运动规划

此工具箱基于Yuval Tassa的iLQG Matlab实现和Van den Berg等人在《国际机器人研究杂志》2012年主目录中的论文“不确定性下的运动规划使用置信空间中的迭代局部优化”。提供了演示文件，用户可以直接运行并查看规划方案。每个演示文件支持地图和起始目标状态的定制。代码采用模块化设计，所有机器人的运动模型和传感器模型均基于通用基类，使用户能够轻松扩展和修改。工具箱还包括简单碰撞检测功能，适用于圆形机器人等2D地图环境。用户可按照说明编写和初始化自定义的规划场景和模型。

介绍了利用遗传算法（GA）优化三连杆机器人的点对点轨迹规划方法。所提出的GA的目标是在最小化旅行时间和空间的同时，确保不超过预定义的最大扭矩，并避免与工作区内的障碍物碰撞。文章采用四次和五次多项式描述关节空间中初始、中间和最终点的轨迹连接。同时，利用直接运动学避免了机械臂奇异配置的问题。详细论文请见链接。

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

运行Sports-Analysis应用程序：使用命令“nodemon www”，在Sports-Analysis/bin文件夹中运行。 篮球参考数据抓取注意事项： 特定日期比赛列表链接：month=1&day=16&year=2015（示例：2015年1月16日） 获取每场比赛链接 从每场比赛中抓取所需信息 重复上述操作，获取每个赛季每一天的比赛数据。

随着技术进步，快速全局运动估计和运动目标提取算法在现代计算机视觉和机器人领域扮演着关键角色。

最初我在Matlab上执行了我的运动检测，并更新了代码，后来我将流程转移到C语言上，以在DSP板上实现。这是一份在DSP板上工作的报告，但你可以找到其背后的概念。

MATLAB 的路径规划项目里，A*算法是个挺常用的老朋友。这份叫MATLAB A 星算法.zip的资源，代码不花哨但实用，逻辑清晰，适合新手上路，也方便老手魔改。压缩包里是一个用MATLAB实现的 A*路径搜索例子，支持地图建模、起点终点设置、开放关闭列表维护这些标准流程。pdist2、find这些函数都用上了，节省不少体力活。你只需要用二维数组定义个小地图，0 通行，1 障碍，设好起点终点，剩下的就交给算法自动跑路径了。中间还用了曼哈顿距离来算启发值，简单好调。要是你熟一点了，也可以换成欧几里得试试，效果会有些不一样。整套逻辑就是个“边走边估”的过程，既看眼下的代价，也想后面的路要怎么走，

本书深入探讨了容量规划的原理与实践，为优化系统性能和满足业务需求提供了宝贵的指导。

本视频探讨了集群环境规划的核心要素，涵盖容量规划、网络拓扑、安全策略等关键方面，为构建高效稳定的集群环境提供指导。

用户可以点击设定地图，调整栅格地图的大小，并处理各种障碍物。