基于Simulink的扫地机器人模糊逻辑路径规划仿真建模示例

最新推荐文章于 2025-04-03 08:30:00 发布
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分类专栏： MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏 手把手教你学 MATLAB 专栏 Simulink开发项目1000例实战专栏 文章标签： 人工智能 java 前端 matlab simulink
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手把手教你学Simulink——基于Simulink的扫地机器人模糊逻辑路径规划仿真建模示例

一、背景介绍

二、所需工具和环境

三、步骤详解

步骤1：创建Simulink模型

步骤2：定义扫地机器人运动模型

步骤3：设计模糊逻辑控制器

步骤4：连接模糊逻辑控制器与运动学模型

步骤5：设计传感器输入模块

步骤6：调整模糊规则和隶属度函数

步骤7：设置仿真参数

步骤8：运行仿真并分析结果

四、总结

手把手教你学Simulink——基于Simulink的扫地机器人模糊逻辑路径规划仿真建模示例

模糊逻辑控制器（Fuzzy Logic Controller, FLC）是一种智能控制方法，适用于非线性、

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手把手教你学Simulink——基于Simulink的扫地机器人PID运动控制仿真建模示例
MHD0815的博客
04-02 7
扫地机器人运动控制概述工作原理：扫地机器人通常采用差速驱动（Differential Drive）结构，通过左右两个轮子的速度差来控制方向和速度。目标：设计一个PID控制器，使扫地机器人能够按照预定轨迹移动，例如直线行驶或转弯。仿真目标设计一个PID控制器并应用于扫地机器人的左右轮速度控制。调整PID参数以优化机器人的运动性能。实现基本的路径跟踪功能。假设扫地机器人采用差速驱动模型，其运动学方程可以简化为：vv 是机器人的线速度；ωω 是机器人的角速度；
基于Simulink的Bellman-Ford算法路径规划仿真建模示例
xiaoheshang_123的博客
03-29 15
Bellman-Ford算法概述特点：Bellman-Ford算法通过松弛操作逐步更新从起点到其他节点的最短路径。它支持带权图（正权值或负权值），并能够检测负权环。关键组件邻接表：表示地图中各节点之间的连接关系和权重。松弛操作：逐步优化路径长度。应用场景：交通网络优化、物流配送、复杂环境下的全局路径规划等。仿真目标搭建一个简化的Bellman-Ford算法路径规划模型，涵盖从地图构建到路径生成的全过程。分析不同条件下的系统响应特性（如路径长度、避障效果），并探讨优化路径规划的方法。
手把手教你学Simulink——基于Simulink的Dijkstra算法路径规划仿真建模示例
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03-28 11
目录 手把手教你学Simulink——基于Simulink的Dijkstra算法路径规划仿真建模示例一、背景介绍二、理论基础三、所需工具和环境四、步骤详解步骤1：创建Simulink模型步骤2：定义地图参数步骤3：实现Dijkstra算法步骤4：实现路径可视化步骤5：连接各模块步骤6：设置仿真参数步骤7：运行仿真并分析结果五、总结 在无人驾驶飞行器（UAV）或机器人系统中，路径规划是实现自主导航的重要环节。Dijkstra算法是一种经典的图搜索算法，广泛应用于静态环境中的最短路径规划问题。本指南将展示如何使
21天学会SIMULINK--路径规划场景:基于Simulink的A*算法路径规划仿真建模示例
xiaoheshang_123的博客
04-02 4
A*算法概述特点：A*算法结合了Dijkstra算法的广度优先搜索和启发式函数的估计能力，能够在保证最优解的同时提高搜索效率。关键组件地图表示：通常以二维网格的形式表示障碍物和自由空间。启发式函数：如欧几里得距离、曼哈顿距离等，用于估算从当前节点到目标节点的代价。应用场景：自动巡检、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的A*算法路径规划模型，涵盖从地图构建到路径生成的全过程。分析不同条件下的系统响应特性（如路径长度、计算时间），并探讨优化路径规划的方法。
手把手教你学SIMULINK--路径规划场景：基于Simulink的A*算法路径规划仿真建模示例
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03-27 130
A*算法概述特点：A*算法结合了Dijkstra算法的广度优先搜索和启发式函数的估计能力，能够在保证最优解的同时提高搜索效率。关键组件地图表示：通常以二维网格的形式表示障碍物和自由空间。启发式函数：如欧几里得距离、曼哈顿距离等，用于估算从当前节点到目标节点的代价。应用场景：自动巡检、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的A*算法路径规划模型，涵盖从地图构建到路径生成的全过程。分析不同条件下的系统响应特性（如路径长度、计算时间），并探讨优化路径规划的方法。
基础路径规划算法：基于Simulink的Floyd-Warshall算法路径规划仿真建模示例
amy_mhd的博客
04-02 3
Floyd-Warshall算法概述特点：Floyd-Warshall算法通过动态规划的思想，逐步更新所有节点对之间的最短路径。它支持带权图（正权值或负权值），并可以处理多起点和多目标点的情况。关键组件邻接矩阵：表示地图中各节点之间的连接关系和权重。动态规划表：记录每一步迭代后节点间的最短路径。应用场景：交通网络优化、物流配送、复杂环境下的全局路径规划等。仿真目标搭建一个简化的Floyd-Warshall算法路径规划模型，涵盖从地图构建到路径生成的全过程。
基于Simulink的PRM（概率路线图）算法路径规划仿真建模示例
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04-03 1
PRM算法概述特点：PRM算法通过随机采样生成节点，并构建连接这些节点的图结构，从而形成一个全局路径规划方案。关键组件地图表示：通常以二维或三维空间的形式表示障碍物和自由空间。采样策略：通过随机采样生成一组节点。碰撞检测：确保节点之间的连接不会与障碍物发生碰撞。应用场景：自动巡检、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的PRM算法路径规划模型，涵盖从地图构建到路径生成的全过程。分析不同条件下的系统响应特性（如路径长度、避障效果），并探讨优化路径规划的方法。
基于Simulink的JPS（跳点搜索）算法路径规划仿真建模示例
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04-01 7
目录手把手教你学Simulink——基于Simulink的JPS（跳点搜索）算法路径规划仿真建模示例一、背景介绍二、理论基础三、所需工具和环境四、步骤详解步骤1：创建Simulink模型步骤2：定义地图参数步骤3：实现JPS算法步骤4：实现路径可视化步骤5：连接各模块步骤6：设置仿真参数步骤7：运行仿真并分析结果五、总结 Jump Point Search (JPS) 是一种高效的路径规划算法，专为网格地图设计。它是A*算法的改进版本，通过减少需要搜索的节点数量来显著提高性能。JPS利用“跳点”概念，直接跳
手把手教你学Simulink——基于Simulink的Floyd-Warshall算法路径规划仿真建模示例
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03-31 11
Floyd-Warshall算法概述特点：Floyd-Warshall算法通过动态规划的思想，逐步更新所有节点对之间的最短路径。它支持带权图（正权值或负权值），并可以处理多起点和多目标点的情况。关键组件邻接矩阵：表示地图中各节点之间的连接关系和权重。动态规划表：记录每一步迭代后节点间的最短路径。应用场景：交通网络优化、物流配送、复杂环境下的全局路径规划等。仿真目标搭建一个简化的Floyd-Warshall算法路径规划模型，涵盖从地图构建到路径生成的全过程。
YO-CSA-T：基于上下文与空间注意力的实时羽毛球轨迹追踪系统解析
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本文围绕羽毛球轨迹实时追踪问题展开，提出了一种基于改进YOLOv8的检测网络（YO-CSA）和集成多模块的3D轨迹追踪系统。全文结构如下：​摘要提出YO-CSA检测网络，结合上下文与空间注意力机制提升检测精度（mAP@0.75达90.43%）。构建实时3D轨迹追踪系统，集成检测、预测、补偿模块，帧率超130fps。​引言​背景：羽毛球高速飞行、易与环境混淆，传统检测方法精度不足。​挑战：实时性、3D轨迹重建、遮挡补偿。​贡献：轻量化检测网络、多维度时空约束策略、完整系统设计。​相关工作​。
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人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各行各业，其在提高效率、降低成本、改善决策和创造新机会方面的潜力已被广泛认可。制造业作为国民经济的重要支柱，自然也对AI寄予厚望。AI在制造业中展现出巨大的应用价值，尤其是在质量控制、预测性维护、流程优化、供应链管理和产品设计等方面。然而，尽管AI的益处显而易见，当前绝大多数制造企业，尤其是传统制造企业，并不适合自己部署和训练AI模型。这主要是由于投资回报率不高、数字化基础薄弱、数据质量差、存在信息孤岛、缺乏相关AI人才和高人力成本等多重因素所致。
监测预警中心工作流程汇总
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【代码】监测预警中心工作流程汇总。
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SHIE_Ww的博客
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langchain embedding 自定义模型(bge)实现
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该实现方案在保持 LangChain 兼容性的同时，提供了灵活的自定义能力，可以方便地替换不同的 Transformer 模型，适应各种业务场景需求。
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