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World File Search System路径规划
路径规划 SOP – 样本
目的 本文件为动物收容所的路径规划提供指南。 职责 • 巡查小组 – 巡查是路径规划的基础（参见巡查标准操作程序）。代表们从收容所人口的角度对动物和结果选项做出整体性贡献。 定义 • 关键流程点 – 代表动物为实现结果而必须进行的护理或行动/事件。例如：兽医检查、疫苗接种、行为评估、法律扣留和绝育手术。
基于Q学习和三段式路径规划...
摘要：为实现连续机器人检测飞机油箱舱内缺陷的路径规划，提出一种基于Q学习和三段法的路径规划方法，规划出满足固有和空间结构约束要求的机器人位姿。首先，建立飞机油箱仿真模型，并对工作空间进行栅格化处理，降低计算复杂度；其次，应用Q学习算法，生成从起始点到目标点的路径，根据目标导引角和三段法得到路径上各个过渡点对应的关节变量；最后，通过逐步更新关节变量，使机器人到达目标点。进行仿真实验，结果验证了该算法的有效性和可行性。
全球路径规划和Waypoint for Inderoine
3：𝑝←∅4：％构建th具有独特任务5的部分路线5：for𝑘= 1：𝑁= do 6：𝑁𝑁练习6：𝑟𝑟←{0}％使用任务0 7：while 7：while𝐸𝐸𝐸≠do 8：从𝐸9：插入任务𝑖𝑘𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖9： end while 12: 𝑝←𝑝∪{𝑟 𝑘 } 13: end for 14: % Dispatch the common tasks 𝐶\{0} among 𝑁 𝐹 partial routes 15 𝐶 ′ ←𝐶\{0} 16: while 𝐶 ′ ≠∅ do 17: Randomly select task 𝑗 from 𝐶 ′ 18: Insert task 𝑗 into route 𝑝 with total minimal distance increase 19: Remove task 𝑗 from 𝐶 '20：结束时21：返回𝑝329
路径规划最佳实践指南
本清单旨在提供一个框架，围绕该框架提出问题和事项，从业者在进行需求评估和完成路径计划时应设法解决/注意这些问题和事项。重点是通过专业兴趣和与年轻人对话的方式进行这项工作，而不是采用官僚主义的“勾选框式”方法。您应该努力了解年轻人的背景及其对他们的行为和思想的影响 - 努力鼓励已经取得的成就。
Liquid Logic - 路径规划指导
• 例外 1 住院或被监护的儿童如果本来会由 LA 收容，因此符合资格或相关标准，则有权获得路径计划，尽管他们没有记录所需的护理时间。 • 例外 2 根据该法第 17 条接受包括住宿在内的服务的孩子有权获得路径计划，尽管他们没有记录所需的护理时间。 • 例外 3 对于一些离开护理的年轻人，服务已经结束，因为他们已经年满 21 岁。然后他们再次出现并请求教育和/或培训，LA 有责任完成评估和路径计划。
倾转旋翼机接近飞机的路径规划模型...
摘要 建立了倾转旋翼机接近航空母舰的路径规划模型，模型中考虑了倾转旋翼机的特点、着舰任务和航母所处环境。首先，给出了倾转旋翼机在各飞行模式下的运动方程和机动性能，给出了控制变量和飞行包线的约束条件。将倾转旋翼机返航分为3个阶段，对应倾转旋翼机的3种飞行模式，并设定了各阶段的约束条件和目标。考虑到倾转旋翼机的飞行安全性，将航母所处环境描述为可飞空间和禁飞区，并考虑运动航母所引起的湍流和风场的影响设定了禁飞区。将路径规划问题转化为在控制变量和状态变量约束下的优化问题。根据所建模型的特点，结合“逐步”和“一次性”路径搜索策略，设计了一种基于鸽派优化（PIO）的路径规划算法。仿真结果表明，倾转旋翼机能够以合理的着陆路径到达目标点。并通过对不同算法的比较，验证了PIO算法能够解决该在线路径规划问题。
多机器人可扩展覆盖路径规划... - NSF PAR
摘要 — 本文介绍了一种新颖的多机器人覆盖路径规划 (CPP) 算法 - 又名 SCoPP - 该算法提供了一种时间高效的解决方案，根据多机器人系统中的每个机器人的初始状态，为其提供工作负载平衡的计划。该算法考虑了指定关注区域中的不连续性（例如，禁飞区），并使用离散的、计算效率高的最近邻路径规划算法为每个机器人提供了优化的有序路径点列表。该算法涉及五个主要阶段，包括将用户输入转换为地理坐标中的一组顶点、离散化、负载平衡分区、在离散空间中拍卖冲突单元以及路径规划程序。为了评估主要算法的有效性，考虑了多无人机 (UAV) 洪灾后评估应用，并在三个不同大小的测试地图上测试了该算法的性能。此外，我们还将我们的方法与 Guasella 等人创建的最新方法进行了比较。进一步分析了 SCoPP 的可扩展性和计算时间。结果表明，SCoPP 在任务完成时间方面更胜一筹；对于一个由 150 个机器人组成的团队覆盖的大地图，其计算时间不到 2 分钟，从而证明了其计算可扩展性。
自主水下航行器的同伦约束路径规划
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用于机器人建模、路径规划和智能控制的人工智能
人工智能 (AI) 是机器所展现的智能，与人类所展现的自然智能形成对比。人工智能研究的例子包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知以及移动和操纵物体的能力，这通常被视为智能控制。近年来，人工智能在机器人领域的应用呈指数级增长。人工智能在机器人的路径规划中起着至关重要的作用，可以快速响应复杂环境中的变化。它还在机器人的建模和智能控制中发挥着主导作用，允许更复杂的反馈分析、自我调整应用程序和即时适应环境变化。不断变化的工业环境，如灵活的制造设施和自动化仓库，机器人旨在与人类并肩工作，直接受益于基于人工智能算法的复杂路径规划和自主决策的进步。在消费者方面，清洁机器人和送货机器人等应用也正在成为我们日常生活的一部分。人工智能路径规划和控制算法的实施大大提高了这些机器人的效率和实用性，因为这些机器人必须运行的环境是高度动态的，需要不断适应。本研究主题归入“机器人和人工智能前沿”中的“机器人控制系统”部分。Tan 等人的第一篇文章。专注于为机器人设计机制和算法，作为路径规划和控制的平台。当前的机器人设计一直从游戏和娱乐产品 (GEA) 中汲取灵感。然而，在机器人技术中实施受 GEA 启发的设计缺乏系统性和通用性。本文基于 GEA 的启发，提出了一种系统的机器人设计范式。可以遵循问题驱动和解决方案驱动的过程，以利用 GEA 的类比，从而获得针对实际问题的机器人解决方案。通过使用可重构地板清洁机器人及其路径规划算法，展示了该设计范式的应用。由于具有推理能力，AI 在实现协作机器人的安全人机交互 (HRI) 方面起着至关重要的作用。Du 等人的文章结合了不同的 AI 技术，实现了安全 HRI 的主动避碰。采用微软体感输入设备Kinect检测进入机器人工作空间的人员，实时计算人体骨骼数据。采用具有防撞知识的专家系统分析人体行为，实现主动防撞。采用人工势场法为机器人规划新路径，如：
基于面板方法的城市空中交通路径规划稳健性的实验评估
垂直起降 (VTOL) 飞行器为人口密集城市的地面交通拥堵问题提供了一种有希望的解决方案。利用低排放飞机在短距离内运送人员和货物可以为未来的交通运输做出贡献，并减少与交通运输相关的排放。研究机构、老牌公司和初创公司正在研究此类飞机的可能配置，并正在研究将其整合到现有的交通系统中以及空中交通运输解决方案的市场潜力。[ 1 – 4 ]。拥有能够生成无碰撞路径的完全自动驾驶汽车不仅可以增加城市空域的容量，还可以减少城市空中交通管理工作量 [ 5 ]。因此，城市环境中的路径规划是一个需要解决的重要问题。此外，