCode 搭建 ROS2 工程环境

为了提高开发效率，可以先安装集成开发工具和使用方便的工具，本教程用VSCode搭建ROS2工程环境

2024-03-20 13:06:20 1629 11

原创 ROS2从入门到精通1-1：详解ROS2话题通信机制与自定义消息

话题通信是ROS2的基本通信机制之一，本文图解ROS2中话题通信原理，并通过实例编程(/cmd_vel控制turtlesim)进行阐述，此外也给出了自定义消息的流程。每个案例均采用C++和Python两种语言实现加深理解

2024-03-18 09:05:16 1289 31

原创 Midjourney从入门到实战：图像生成命令及参数详解

本文结合实际案例详细介绍了Midjourney基本命令参数的使用方法

2024-03-12 09:12:17 3956 32

原创 ROS2从入门到精通0-2：ROS2简介、对比ROS1与详细安装流程

ROS是一个适用于机器人的开源的元操作系统。本文作为ROS2入门的第一节，主要介绍为什么引入机器人操作系统，ROS的发展历程，为什么在ROS1的基础上要进一步引入ROS2，并给出详细的ROS2安装测试流程

2024-03-11 09:15:13 3791 27

原创 ROS从入门到精通4-2：Docker安装ROS、可视化仿真与终端复用

本文详细介绍如何在Docker中安装ROS，并进行Rviz、Gazebo等可视化仿真。为了更好地与Docker配合，本文还介绍了终端复用工具Tmux，并总结了其常用命令

2024-03-07 09:09:09 2066 16

原创【已解决】ROS2编译过程中SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated

解决ROS2 colcon build编译过程中的SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated. Use build and pip and other standards-based tools.警告

2024-03-06 13:42:26 2762 5

原创【已解决】conda环境下ROS2 colcon build编译选择特定python解释器

ROS2 colcon编译过程中rosidl_generator_py.import_type_support_impl.UnsupportedTypeSupport: Could not import 'rosidl_typesupport_c' for package以及ImportError: version GLIBCXX_3.4.30' not found等问题的解决

2024-03-06 13:21:31 3105 1

原创曲线生成 | 图解Dubins曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

Dubins曲线通常用于描述在给定转弯半径下的无人机、汽车或船只等载具的最短路径。本文图解Dubins曲线的生成原理，并给出ROS C++/Python/Matlab三种实现加深理解

2024-03-04 09:13:34 5246 34

原创曲线生成 | 图解B样条曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

本文分插值和近似两个方面介绍B样条曲线的控制点计算，以及曲线生成原理，并给出ROS C++/Python/Matlab三种实现加深理解

2024-02-26 09:43:49 4503 34

原创曲线生成 | 图解B样条曲线生成原理(基本概念与节点生成算法)

为了解决贝塞尔曲线无法局部修正、控制性减弱、曲线次数过高、不易拼接的缺陷，引入B样条曲线(B-Spline)。本文介绍B样条曲线的基本概念：节点向量、支撑性、次数阶数、加权性质、节点生成算法等，为后续曲线计算打下基础。

2024-02-19 10:19:29 4093 18

原创 ROS从入门到精通4-1：Docker安装与常用命令总结

Docker可以大幅提高机器人应用程序的可移植性并简化部署，本文介绍docker的安装流程与常用命令

2024-02-05 09:44:46 1127 17

原创 2023年CSDN年终总结：长风破浪会有时，风物长宜放眼量

回首2023，感谢努力的自己

2024-01-29 10:30:42 2034 26

原创曲线生成 | 图解三次样条曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

样条是一种平滑曲线的数学表示方法。它通过连接一系列给定的数据点来构建曲线，以便在这些节点上产生平滑的过渡。本文详解三次样条曲线的生成原理，并给出ROS C++/Python/Matlab三种实现加深理解

2024-01-22 11:05:42 4026 28

原创曲线生成 | 图解贝塞尔曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

贝塞尔曲线使用一组控制点来定义曲线的形状，这些控制点的位置和数量决定了曲线的特征，在机器人领域应用非常广泛。本文图解贝塞尔曲线生成原理并进行详细推导，给出ROS C++/Python/Matlab三种仿真加深理解

2024-01-15 10:42:24 4632 36

原创曲线生成 | 基于多项式插值的轨迹规划(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

对路径进行多项式插值时，需要给定机器人在首末位置的位姿以及速度、加速度等微分项作为约束条件。本文介绍多项式插值曲线规划原理并进行详细推导，给出ROS C++/Python/Matlab三种仿真加深理解

2024-01-08 09:58:14 6585 33

原创感知与认知的碰撞，大模型时代的智能文档处理范式

第十九届中国图象图形学学会青年科学家会议上，合合信息带来了关于多模态大模型赋能文档处理的相关内容，欢迎感兴趣的同学了解~

2024-01-03 16:56:07 11257 20

原创 Pytorch深度强化学习2-1：基于价值的强化学习——DQN算法

深度Q网络DQN的核心原理是通过经验回放池和目标网络技术拟合高维状态空间，是Q-Learning算法的深度学习版本，本文分析DQN的基本算法，并给出训练实例和实际案例

2023-12-26 10:13:22 3321 35

原创 Pytorch深度强化学习案例：基于Q-Learning的机器人走迷宫

在机器人走迷宫中，机器人需要避开所有障碍从起点到达终点。本文基于Q-Learning来实现机器人走迷宫游戏的自主探索与学习

2023-12-19 09:46:34 5521 22

原创 Pytorch深度强化学习1-6：详解时序差分强化学习(SARSA、Q-Learning算法)

本文介绍另一种免模型学习技术——时序差分强化学习，结合策略评估原理以及常见的SARSA和Q-Learning算法，给出详细的公式推导加深理解

2023-12-11 12:21:34 2653 25

原创 Pytorch深度强化学习1-5：详解蒙特卡洛强化学习原理

在现实的强化学习任务中，转移概率、奖赏函数甚至环境中存在哪些状态往往很难得知，因此引入免模型学习。蒙特卡洛强化学习是免模型学习中的一种，本文介绍蒙特卡洛强化学习中的策略评估原理，以及同轨和离轨策略改进原理，给出详细的公式推导

2023-12-04 10:17:43 3751 30

原创 Pytorch深度学习实战2-1：详细推导Xavier参数初始化(附Python实现)

参数初始化在深度学习中起着重要的作用，其目标是使模型具有良好的初始状态，以便在训练过程中快速且稳定地收敛。本文详细推导Xavier初始化理论，并给出了代码实现和可视化思考加深理解

2023-11-27 10:15:04 1847 19

原创控制原理 | PID控制的三个参数如何影响控制效果？(附参数整定方法)

PID控制是一种经典的控制算法，广泛应用于各种工业场景。比例控制、积分控制、微分控制三个环节究竟如何影响控制过程？PID三个参数如何调节和整定？本文给出答案

2023-11-20 09:32:47 7153 32

原创建模分析 | 差速轮式移动机器人运动学建模(附Python/Matlab仿真)

差速轮式移动机器人是一种机器人平台，其运动控制基于两个或多个并行但独立驱动的轮子。本文详细推导其运动学模型，并提供Python/Matlab仿真加深理解

2023-11-14 10:06:24 4065 19

原创 3D目标检测实战 | 图解KITTI数据集评价指标AP R40(附Python实现)

平均准确度AP是目标检测中非常重要的评价指标，本文介绍准确率、召回率，用实例讲解P-R曲线的绘制，分析了AP R11和AP R40的区别，并给出Python实现

2023-11-06 09:12:41 1880 22

原创轨迹规划 | 图解路径跟踪PID算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

PID控制是一种经典的控制算法，广泛应用于各种工业场景。在基于PID的局部路径规划中，希望机器人能快速跟踪上预设的轨迹。本文介绍PID控制的基本原理，并基于PID控制律设计路径跟踪算法，最后通过ROS C++/Python/Matlab进行仿真实现，加深理解

2023-10-30 09:10:40 8875 32

原创轨迹规划 | 图解分析人工势场算法APF(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

人工势场法的基本思想是在机器人运动环境中创建一个势场，再搜索一条势函数下降的方向，寻找一条无碰撞的最优路径。本文介绍APF算法的基本原理，并提供势场可视化实现，基于ROS C++/Python/Matlab进行算法仿真实验加深理解

2023-10-23 09:19:30 4817 31

原创轨迹规划 | 图解动态窗口算法DWA(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

动态窗口算法(DWA)的核心原理是根据运动学约束构造动态速度窗口，对窗口采样并根据采样速度进行一段时间内的轨迹模拟，设计启发式规则评价与选取最优轨迹。本文介绍DWA算法的基本原理，并提供ROS C++、Python、Matlab三种实现加深理解

2023-10-16 09:24:21 7540 41

原创 3D目标检测实战 | 详解2D/3D检测框交并比IoU计算(附Python实现)

交并比IoU是一种常用的评估目标检测算法性能的指标，本文介绍2D检测框、带旋转的2D检测框和3D检测框交并比的计算，并提供Python实现

2023-10-11 09:04:40 2144 13

原创 3D目标检测实战 | KITTI数据集可视化详解(附Python实现)

本文介绍KITTI数据集中3D点云、图像、3D边界框、2D边界框的可视化方法，并提供代码实现用于工程化

2023-10-07 09:12:23 1517 24

原创 3D目标检测实战 | 图解KITTI数据集与数据格式

本文详细介绍KITTI数据集的坐标系统和数据格式

2023-09-25 09:14:47 3226 33

原创探索智能应用的基石：多模态大模型赋能文档图像处理

中国智能产业高峰论坛上，合合信息带来了关于多模态大模型赋能文档处理的相关内容，欢迎感兴趣的同学了解~

2023-09-21 19:13:25 3402 17

原创地图结构 | 详解八叉树Octomap原理与Rviz可视化

类似于二维平面中栅格地图的概念，我们在三维空间中引入八叉树。八叉树将三维空间建模为一个立方体，不断将其分成同等大小的八个子立方体直至达到建模的最高精度。本文通过可视化八叉树、点云转化八叉树等系列实验加深理解

2023-09-18 09:05:55 3034 32

2019年美赛优秀论文中文版的项目资源是一个非常有价值的资源，它包含了一些在2020年美赛中获得优秀成绩的论文的中文版。这些论文涵盖了各种不同的主题和领域，包括但不限于数学建模、计算机科学、物理学等等。这些论文的核心原理是基于数学建模和计算机算法的应用。通过对实际问题进行抽象和建模，研究者们提出了一些创新性的方法和算法来解决这些问题。这些方法和算法经过实践验证，在美赛中取得了优秀的成绩。这些论文的应用场景非常广泛。它们可以应用于工程领域，帮助工程师们解决实际问题；也可以应用于科学研究领域，推动科学的发展；还可以应用于教育领域，帮助学生们更好地理解和应用数学和计算机科学知识。如果你对数学建模、计算机算法或者相关领域感兴趣，这些论文将会是一个非常有价值的学习资料。它们可以帮助你深入理解相关领域的核心原理和应用方法，提升你的学术水平和解决实际问题的能力。

2024-03-15

2020年美赛优秀论文中文版

2020年美赛优秀论文中文版的项目资源是一个非常有价值的资源，它包含了一些在2020年美赛中获得优秀成绩的论文的中文版。这些论文涵盖了各种不同的主题和领域，包括但不限于数学建模、计算机科学、物理学等等。这些论文的核心原理是基于数学建模和计算机算法的应用。通过对实际问题进行抽象和建模，研究者们提出了一些创新性的方法和算法来解决这些问题。这些方法和算法经过实践验证，在美赛中取得了优秀的成绩。这些论文的应用场景非常广泛。它们可以应用于工程领域，帮助工程师们解决实际问题；也可以应用于科学研究领域，推动科学的发展；还可以应用于教育领域，帮助学生们更好地理解和应用数学和计算机科学知识。如果你对数学建模、计算机算法或者相关领域感兴趣，这些论文将会是一个非常有价值的学习资料。它们可以帮助你深入理解相关领域的核心原理和应用方法，提升你的学术水平和解决实际问题的能力。

2024-03-15

电赛机器人项目-D*路径规划算法(Python实现)

D*路径规划的项目资源是一种用于路径规划的算法，它的核心原理是通过动态地更新路径信息来实现高效的路径搜索。D*算法最初是为了解决机器人在未知环境中的路径规划问题而提出的。 D*算法的应用场景非常广泛，特别适用于需要实时路径规划的领域。例如，无人机、自动驾驶车辆、机器人导航等领域都可以使用D算法来进行路径规划。由于D*算法能够在运行时根据环境变化动态更新路径，因此它对于动态环境下的路径规划非常有效。 D*算法的核心思想是通过启发式搜索和局部修正来实现路径规划。它通过评估当前节点到目标节点的代价，并根据代价更新路径信息。当环境发生变化时，D算法会根据新的信息重新计算路径，并通过局部修正来快速调整路径。通过使用基于D*路径规划的项目资源，您可以轻松实现高效的路径规划功能，并且能够适应动态环境的变化。这将为您的项目带来更好的性能和可靠性。

2024-03-15

大学生创新创业训练项目-基于DWA的机器人路径规划(Python实现)

DWA（Dynamic Window Approach）路径规划的大学生创新竞赛项目资源是一个基于机器人路径规划的项目。DWA路径规划是一种常用的动态窗口方法，它通过考虑机器人的动力学约束和环境信息，实现了高效的路径规划。核心原理是通过建立机器人与环境的模型，结合机器人的动力学特性，计算出机器人在不同速度和转向角度下的运动窗口。然后，根据目标位置和环境信息，选择最优的速度和转向角度，以实现安全、高效的路径规划。这种基于DWA路径规划的方法在机器人导航、自动驾驶等领域有着广泛的应用场景。例如，在无人车领域，可以利用DWA路径规划来实现车辆的自主导航和避障功能；在智能仓储系统中，可以利用DWA路径规划来实现机器人的货物搬运和路径规划等任务。通过这个项目资源，你可以深入了解DWA路径规划的核心原理和应用场景，并且可以基于该方法进行相关的研究和开发工作。

2024-03-15

drow 2d激光雷达点云数据集

DROW 2D激光点云数据集是一个用于机器学习和计算机视觉研究的重要资源。它包含了通过激光传感器获取的二维点云数据，可以用于目标检测、目标跟踪、场景理解等多个应用领域。核心原理是通过激光传感器扫描周围环境，获取到的激光点云数据。这些数据以二维坐标的形式表示了环境中物体的位置和形状信息。每个点都包含了激光束与物体之间的距离和反射强度等属性。 DROW 2D激光点云数据集的应用场景非常广泛。其中之一是目标检测，通过分析点云数据中的物体形状和位置信息，可以实现对环境中目标物体的自动识别和定位。另外，该数据集还可以用于目标跟踪，通过连续的点云数据帧，可以实现对目标物体在时间上的追踪和预测。此外，该数据集还可以用于场景理解，通过分析点云数据中的结构和几何信息，可以实现对环境场景的建模和分析。

2024-03-06

基于Hybrid A*的路径规划(Matlab实现)

这个代码资源提供了一个实现了hybrid A*算法的程序框架，它可以帮助你快速构建自己的路径规划系统。该代码资源的核心部分包括以下几个方面：网格地图表示：该代码资源提供了一种有效的方式来表示环境地图，以便进行路径搜索。它可以将地图划分为网格，并记录每个网格的状态信息，如是否可通过、代价等。连续和离散搜索：hybrid A*算法结合了连续和离散搜索，以在连续空间中进行快速搜索，并在离散空间中进行精确路径规划。该代码资源实现了这两种搜索方法，并提供了相应的接口供你使用。启发式函数：为了加速路径搜索过程，该代码资源还提供了一些启发式函数，用于评估节点的优先级。这些启发式函数可以帮助算法更好地选择下一个扩展节点，以便更快地找到最优路径。通过使用这个基于hybrid A*的路径规划代码资源，你可以快速构建一个高效的路径规划系统，以应对各种复杂环境。它提供了一个可靠的算法框架，使你能够专注于解决具体的路径规划问题。

2024-03-06

yolov9-Pytorch源代码

YOLOv9的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过将图像分成不同的网格单元，并预测每个单元中是否存在目标以及目标的位置和类别。与传统的滑动窗口方法相比，YOLOv9能够在一次前向传播中同时预测多个目标，大大提高了检测速度。在YOLOv9的实现中，使用了一系列的卷积层和池化层来提取图像特征，并通过多个尺度的特征融合来增强模型的感受野。此外，YOLOv9还引入了特征金字塔网络（FPN）和注意力机制等技术，进一步提升了模型的检测性能。通过使用PyTorch作为实现框架，YOLOv9可以充分利用PyTorch强大的计算和自动求导功能，简化了模型的训练和调试过程。同时，PyTorch还提供了丰富的预训练模型和优化算法，可以帮助开发者更快地构建和优化YOLOv9模型。

2024-03-06

基于Dijkstra的路径规划算法(Python实现)

Dijkstra算法的应用场景非常广泛，其中最典型的应用是在交通网络中进行路线规划。例如，当我们需要找到两个城市之间的最短路径时，可以将城市看作图中的节点，道路看作图中的边，然后利用Dijkstra算法计算出最短路径。除了交通网络，Dijkstra算法还可以应用于其他领域，如电信网络中的路由选择、物流配送中的路径规划等。它的优势在于能够快速找到最短路径，并且适用于有向图和无向图。

2024-03-05

基于深度优先搜索（DFS）的路径规划算法(Python实现)

深度优先搜索（DFS）是一种常用的图遍历算法，用于寻找图中的路径。它从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深入地探索，直到无法继续为止，然后回溯到上一个节点，继续探索其他路径。DFS的核心原理是通过递归或栈的方式实现深度遍历。深度优先搜索在路径规划中有广泛的应用场景。例如，在迷宫问题中，可以使用DFS来找到从起点到终点的路径。在图的遍历中，DFS可以用于查找两个节点之间的路径，或者查找图中的环。此外，在人工智能领域中，DFS也被用于解决一些搜索问题，如八皇后问题和数独问题。通过使用基于深度优先搜索的路径规划代码资源，您可以轻松地实现在图或迷宫等问题中寻找路径的功能。该代码资源将提供核心的深度优先搜索算法实现，并可以根据您的需求进行适当的修改和扩展。您可以根据具体情况选择递归或栈来实现DFS，并结合合适的数据结构来存储节点和路径信息。

2024-03-05

基于三次样条(cubic spline)的路径规划算法(Python实现)

基于cubic spline的路径规划是一种常用的算法，用于在给定起点和终点之间生成平滑的路径。它的核心原理是通过插值方法，将离散的路径点连接起来，形成连续的曲线。在路径规划中，起点和终点是已知的，而中间的路径点需要通过插值来确定。Cubic spline算法使用三次多项式来逼近每个路径段，保证路径的平滑性和连续性。通过在每个路径段上定义多个控制点，可以调整路径的形状和曲率，以适应不同的应用场景。这种路径规划算法广泛应用于机器人导航、自动驾驶、航空航天等领域。在机器人导航中，路径规划可以帮助机器人避开障碍物，找到最优的行进路径。在自动驾驶中，路径规划可以帮助车辆规划安全、高效的行驶路线。在航空航天领域，路径规划可以用于飞行器的轨迹规划和控制。总之，基于cubic spline的路径规划算法通过插值方法生成平滑的路径，适用于各种需要规划连续、平滑路径的应用场景。

2024-03-05

基于Clothoid的路径规划算法(Python实现)

基于Clothoid的路径规划是一种常用的算法，它可以在机器人、自动驾驶和航空等领域中实现高效的路径规划。Clothoid是一种特殊的曲线，其曲率变化连续且平滑，因此可以在复杂的环境中生成平滑的路径。核心原理是通过将路径分解为一系列Clothoid段，每个段都有不同的曲率。这些Clothoid段可以通过调整曲率来实现路径的平滑过渡，从而减少机器人或车辆的运动惯性和摩擦力。这种平滑路径规划可以提高机器人或车辆的稳定性和控制性能。 Clothoid路径规划算法的应用场景非常广泛。在自动驾驶领域，它可以用于生成平滑的车辆轨迹，提高行驶的舒适性和安全性。在机器人导航中，它可以用于规划机器人的运动路径，避免障碍物和优化运动轨迹。在航空领域，它可以用于飞行器的路径规划和控制，提高飞行的稳定性和效率。

2024-03-05

基于Closed Loop RRT*的路径规划算法(Python实现)

基于Closed Loop RRT的路径规划算法是一种高效的路径规划方法，它结合了Rapidly-exploring Random Tree (RRT)和RRT算法的优点。该算法的核心原理是通过随机采样和树结构的构建来搜索可行路径，并通过迭代优化来提高路径质量。在Closed Loop RRT算法中，首先通过随机采样生成一个树结构，其中包含起始点和目标点。然后，通过不断扩展树结构，将新的节点连接到已有的节点上，直到找到一条连接起始点和目标点的路径。与传统的RRT算法不同的是，Closed Loop RRT算法会在每次扩展节点时考虑到目标点，以便更快地找到最优路径。该算法的应用场景非常广泛。例如，在机器人路径规划中，Closed Loop RRT*可以帮助机器人在复杂环境中找到最短、最安全的路径。此外，该算法还可以应用于自动驾驶领域，帮助车辆规划避障路径，提高行驶效率和安全性。

2024-03-05

基于Batched Informed RRT*的路径规划算法(Python实现)

Batched Informed RRT*是一种高效的路径规划算法，它基于Rapidly-exploring Random Trees（RRT*）算法，并通过批处理的方式进一步提升了性能。该算法的核心原理是在搜索过程中，利用启发式信息来引导树的生长，以更快地找到最优路径。 Batched Informed RRT算法的应用场景非常广泛。例如，在机器人导航中，路径规划是一个重要的任务。通过使用Batched Informed RRT算法，机器人可以在复杂的环境中快速找到最优路径，避免障碍物，并且能够适应动态环境的变化。此外，该算法还可以应用于自动驾驶、无人机飞行路径规划等领域。总结来说，Batched Informed RRT算法通过结合RRT和批处理技术，提供了一种高效的路径规划方法。它在各种应用场景中都能够快速找到最优路径，并且具有较好的适应性和鲁棒性。

2024-03-05

基于B样条曲线的路径规划(Python实现)

B样条曲线是一种常用的数学曲线插值方法，它通过控制点和节点向量来定义曲线形状。在路径规划中，B样条曲线可以用于生成平滑的路径，以满足机器人、无人车等自动化系统的运动需求。核心原理：B样条曲线的核心原理是通过控制点和节点向量来插值生成曲线。控制点决定了曲线的形状，而节点向量则决定了曲线的平滑程度。通过调整控制点和节点向量，可以得到不同形状和平滑程度的曲线。应用场景：B样条曲线在路径规划中有广泛的应用。例如，在机器人路径规划中，可以使用B样条曲线来生成平滑的轨迹，以避免机器人运动过程中的抖动和不稳定性。在无人车路径规划中，B样条曲线可以用于生成平滑的车辆轨迹，提高行驶的舒适性和安全性。此外，B样条曲线还可以应用于计算机图形学、动画制作等领域。

2024-03-05

基于贝塞尔曲线的路径规划(Python实现)

基于贝塞尔曲线的路径规划是一种常用的算法，它可以用来生成平滑的路径，适用于各种应用场景，如机器人导航、动画设计、游戏开发等。核心原理是通过贝塞尔曲线的插值计算，将给定的起点和终点之间的路径进行平滑化处理。贝塞尔曲线是一种数学曲线，由控制点决定形状。路径规划算法会根据给定的控制点，计算出一系列中间点，然后通过插值计算得到平滑的路径。应用场景举例：机器人导航：在机器人导航中，路径规划是一个重要的问题。通过使用基于贝塞尔曲线的路径规划算法，可以使机器人在运动过程中避免突变和抖动，提高导航的精度和平滑性。动画设计：在动画设计中，路径规划可以用来控制物体的运动轨迹。通过使用基于贝塞尔曲线的路径规划算法，可以实现物体在动画中的平滑移动，增加动画的流畅性和真实感。游戏开发：在游戏开发中，路径规划可以用来控制角色或物体的移动路径。通过使用基于贝塞尔曲线的路径规划算法，可以实现游戏中的平滑移动效果，提升游戏的交互性和用户体验。

2024-03-05

双向广度优先搜索(BBFS)路径规划算法(Python实现)

基于双向广度优先搜索的路径规划算法是一种常用的图搜索算法，用于寻找两个节点之间的最短路径。该算法从起始节点和目标节点同时进行搜索，通过不断扩展搜索范围，直到两个搜索队列相遇或找到最短路径为止。核心原理是利用广度优先搜索的特性，从起始节点和目标节点同时进行搜索，每次扩展搜索范围时，都会将当前节点的邻居节点加入到搜索队列中。通过不断交替进行搜索，直到两个搜索队列相遇，即找到了起始节点和目标节点之间的最短路径。该算法的应用场景广泛，例如地图导航、游戏路径规划、网络路由等。在地图导航中，可以利用该算法找到最短路径来指导用户行驶；在游戏中，可以使用该算法来计算NPC角色的移动路径；在网络路由中，可以利用该算法来选择最优的传输路径。

2024-03-05

广度优先搜索(BFS)路径规划算法(Python实现)

基于广度优先搜索的路径规划是一种常用的算法，用于在图或者树结构中寻找从起点到目标点的最短路径。这种算法通过逐层扩展搜索的方式，从起点开始，逐步向外扩展，直到找到目标点或者遍历完所有可能的路径。通过使用基于广度优先搜索的路径规划算法，可以有效地找到最短路径。这种算法适用于无权图或者树结构，并且在实际应用中被广泛使用，例如地图导航、迷宫求解等。

2024-03-05

D* Lite路径规划算法(Python实现)

D* Lite算法的核心思想是通过不断更新代价地图来实现路径规划。它使用两个主要的数据结构：状态图和优先队列。状态图记录了每个位置的代价信息，而优先队列则根据代价信息来选择下一个要扩展的节点。在使用D* Lite算法进行路径规划时，首先需要初始化起点和目标点，并将起点加入到优先队列中。然后，算法会不断从优先队列中选择代价最小的节点进行扩展，直到找到目标点或者无法找到路径为止。在扩展节点时，D* Lite算法会根据当前节点的代价信息和邻居节点的代价信息来更新状态图，并更新优先队列中节点的优先级。

2024-03-04

D*路径规划算法(Python实现)

D*算法的优势，能够在已知地图的情况下，实时计算出最优路径，并且能够适应环境的变化。无论是在机器人导航、自动驾驶、无人机飞行还是其他需要路径规划的领域，我们的工具都能够提供高效、准确的路径规划解决方案。我们的基于D*算法的路径规划工具具有以下特点：实时更新路径：根据环境的变化，我们的工具能够实时更新路径，确保始终选择最优路径。高效性能：我们的工具经过优化，能够在大规模地图上快速计算出路径，提高了路径规划的效率。灵活性：我们的工具支持不同类型的地图和各种约束条件，可以根据具体需求进行定制化配置。易于集成：我们提供了简洁易用的API接口，方便开发者将我们的工具集成到自己的项目中。

2024-03-04

基于Bug的路径规划算法(Python实现)

该资源是一个基于Bug算法的实现库，提供了一系列Bug算法的实现代码和工具函数，方便用户在自己的项目中应用Bug算法进行优化。

2024-03-04

双向A*路径规划算法(Python实现)

双向A算法是一种启发式搜索算法，它通过同时从起点和终点进行搜索，以找到最短路径。相比传统的单向A算法，双向A算法能够更快地找到最优解。该资源提供了一个实现了双向A算法的代码库，可以帮助开发者快速实现路径规划功能。使用该资源，您可以轻松地在各种应用场景中应用双向A算法，例如机器人导航、游戏AI等。

2024-03-04

VGG-11、VGG-16、VGG-19 Pytorch算法复现

VGG是一种经典的卷积神经网络架构，由牛津大学的研究团队提出。它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了很好的成绩，成为了当时最先进的模型之一。VGG的主要特点是使用了非常小的卷积核（3x3）和深层网络结构，通过堆叠多个卷积层和池化层来提取图像特征。基于Pytorch实现的VGG资源提供了一个方便的工具，使得用户可以轻松地使用VGG模型进行图像分类任务。通过加载预训练的VGG模型，用户可以快速地进行图像特征提取和分类。同时，Pytorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的功能和灵活性，使得用户可以方便地进行模型的训练和调整。

2024-03-04

Resnet Pytorch算法复现

这是一个基于PyTorch实现的ResNet资源，ResNet是一种深度残差网络，被广泛应用于图像分类任务。该资源提供了ResNet在PyTorch框架下的完整实现代码，方便研究者和开发者进行模型训练和应用。ResNet通过引入残差连接解决了深度网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深更容易训练。该实现包含了各个版本的ResNet，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等，用户可以根据自己的需求选择适合的模型进行使用。此外，该资源还提供了预训练的权重文件，可以直接加载并在自己的数据集上进行微调或特征提取。无论是学术研究还是工程应用，这个基于PyTorch实现的ResNet资源都将为你的项目提供强大的支持。

2024-03-04

DenseNet Pytorch算法复现

这是一个基于Pytorch实现的Densenet资源，Densenet是一种密集连接的深度神经网络模型，它在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中表现出色。该资源提供了一个经过训练的Densenet模型，可以用于图像分类任务。该模型具有较高的准确率和泛化能力，并且在处理大规模数据集时具有较好的性能。此外，该资源还提供了预训练的权重文件，用户可以直接加载这些权重文件并在自己的项目中使用已经训练好的Densenet模型，从而节省了训练时间和计算资源。无论是对于初学者还是有经验的研究者，这个基于Pytorch实现的Densenet资源都是一个非常有价值的工具，可以帮助他们快速构建和训练高性能的图像分类模型。

2024-03-04

空空如也

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