Forest Fire UAV Path Planning Using Lawn Mower Search Strategy in MATLAB

在本项目中，我探索了在物理机器人上实现强化学习（RL）算法的过程，具体是在定制的3D打印机器人Benny和Bunny上从A到B的路径规划。作为我本科最后一年自选选修课的一部分，项目学习强化学习的基础知识。最初，编码直接在物理机器人上进行，但随着项目进展，意识到需要将算法与硬件解耦。仿真测试表明，在较小的状态空间（<= 100个状态）中表现良好，但在扩展到包含400个状态时，任何探索的RL算法均无法收敛。结果显示，在实现硬件前，需在仿真中探索更强大的算法。所有模拟代码均使用C++编写，确保代码的可移植性，以适应微控制器的限制，避免数据传输带来的复杂性。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，可直接运行，亲测可用，适合初学者使用。 代码压缩包内容： 主函数：main.m 调用函数：其他m文件 无需额外运行运行结果效果图 代码运行版本：Matlab 2019b；若运行出现错误，请根据提示修改。如不懂，欢迎私信博主。 运行操作步骤： 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前文件夹中。 步骤二：双击打开main.m文件。 步骤三：点击运行，待程序执行完毕后即可看到结果。 仿真咨询：如需其他服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片，提供以下服务： 完整代码提供 期刊或参考文献复现 Matlab程序定制 科研合作

《RRT_Star算法在三维与二维路径规划中的应用》RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种用于复杂环境中寻找机器人路径的有效方法，属于概率道路规划的一种。其核心思想是通过随机生成树节点并逐步扩展树来探索配置空间，找到从起点到目标点的可行路径。在此基础上，RRT*（RRT Star）进一步优化，确保路径逐渐收敛到最优解。 本压缩包“RRT_Star_Algorithm.zip”包含RRT算法在三维和二维环境下的实现，提供了在MATLAB平台上的源代码，用户可根据需求进行修改。MATLAB因其强大的可视化功能*，非常适合进行路径规划仿真。 2D环境中的RR

使用Dijkstra算法，寻求由起始点s到其他各点的最短路径树及其最短距离。

Golden Section Search Algorithm Overview of the Algorithm The Golden Section Search algorithm is an optimization technique used to find the extremum (maximum or minimum) of a unimodal function within a specified interval. It leverages the golden ratio to reduce the search interval step-by-step, ensu

Simultaneous Heat Transfer Search (SHTS) is a single-objective optimization technique designed for unconstrained problems. Unlike traditional heat transfer search, which utilizes only one heat transfer mode per iteration, SHTS divides the population and simultaneously applies all three heat transfer

The google.m is a shell interface designed to initiate Google searches and display the first few results in the Matlab command window. The function takes varargin as query terms and uses regular expressions to parse the text returned by Google. One of the interesting features is that you can input m

相似图像匹配与搜索 知识点概览 相关系数：衡量两个变量之间线性关系强度的统计量。 汉明距离：一种度量两个同长度序列之间差异的方法。 归一化互相关法：用于评估图像之间相似度的一种方法。 互相关值：描述两个信号之间相似度的度量。 相关系数 相关系数用于评估两幅图像之间的相似度，取值范围在-1到+1之间。其计算公式为： [ r_{AB} = \frac{\sum_{i=1}^{n}(A_i-\bar{A})(B_i-\bar{B})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(A_i-\bar{A})^2} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(B_i-\bar{B})^2}} ] 根据相关

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