RRT*算法是一种基于随机采样的路径规划方法，不仅具有概率完备性，还具有渐进优化能力。假设 代表 维构型空间，
一定会遇到各种艰难险阻，有可预知的，静态障碍物，或不可预知的，动态障碍物，或者两者皆有。
论文地址：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2023.2254048
该算法利用扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）实现传感器混合本地化。
随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一，移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法、智能仿生算法。传统的路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法、D*算法、人工势场法，基于采样的路径规划算法有PRM算法、RRT算法，智能仿生路径规划算法有神经网络算法、蚁群算法、遗传算法等。
其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。
自动驾驶技术的核心之一是车辆路径规划，而百度Apollo规划器是该平台中负责处理这一任务的关键组件之一。本文将深入介绍百度Apollo规划器的设计原理、功能特点以及示例代码，帮助读者更好地理解和应用这一重要模块。
机器人发布nav_msgs/Odometry格式的里程计信息，相应的TF变换给导航功能包，然后导航功能包输出geometry_msgs/Twist格式的控制指令，最终通过这些指令控制机器人完成相应的运动。
该论文已经在ICMIR2017会议上发表，附上springer的文献地址 Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on Electronic Chart，以及arXiv上的 文献地址。本文接下来主要对论文的实现原理进行分析，在最后给出程序代码，方便后来者研究和参考。
Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on Electronic Chart (基于电子海图的水面无人艇全局路径规划) 该论文已经在ICMIR2017会议上发表，附上springer的文献地址 Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on
最近，我一直在和实验室的研究生一起研究移动机器人。我们通过尝试替换ROS中的一些默认包，学习了解了一个典型的机器人技术栈的各种算法。我的主要研究领域是规划和强化学习，而不是机器人学，所以学习曲线挺陡峭的。机器人需要知道如何在环境中定位自己，或者找到自己的位置，即时绘制环境地图，避开随时可能出现的障碍物，控制自己的电动机以改变速度或方向，制定解决任务的计划等等。
摘要：为进一步整合开放医疗数据和社会其他资源，本文提出了一套数据利用方案。以无锡市局部路网为原型，构建了一基于互联网+医疗的用户终端应用模型。该模型包括路径寻优与数据分析，本模型将交通数据应用于智慧医疗终端，采用Dijkstra最优路径算法与多层级TOPSIS归一化法评价方案为患者规划最优就诊医院与相应路径。该模型能实现医院就诊数据的拟合分析，为用户择日就医提供参考。本文据此搭建了智慧医疗终端仿真系统。 关键词：智慧医疗终端；数据利用；TOPSIS评价模型；Dijkstra最优路径算法 一、引言 大城市路
大多数同学苦于刷了很多算法却在项目中很少应用，难以加深印象，而且总有同学问着有啥用啊有啥用啊？为了刷题而刷题，带着需求场景去应用算法是最为直接的学习方式。
背景：随着无人仓库的发展，如何规划AGV小车的行驶路径，使得小车从仓库中取出某几种商品，然后回到出发点的路径最短。例如：厂库中具有商品1、商品2、商品3和商品4，如何规划路径，使得小车经过商品2、商品3和商品4的存放点，并且花费的时间最短。
Π(P1,P2)是P1和P2分布组合起来的所有可能的联合分布的集合。对于每一个可能的联合分布γ，可以从中采样(x,y)∼γ得到一个样本x和y，并计算出这对样本的距离||x−y||，所以可以计算该联合分布γ下，样本对距离的期望值E(x,y)∼γ[||x−y||]。在所有可能的联合分布中能够对这个期望值取到的下界infγ∼Π(P1,P2)E(x,y)∼γ[||x−y||]就是Wasserstein距离。
开环控制是一种控制系统，它根据预先设定的输入来控制输出，而不考虑实际输出的影响。在turtlesim中，开环控制可以用来控制海龟机器人的运动，例如控制它向前或向后移动、旋转等。
标题：Research on SLAM and Path Planning Method of Inspection Robot in Complex Scenarios
针对多任务点的全局路径规划，是指在存在静态障碍物的环境中，给定水面无人艇起始点、目标点以及多个任务点的情况下，设计从起始点出发，安全地遍历各个任务点，最终返回目标点的全局路径，要求行驶的航路代价总和最小。 本文主要解决水面无人艇在对多个任务点进行全局路径规划时的设计和实现算方法，相关研究和设计已在 International Journal of Vehicle Autonomous Systems (IJVAS) EI期刊发表。附InderScience Publiers - IJVAS的官方文献下载链接 Design and Implementation of Global Path Planning System for Unmanned Surface Vehicle among Multiple Task Points，以及arXiv的下载链接。官方文献下载链接需要科学上网才可以打开。 本文主要讨论论文的实现原理，并给出部分程序源代码，方便后来者研究和参考。
自动驾驶中的决策规划模块是衡量和评价自动驾驶能力最核心的指标之一，它的主要任务是在接收到传感器的各种感知信息之后，对当前环境作出分析，然后对底层控制模块下达指令。典型的决策规划模块可以分为三个层次：全局路径规划、行为决策、运动规划。
飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基，是国家加快培育及发展的战略性新兴产业，在引领国民经济发展、服务国家重大需求等过程中发挥着至关重要的作用[1]。
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面： 单个孔的钻孔作业时间，这是由生产工艺所决定的，不在优化范围内，本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时，钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间，刀具的转换时间。 在机
无人驾驶规划系统的分层结构设计源于2007年举办的DAPRA城市挑战赛，在比赛中多数参赛队都将无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。
1引言 多目标决策在现实生活中有着普遍的应用。解决一个多目标最优化问题需要同时考虑多个往往会相互冲突的目标。在大多数情况下，想要同时达到每个目标的最优情况是不现实的。因此，解决多目标最优化问题的目标是找到尽可能多的、权衡各个目标的解，以此方便决策者在发现的解中做出合理的抉择。 假设我们研究的多目标优化问题可以表示如下： 最小化 其中 表示个需要同时最小化的实值函数，决策空间在函数上的映射为目标空间，记为。由此，每一个可行解就对应一个M维目标向量. 若对向量和向量，对所有的 ,有，且对若干 ,有，则称绝对
该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。
作者简介：byheaven，2018年加入美团无人配送部，目前在pnc组负责决策规划相关工作。
在之前的一篇文章中有提到购入了一台myAGV，以树莓派4B为控制核心的移动机器人。上篇文章中向大家介绍了myAGV如何实现建图、导航以及静态避障，但我们深知，这只是机器人自主导航能力的基础。在实际应用场景中，机器人需要面对复杂的动态环境，如人流、障碍物等，如何实现可靠的动态避障，是我们不断探索和挑战的问题。在本文中，我们将分享我们在探索动态避障方面的实践和经验，希望能够为其他创客开发者和机器人爱好者提供一些参考和启发。
如果说过去是算法根据芯片进行优化设计的时代，那么英特尔对 Mobileye 的收购，预示着一个新时代的到来：算法和芯片协同进化的时代。今天我们着重了解下智能驾驶发展驱动下，「算法」这一细分技术领域都有哪些创新和进步。
经过查阅相关文献可知，若用A*算法进行路径规划，倘若存在最优路径必能找到，但是但对于高维空间的路径规划问题，A*算法并不适用。RRT算法与A*算法相比，不需要对空间进行栅格化处理，无需对环境进行结构化建模，适合在高维空间进行路径规划。在这里主要对RRT算法进行简单的介绍。
目前工业界广泛落地使用的移动机器人，除了应用场景在餐厅、酒店、超市等小范围室内送餐机器人和消毒机器人外，另外一个“大赛道”应用场景就是在工厂、制造装配车间、电站或车站的物流搬运机器人和巡检机器人了。
作者：Haotian Wang，Xiaolong Zhou，Jianyong Li，Zhilun Yang，Linlin Cao
Hybird A*算法保证生成的路径是车辆可实际行驶的，但它仍然包含很多不必要的车辆转向操作，我们可以对其进行进一步的平滑和优化。
AI 科技评论按：腾讯大数据峰会暨 KDD China 技术峰会中，滴滴研究院副院长、密歇根大学终身教授叶杰平博士非常全面地解密了机器学习在滴滴中的大规模应用，其中包括：出行目的地预测、路径规划、拼车最优匹配、订单分配、估价、运力调度、评分系统等。AI 科技评论根据现场演讲整理成文，并由叶杰平博士与滴滴 CTO 张博亲自审文。 叶杰平： 滴滴研究院副院长，美国密歇根大学的终身教授。叶杰平是机器学习领域国际领军人物，其主要从事机器学习、数据挖掘和大数据分析领域的研究，尤其在大规模稀疏模型学习中处于国际领先地位
本项目致力于探索和实现一种高度集成的机器人系统，旨在通过结合现代机器人操作系统（ROS）和先进的硬件组件，解决特定的自动化任务和挑战。一部分是基于Jetson Orin主板的LIMO PPRO SLAM雷达小车，它具备自主导航、地图构建和路径规划的能力；另一部分是Mycobot 280 M5机械臂，这是一个具有六自由度、工作半径280mm的紧凑型机械臂，能够进行精确的物品搬运和操作。
A算法是启发式算法重要的一种，主要是用于在两点之间选择一个最优路径，而A的实现也是通过一个估值函数
【新智元导读】滴滴出行研究院副院长叶杰平在新智元2017开源·生态AI技术峰会上揭秘 AI 技术在滴滴出行具体场景中的应用。从目的地预测、智能派单、路径规划、ETA、供需预测、拼车规划及服务评价等多个环节中，可以看出滴滴大脑在大数据、机器学习和云计算几个技术要素上持续发力，而海量出行数据已经成为滴滴出行决胜 AI+ 时代的最有力武器。 “互联网时代的上半场结束了，下半场的角逐一定是在人工智能上。”滴滴出行CEO程维对此坚信不疑。 在有中国“AI 春节”之称的新智元2017开源·生态 AI 技术峰会上，滴滴出
自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 中国人工智能系列白皮书-智能驾驶2017 ▌决策规划技术概述 ---- 智能汽车 ( Intelligent Vehicles) 是智能交通系统(Intelligent Transportation Systems) 的重要组成部分。智能汽车根据传感器输入的各种参数等生成期望的路径，并将相应的控制量提供给后续的控制器。所以决策规划是一项重要的研究内容，决定了车辆在行驶过程中车辆能否顺畅、准确得完成各种驾驶行为。 决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先融合多传感信
路径规划是非常常见的一类问题，例如移动机器人从A点移动到B点，游戏中的人物从A点移动到B点，以及自动驾驶中，汽车从A点到B点。这类问题中，都有两个关键问题需要解决：
随着水下无人潜航器技术的发展和日渐成熟， 单一水下无人潜航器已不能满足需求的发展， 这就使多水下无人潜航器以集群的形式互相协作执行任务成为了水下无人潜航器发展的必然趋势。本文介绍了国外主要水下无人潜航器集群项目， 包括项目设立目标和发展情况; 分析了水下无人潜航器集群的一些关键技术的国内外研究现状和发展趋势， 主要包括集群智能控制、通信网络设计、任务规划、路径规划、编队控制和导航定位等方面; 最后对水下无人潜航器集群系统发展做出展望。
CS专业出身的人大抵没有人不知道动态规划(Dynamic Programming)的，该算法的本质就是把复杂的大问题分解成相互重叠的简单子问题，将子问题的最优解层层组合起来，就得到了复杂大问题的最优解。
myAGV 大象首款移动机器人，采用竞赛级麦克纳姆轮，全包裹金属车架；ROS开发平台内置两种slam算法，满足建图、导航方向的学习；提供丰富的扩展接口，可搭载my系列机械臂，实现移动抓取，完成更多应用。
雷锋网 AI 研习社按，2018 年初，比达咨询发布 2017 年度中国第三方餐饮外卖市场研究报告。报告显示，2017 年度外卖市场交易规模达 2046 亿元，较去年增长 23.1%，用户规模增长 3 亿人，较去年增长 15.4%。
首先，让我们简单回顾一下BERT和CRF在命名实体识别中各自的作用： 命名实体识别中，BERT负责学习输入句子中每个字和符号到对应的实体标签的规律，而CRF负责学习相邻实体标签之间的转移规则。详情可以参考这篇文章CRF在命名实体识别中是如何起作用的？。该文章中我们对CRF做了简单易懂的介绍，其中提到CRF的损失函数计算要用到最优路径，因为CRF的损失函数是求最优路径的概率占所有路径概率和的比例，而我们的目标是最大化这个比例。那么这里就涉及到计算最优路径的问题。这里的路径在命名实体识别的例子中，就是最终输出的与句子中的字或符号一 一对应的标签序列。不同标签序列的顺序组成了不同的路径。而CRF就是要找出最正确的那条标签序列路径，也就是说这条标签路径的概率将是所有路径中最大的，那么我们可以穷举出所有可能的标签路径，计算出每条路径的概率和，然后比较出最大的那条，但是这样做的代价太大了，所以crf选择了一种称为维特比的算法来求解此类问题。
下图给出了一个迷宫的平面图，其中标记为 1 的为障碍，标记为 0 的为可 以通行的地方。
命名实体识别中，BERT负责学习输入句子中每个字和符号到对应的实体标签的规律，而CRF负责学习相邻实体标签之间的转移规则。详情可以参考这篇文章CRF在命名实体识别中是如何起作用的？。该文章中我们对CRF做了简单易懂的介绍，其中提到CRF的损失函数计算要用到最优路径，因为CRF的损失函数是求最优路径的概率占所有路径概率和的比例，而我们的目标是最大化这个比例。那么这里就涉及到计算最优路径的问题。这里的路径在命名实体识别的例子中，就是最终输出的与句子中的字或符号一 一对应的标签序列。不同标签序列的顺序组成了不同的路径。而CRF就是要找出最正确的那条标签序列路径，也就是说这条标签路径的概率将是所有路径中最大的，那么我们可以穷举出所有可能的标签路径，计算出每条路径的概率和，然后比较出最大的那条，但是这样做的代价太大了，所以crf选择了一种称为维特比的算法来求解此类问题。
就在最近，2021丘成桐中学科学奖总决赛落下帷幕，来自浙江省杭州第九中学的高三学生时沐朗，凭借“辅助驾驶自平衡自行车”项目，以全球前十的成绩拿下了总决赛计算机优胜奖和中国分赛区一等奖，这也是浙江省2021年唯一的“丘奖”。
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