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免费下载DQN深度Q网络无人机路径规划
使用DQN算法实现3D无人机自主路径规划,集成REST API接口和ArduPilot航点格式输出,支持避障和任务文件生成
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使用DQN算法实现3D无人机自主路径规划,集成REST API接口和ArduPilot航点格式输出,支持避障和任务文件生成
基于MADDPG/IDDPG/MAPPO算法的多无人机协同路径规划系统,集成Transformer架构增强智能体间通信协作,支持3D复杂环境
基于启发式初始化的遗传算法实现三维地形无人机路径规划,包含GA、PSO、ABC、DA四种算法全面对比,支持障碍物规避、路径平滑优化和多场景测试。
包含20+路径规划算法Python实现
提供遗传算法种群初始化、选择、交叉、变异和并行适应度评估流程,可用于无人机 PID 参数搜索及其他连续参数优化任务。
基于RRT算法的多机器人地图探索ROS包,支持单/多机器人协同探索,包含全局/局部RRT检测器、过滤器和分配器节点
基于双曲正切函数改进的粒子群优化算法(HT-PSO)用于无人机路径规划,通过自适应加速系数显著提升收敛速度,包含8种PSO变体对比实现。
RRT系列算法Python实现,支持任意维度空间,包含RRT、RRT*、RRT-Connect及双向变体,使用R树优化性能,提供2D/3D可视化示例
距离依赖的Sigmoid惯性权重PSO算法(DSI-PSO)用于智能车辆和无人机路径规划,通过自适应惯性权重机制加速收敛并提升路径质量。
基于灰狼社会等级和狩猎机制的三维路径规划算法,支持盒状和球形障碍物规避,80%目标偏向策略加速收敛,包含三个难度递增的测试场景。
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