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基于matlab的蟻群優化路徑算法，二維路徑和三維路徑優化。輸出可視化最優路徑和距離迭代曲線。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。

基于matlab的蟻群算法路徑尋優的GUI實例程序代碼，通過MATLAB GUI框架編寫，生動形象逼真， 很好的詮釋了蟻群算法的原理。可主動輸入優化方法的參數，包括地圖和測試數據，可輸出路徑結果。程序已調通，可直接運行。

基于MATLAB的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調通，替換自己的數據可以直接運行。標價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運行。

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基于matlab的路徑規劃GUI交互。包括蟻量系統、蟻周系統、蟻密系統、蟻群系統、免疫混合算法。11種路徑規劃數據，最多225個規劃點。蟻群和免疫算法的參數可進行設置，使得效果最佳。動態顯示可視化規劃結果。程序已調通，可直接運行。

路徑輸出：算法迭代終止后，輸出全局最優粒子所代表的路徑，即為從起始點到目標點的最優避障路徑。通過上述步驟，粒子群優化算法可以有效求解三維空間內的機械臂避障路徑規劃問題，實現從起始點到目標點的最短路徑規劃，并確保路徑不與障礙物相交。最終，筆者基于上述的粒子群優化算法編寫了MATLB代碼，其三維避障路徑規劃實驗結果如圖3所示。

基于matlab的知識遷移的蟻群參數選擇算法。通過構建圖實現參數的自主映射。通過設置二維障礙物，隨機生成目標任務參數，通過蟻群算法進行路徑尋優。輸出路徑尋優結果。可自由設置路徑起始位置。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的3D路徑規劃，蟻群算法（ACO）和天牛須（BAS）以及兩種結合的三種優化方式，對3D路徑規劃的最短路徑進行尋優。程序已調通，可直接運行。

正如人的大腦又分為左腦和右腦一樣，決策規劃模塊又可以繼續分為行為決策層（Behavioral Layer）和運動規劃層（Motion Planning）。 其中，行為決策層在接收到全局路徑后，結合感知信息，進行具體的行為決策；運動規劃層根據具體的行為決策，規劃生成一條滿足特定約束條件的軌跡，該軌跡作為控制模塊的輸入決定車輛最終行駛路徑。

另外，基于實際的輪胎側偏特性，構造了權系數線性最優二次型算法對后輪轉角進行控制，從而滿足4WS自動駕駛車輛 的高速下路徑跟蹤過程中的平順性和操縱穩定性需求，對模型預測算法和最優控制理論應用在自動駕駛運動規劃領域 提供重要的使用價值和理論研究意義。

正如人的大腦又分為左腦和右腦一樣，決策規劃模塊又可以繼續分為行為決策層（Behavioral Layer）和運動規劃層（Motion Planning）。 其中，行為決策層在接收到全局路徑后，結合感知信息，進行具體的行為決策；運動規劃層根據具體的行為決策，規劃生成一條滿足特定約束條件的軌跡，該軌跡作為控制模塊的輸入決定車輛最終行駛路徑。

D* Lite算法 D* Lite算法是以LPA*為基礎，是Maxim Likhachev和Sven Koenig于2002年基于LPA*，結合A*算法思想，提出一種增量啟發式算法，適用于在未知環境中的導航以及路徑規劃，廣泛用于目前各種移動機器人和自主車輛載具，例如“機遇號”和“勇氣號”火星車測試的原型導航系統。

從仿生學角度出發，使用逆向思維推理車輛自動駕駛：車輛運動的本質，遇到靜態障礙物避開，遇到動態障礙物保持相對運動。上述所有過程中，未設計任何路徑規劃算法。

路徑規劃模塊 自動駕駛汽車路徑規劃模塊是指在一定的環境模型基 礎上，給定自動駕駛汽車起始點和目標點后，按照性能指標規劃出一條無碰撞、能安全到達目標點的有效路徑。路徑規劃主要包含兩個步驟：建立包含障礙區域與自由區域的環境地圖，以及在環境地圖中選擇合適的路徑搜索算法，快速實時地搜索可行駛路徑。路徑規劃結果對車輛行駛起著導航作用，它引導車輛從當前位置行駛到達目標位置。

路徑規劃模塊 自動駕駛汽車路徑規劃模塊是指在一定的環境模型基礎上，給定自動駕駛汽車起始點和目標點后，按照性能指標規劃出一條無碰撞、能安全到達目標點的有效路徑。路徑規劃主要包含兩個步驟：建立包含障礙區域與自由區域的環境地圖，以及在環境地圖中選擇合適的路徑搜索算法，快速實時地搜索可行駛路徑。

基于pytorch的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調通，替換自己的數據可以直接運行。標價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運行。

本文闡述了一種用于自動駕駛的集成預測和規劃系統，該系統使用“理性逆向規劃”（也就是逆向假設）來識別其他車輛的目標。目標識別通過蒙特卡洛樹搜索 (MCTS) 算法來規劃自車的最佳行駛策略。逆向規劃和 MCTS 利用一組共享的已定義演習和宏觀行動，以此來構建合理性說明的行動規劃。城市駕駛場景模擬評估表明該系統能夠穩健地識別其他車輛目標，使我們的車輛能夠利用重要的機會來顯著減少駕駛時間。