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强化学习中的一个重要里程碑就是Q学习算法,使用matlab进行单步Q学习无障碍路径规划仿真,设学习次数为200.
描述了机械手移动棋子的轨迹规划过程,其中有对速度的规划、坐标的转换及举例说明直线规划
在MATLAB环境下使用A*算法进行路径规划和平滑的方法,并展示了仿真结果和实际运行情况。
由于零件形状的复杂多变以用加工环境的复杂性,为了确保程序的安全,必须对生成的刀具路径进行检查。主要检查的内容有加工过程中的过切或欠切、刀具与机床和工件的碰撞问题。CAM模块提供的刀具路径仿真功能能够很
路径规划 Udacity无人驾驶汽车纳米工程7 该项目的目标/步骤如下: 在其他行驶速度为+50 MPH速度限制的-10 MPH的交通中安全地在虚拟高速公路上导航。 汽车应尽量接近50 MPH的速度限
使用势力场的方式实现路径规划的目标,地图使用bmp文件,可以自己指定或者使用画图软件编写
Q-learning 算法案例,在一个8×8表格内从初始状态,通过算法找到一条距离设定目标的最短路径。本案例通过C语言实现。(强化学习与深度学习通过C语言模拟书中的案例)
路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支。所谓机器人的最优路径规划问题,就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避
ThisalgorithmprovidestherobotthepossibilitytomovefromtheinitialpositiontothefinalpositiontargetThepr
路径规划MATLAB势场法内有详细注解
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