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基于VFH算法的机器人路径规划及matlab实现
在机器人导航领域中，路径规划是一个非常重要的问题。其中，可视化直方图（VFH）算法是一种流行的方法。VFH算法能够对环境中的障碍物进行识别，并且帮助机器人规划出一条安全、高效的路径。
VFH算法主要分为两个步骤：环境扫描和路径规划。在环境扫描阶段，机器人会使用激光雷达扫描周围的环境，将扫描数据转换成极坐标格式。接着，算法会将这些数据转换成二维的极坐标直方图，并根据直方图信息检测可能的路径。在路径规划阶段，机器人会选择一条最佳路径并执行移动操作。
以下是一个简单的VFH算法的matlab实现。
clear all;
close all;
clc;
%% 初始化机器人
robotRadius = 0.5;
robot = ExampleHelperRobotSimulatorVFH+避障/局部路径规划算法
VFH+避障/局部路径规划算法 这篇文章是我看论文《VFH+: Reliable Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots》（Iwan Ulrich and Johann Borenstein）的笔记，所以说是文章的翻译也可以。想看原paper的可以自己去找，看过VFH算法的话，这个VFH+算法还是非常好懂的。 我前面写过一篇讲VFH算法的文章，感兴趣的可以去看看。 VFH局部路径规划算法 我在讲VFH算法的最后，写了一点我对VFH算法的评价，主要有两点，一是VFH
MATLAB中的VFH算法在多无人机协同控制技术中的应用
多无人机系统中，协同控制技术的关键是保持无人机之间的安全距离，避免碰撞，并协调它们的移动，以实现高效的任务执行。最后，在控制循环中，结合VFH算法和多无人机协同策略，实现无人机的避障和协同移动。本文介绍了MATLAB中的VFH算法在多无人机协同控制技术中的应用。通过VFH算法的避障路径规划和多无人机的协同策略，实现了无人机之间的安全距离控制和协调移动。（文章内容根据VFH算法在多无人机协同控制技术中的应用进行了描述，同时提供了一个简化版的MATLAB代码示例，用于演示其实现方法。二、多无人机协同控制框架。
基于VFH算法的机器人路径规划（附带MATLAB代码）
路径规划是机器人领域中的重要问题，VFH算法是其中一种常用的解决方案，通过了解和掌握该算法，可以为机器人的自主导航和路径规划提供有力的支持。最后，选择与当前方向最接近的安全方向作为下一步的行进方向。VFH算法基于传感器数据，通过构建直方图来表示环境，并通过计算直方图的梯度来生成一个矢量场。计算梯度：通过计算直方图的梯度，确定机器人最佳的行进方向。梯度可以表示每个方向上的可行性，机器人应该选择梯度最大的方向作为前进方向。通常，机器人会选择与当前方向最接近的安全方向作为下一步的行进方向。MATLAB代码示例。
VFH避障算法在MATLAB中的实现与自动导航小车应用
VFH（Vector Field Histogram）避障算法是一种广泛应用于移动机器人自主导航中的算法，它通过实时分析传感器数据来构建周围环境的矢量场，并基于该矢量场生成可避免障碍物的最优路径。VFH算法的核心在于它能够连续地对环境进行映射和规划，使移动机器人能够在复杂多变的环境中安全、准确地移动。避障算法是机器人的“眼睛”，它使机器人能够在移动过程中实时感知周围环境，避免与障碍物碰撞。VFH算法尤其适合于需要考虑动态障碍物和不断变化环境的场景，例如自动导航小车、服务机器人和自动导引车等领域。
基于神经网络的机器人壁障matlab
机器人利用神经网络进行壁障，下载的朋友如要进行仿真需要针对自己的实验或论文的现实内容进行改动
VFH的Matlab代码 360度全方面扫描.zip
这是一个学习机器人避障算法的matlab仿真代码，使用VFH+算法进行避障，直接下载运行就可以使用，备注非常详细，大家可以自定义避障地图，也可以更改参数实现不同的避障
VFH+的Matlab代码 （360度全方面扫描）.zip
这是一个学习机器人避障算法的matlab仿真代码，使用VFH+算法进行避障，直接下载运行就可以使用，备注非常详细，大家可以自定义避障地图，也可以更改参数实现不同的避障
虚拟力算法源代码
虚拟力算法是一种局部优化算法，广泛应用与各个领域。这是一个用matlab编写的虚拟力算法源代码。
VFH算法文献
VFH算法常用于机器人的路径规划，内容包括VFH算法、VFH+算法、VFH*算法。本资源提供这几个算法的最初文献，对于研究路径规划算法很有帮助。
VFH+_机器人matlab改进测试代码.rar_VFH matlab_VFH+算法阐述_vfh*_vfh算法代码_避障算法
VFH+算法实现机器人避障，代码中有传统的VFH和改进的VFH+代码以及对比
3DE重客户端安装
3DE重客户端安装
安卓模拟器绕过检测全解析：雷电、MuMu、蓝叠、逍遥、夜神与WSA完整指南
随着手机游戏和应用的普及，越来越多的用户选择在PC上通过模拟器来运行安卓应用。然而，许多应用和游戏为了防止作弊或出于安全考虑，会检测是否运行在模拟器环境中。本文将详细介绍各大主流模拟器的检测绕过方法，帮助用户在电脑上流畅体验各类安卓应用。1. 获取模拟器系统镜像2. 使用ROM厨房工具修改系统文件3. 替换模拟器的系统镜像雷电模拟器：适合游戏，推荐使用MAGISK + EdXposed方案MuMu模拟器：适合中度游戏，推荐太极框架蓝叠模拟器：适合国际应用，推荐MAGISK方案逍遥模拟器。
别再让地图加载慢吞吞！GeoServer + GeoWebCache 缓存配置实战（附性能对比）
本文详细介绍了如何通过GeoServer和GeoWebCache优化地图服务性能，实现地图加载速度的显著提升。从缓存机制解析到实战配置流程，再到高级性能调优技巧，帮助开发者构建高效地图缓存系统，解决地图加载慢的问题。
Graybox Overview
Graybox功能使能够在sub_module上执行扫描和ATPG操作，然后能够在更高层次的层次上执行扫描和ATPG操作时使用该子模块的简化的Graybox表示，从而简化了分层设计中的扫描插入和ATPG操作过程。由于子模块的graybox表示只包含极少量的互连电路（子模块与top的互连），在大型分层设计中使用graybox可以极大地减少执行扫描插入，优化计时，分析故障和创建测试pattern所需的memory和工具runtime。
一根网线，让整个公司断网，二层环路真实事故复盘
那天晚上 23:47，监控告警突然爆了。核心交换机 CPU 100%。ARP 表暴涨。广播流量飙升。业务系统集体超时。5 分钟后，全公司断网。运维群里一句话：“是不是黑客攻击？但老网工都知道，这种现象只有一种可能：二层环路。
（数字图像处理MATLAB+Python）第五章图像增强-第一节：图像增强概述和基于灰度级变换的图像增强
图像增强（Image Enhancement）：指不考虑图像降质原因，利用各种数学方法和变换手段，增强图像中人们感兴趣部分或提高有用的图像特征的清晰度。从图像质量来看，图像增强提高了图像的可懂度，改善了图像的视觉效果例如在现实场景中，针对那些对比度较差、视觉效果不好的图像，我们就可以利用图像增强改善视觉质量图像增强可分为如下几种基于灰度级变换的图像增强基于直方图修正的图像增强基于照度反射模型的图像增强基于模糊技术的图像增强基于伪彩色处理的图像增强其他图像增强方法分段线性灰度级变换。
halcon3d点云补全方法
属于halcon实例中的内容，后面还接了一部分的匹配
【C语言】一文带你拿捏分支和循环语句（一万字详细讲解）
if/switch语句、while/fo/do...while循环语句、goto语句详解
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
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