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移动机器人路径规划几种A*算法改进matlab实现，可直接运行。适用于初学者基于A*算法进行改进，容易理解并上手，
提出一种双向RRT*路径规划算法，针对复杂环境下移动机器人的局部最优路径规划。算法同时创建两颗搜索树，进行相向搜索，加入目标偏置选择，提高算法收敛效率。对当前节点重选父节点和重布线，增强算法对环境的敏
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气动机械手说明书，包括设计思路，设计简图，主要步骤以及零部件选型。
本文深入研究了气动机械手控制系统的设计，聚焦于PLC（可编程逻辑控制器）技术在气动机械手领域的应用。通过对气动机械手的结构和运动特性进行详细分析，本文提出了一种基于PLC的高效控制方案，实现了对机械手
改进的基于广度优先搜索的COP-Kmeans算法，朱煜，钱景辉，将广度优先搜索BFS应用于COP-Kmeans算法会对相同的约束对产生不同的搜索序列，导致算法的准确率降低。针对这种情况，提出了一种改进
自己的工程，上位机matlab通过自带摄像头控制下位机机械手，详细软硬件清单。
未知环境下改进的基于BUG算法的移动机器人路径规划_康亮
强化学习是提高机器人完成任务效率的有效方法,目前比较流行的学习方法一般采用累积折扣回报方法,但平均值回报在某些方面更适于多机器人协作。累积折扣回报方法在机器人动作层次上可以提高性能,但在多机器人任务层
机械手是模仿人的手部动作，按给定程序、轨迹和要求实现自动抓取、搬运和操作的自动装置。它特别是在高温、高压、多粉尘、易燃、易爆、放射性等恶劣环境中，以及笨重、单调、频繁的操作中代替人作业，机械手虽然目前
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