社会智能化的发展趋势和日益多元化的实际需求，奠定了物流运输行业对于实现智能规划的需求，车辆路径规划问题是其中的重点研究对象。
在之前的推文车辆路径优化问题求解工具Jsprit的简单介绍与入门中，相信大家已经对Jsprit这款开源的车辆路径规划问题求解器有了基础的了解，那么Jsprit在具体的车辆路径规划问题上表现到底如何呢？
前言 哈啰，又见面啦 大家在编写启发式算法程序解决NP难问题时 有没有觉得会很耗时间呀 今天小编给大家介绍 两个可以解决各类VRP问题的工具（即VRP求解器） 一起来看看吧 1 求解器介绍 1.1 Jsprit 1.1.1 Jsprit简介 Jsprit 是一个基于 java 的开源工具包，用于解决旅行商问题 (Traveling Salesman Problem,简称TSP) 和多种车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, 简称VRP）。Jsprit是轻量级、灵活且易于使用的V
路径规划是指在给定起点和终点的情况下，确定一条从起点到终点的最佳路径的过程。它是计算机科学、人工智能和自动化领域中的一个重要问题，广泛应用于自动驾驶、物流配送、无人机导航等领域。
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。
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。
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。
无人驾驶系统非常复杂，由多个模块组成，例如感知、融合、规划、控制、定位等等组成。其中规划主要包括行为决策、运动轨迹规划等等。
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
《2021年家电市场总结及2022年趋势展望》系列报告显示2021年清洁电器全渠道零售额309亿元，同比增长28.9%，零售量2980万台，同比增长2.6%，清洁电器呈快速增长态势。作为清洁电器占比最大的品类之一，扫地机器人表现尤为突出。近几年，扫地机器人的产品功能逐渐完善，逐渐摆脱“人工智障”称号，市场接受度迅速提高。扫地机器人其实并非新兴物种，它的诞生甚至可以追溯到20世纪末。但长期以来，由于其产品体验感不尽人意、产品功能不够完善、工作不够“聪明”、无法解决“用户痛点”，饱受诟病，被称为“人工智障”。过去的产品力缺陷主要对应扫地机器人的导航技术、避障技术及清洁技术局限性，新兴企业如石头科技、云鲸等强势崛起，不断创新迭代技术，扫地机进入从“能用”到“好用”的渐进式创新阶段，国内扫地机器人市场迎来高增长。[补充参考文献1，后续列入参考文献中]
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，
路径规划 多智能体强化学习路径规划 基于以上分析，移动机器人智能路径规划方法研究虽然取得了重要成果，但仍存在局限性，如遗传算法、蚁群算法容易陷入局部最优，神经网络算法需要大量样本。目前的改进算法以多种算法相结合、分层优化等方式为主，虽弥补了缺点，但存在诸多发展瓶颈，如算法复杂度增加，收敛速度慢。 较于其他算法，强化学习，学习能力强，适应复杂未知环境，但目前强化学习的试错学习、状态泛化，需要耗费大量资源。 避障方法 集群协同避障汇总 奖惩函数 与 避障的关系 人工势场法 人工势场路径规划技术的基本思想是将机器
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。
本基于java+路径规划+CS架构实现的A星算法求解最短路径问题演示程序，系统采用多层C/S软件架构，采用java 编程语言开发技术实现A*算法求解地图中的最短路径问题，实时获取计算用户在地图中设置的障碍点信息，计算可以完成路径规划的最短路径，提供完分析最短路径长度，重置地图，查看程序运行报告等功能，并且在程序运行界面提供完善的规则说明等。
标题：Research on SLAM and Path Planning Method of Inspection Robot in Complex Scenarios
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。
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。
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。
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。
注意：下面的解释说明是以Navigation2 v1.0.12来进行的。其对应的ROS2版本为Galactic。
《采用滑模条件积分的无人驾驶汽车弯道超车路径规划与跟踪控制》是《控制理论与应用》在2020年10月16日网络首发的一篇论文。《控制理论与应用》是EI收录期刊，2019年复合影响因子1.799，综合影响因子1.115。
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
在进行ROS机器人虚拟仿真挑战赛前，需要完成本地电脑的环境配置。这通常包括安装ROS系统、配置ROS环境变量、安装必要的ROS包以及设置工作空间等。参考“ROS机器人虚拟仿真挑战赛本地电脑环境配置记录”和“个人问题汇总”两篇博客，可以帮助我们避免一些常见的配置错误，并提前解决可能出现的问题。
这几年扫地机器人越来越火，其路径规划由最初随机算法，到简单规划算法，再到激光slam以及视觉slam算法等，代表机器人国外有irobot等几家公司，国内有科沃斯等，最近尝试了一下最基本的仿真，其他功能后续完善。
导航模块是机器人系统中的一个重要组件，用于实现机器人在环境中的自主导航和路径规划。
论文地址：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2023.2254048
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。
Autodesk PowerMill 2021是一款高级CAM软件，其刀具路径规划功能的优秀设计和智能化算法可以大幅提高切削加工的效率和精度。以下是该软件的刀具路径规划功能的详细说明。
《采用极点配置的自动驾驶汽车换道路径规划与跟踪控制》是期刊《西安交通大学学报》在2020年7月10日网络首发的一篇论文。《西安交通大学学报》是EI收录期刊，2019年复合影响因子1.321，综合影响因子0.875。
随着物流和运输行业的快速发展，车辆路径规划问题（VRP）成为了一个重要的研究领域。Python pyvrp库是一个用于解决车辆路径规划问题的强大工具，它提供了多种算法和方法，帮助用户高效地解决VRP问题。本文将详细介绍pyvrp库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助大家全面了解并掌握该库的使用。
机器之心报道 机器之心编辑部 走机器的路，让你看一下。 在机器人研究领域，给定某一特定任务之后，如何规划机器人的运动方式至关重要。 最近，GitHub 上开源了一个存储库，该库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法，大部分代码是用 Python 实现的。值得一提的是，开发者用 plotting 为每种算法演示了动画运行过程，直观清晰。 项目地址： https://github.com/zhm-real/PathPlanning 该开源库中实现的路径规划算法包括基于搜索和基于采样的规划算法，具体目录如下
经典的Dijkstra算法是一种Graph Based的单源最短路径规划算法，可以解决带权重有向图的最短路径规划问题。双向Dijkstra算法是对经典Dijkstra算法的一种优化方法，其主要思想就是
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。
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。
Navigation Stack是一个ROS的metapackage，里面包含了ROS在路径规划、定位、地图、异常行为恢复等方面的package，其中运行的算法都堪称经典。Navigation Stack的主要作用就是路径规划，通常是输入各传感器的数据，输出速度。一般我们的ROS都预装了Navigation。 Navigation Stack的源代码位于https://github.com/ros-planning/navigation，包括了以下几个package：
转眼间暑假已经过去一大半了，大家有没有度过一个充实的假期呢？小编这两天可忙了，boss突然说发现了一个很有趣的开源求解器：OR-Tools。经过一番了解，小编发现它对于为解决优化问题而烦恼的小伙伴真的非常有用，于是赶紧来和大家分享分享。下面让我们一起来看看OR-Tools到底是何方神圣吧！
思岚科技专栏 作者：思岚科技 在此专栏文章中，思岚科技将对机器人定位导航技术中的 SLAM 进行细致讲解。 地图的四种表示方法 智能服务机器人正成为行业的风口浪尖，从清扫机器人开始，家庭陪伴机器人、送餐机器人等陆续进入公众视线。 在讨论这类机器人是否能解决实际问题时，自主定位导航技术作为机器人智能化的第一步正不断引起行业内的重视。同时，作为自主定位导航技术的重要突破口，SLAM 技术也成为关注焦点。 正如图中所示，机器人自主定位导航技术中包括定位、地图创建与路径规划（运动控制），而 SLAM 本身只是完成
今天为大家介绍的是选址-路径问题(Location-Routing Problem, LRP)，首先上目录
Powermill软件是机械加工领域中最为流行和优秀的软件之一。但对于初学者而言，Powermill软件的操作复杂性较高，需要掌握多种技能，因此，正确使用Powermill软件成为了机械加工师们的关注焦点。本文将从Powermill软件的基本功能、正确使用方法及注意事项、实际案例等方面进行论述，帮助机械加工师更好地掌握Powermill软件的使用技巧。
这个系列的文章是之前Python实现所有算法的兄弟篇，眼看着夏令营完事，我也要又开始学习日子了：
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。
注：最近学习ROS的激光导航知识，需要理清ROS的SLAM、环境感知(costmap)、与导航算法。为防止自己忘记，将觉得有价值的内容收集于此。对AGV来说，SLAM是个大大坑，环境感知和局部运动控制也是大坑，学习的过程就是学会怎么从坑里爬出来的过程
图片来源:http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/Circuit.html
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
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