路径规划A*算法及SLAM自主地图创建导航算法
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第一期
0.SLAM基础知识 高翔 ppt&video
1.工业相机选型及介绍-刘富强:
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2.深度学习-颜沁睿:
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3.SVO & LSD_SLAM解析 - 贺一家:
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4.caffe_intro-高翔:
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5.双目视觉里程计-谢晓佳:
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6.bitcoin_intro-李其乐:
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8.增强现实及其相关概念-陈昊升:
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9.MEMS IMU的入门与应用 - 胡佳兴:
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11.双目矫正及视差图的计算-黄耀:
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12.IMU+动态背景消除-曾书格:
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13.COP-SLAM - 杨俊:
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14.ORB-LSD-SVO-刘浩敏:
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15.cuda优化代码 - 张也冬:
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16.KinectFusion 和 ElasticFusion 三维重建方法 - 付兴银:
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17.视觉SLAM中的矩阵李群基础-王京:
链接:http://pan.baidu.com/s/1slOrDHb 密码:cpan
18.rosbridge的原理和应用-董超:
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19.优化与求解 by 刘毅:
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20. Direct方法的原理与实现 by 高翔:
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21.图像技术在AR中的实践-张颖:
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22.路径规划-王超群:
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23.ORB-SLAM简单重构-冯兵:
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24.LeastSquare_and_gps_fusion-卿李:
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25.Scan Matching in 2D SLAM-张明明:
链接:http://pan.baidu.com/s/1qY4GRF2 密码:j10s
26.LSD-SLAM深度解析-范帝楷:
链接:http://pan.baidu.com/s/1qYbAFr2 密码:o8ls
27.激光SLAM-王龙军:
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28.TSL安全网络传输协议简介-侯涛:
链接:http://pan.baidu.com/s/1o7KJJTK 密码:xrgy
下面是路径规划最常用的A*算法的介绍。
明确起始位置及终点
避开障碍物
尽可能做到路径上的优化
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若当前处理格子的相邻格子已经在Open List中,那就计算临近节点经当前处理节点到起点的距离G是否比原G值小,若小,则把相邻节点的父节点(parent)设置为当前处理节点。
若当前处理格子的相邻格子不在Open List中,那么把它加入,并将它的父节点设置为该节点。
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静态结构化环境下的路径规划
动态已知环境下的路径规划
动态不确定环境下的路径规划
· 关于寻路算法的一些思考(1):A* 算法介绍
· 关于寻路算法的一些思考(2):Heuristics 函数
· 关于寻路算法的一些思考(3):A* 算法的实现
· 关于寻路算法的一些思考(4):A* 算法的变体
· 关于寻路算法的一些思考(5):处理移动中的障碍物
· 关于寻路算法的一些思考(6):预先计算好的路径的所用空间
· 关于寻路算法的一些思考(7):地图表示
· 关于寻路算法的一些思考(8):长期和短期目标
· 关于寻路算法的一些思考(9):寻路者的移动成本
· 关于寻路算法的一些思考(10):最短路径的用户体验
· 关于寻路算法的一些思考(11):寻路算法的其他应用
· 关于寻路算法的一些思考(12):AI 技术
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