Path planning of a robot around obstacles using artificial potential field function
本代码的实现包括两个部分: 第一部分: 基于人工势场法的机器人路径规划:随机生成12-15个障碍物,每个障碍物随机占据6-20个栅格,利用该人工势场法编程实现机器人从左下到右上的路径规划。 同时在代码中已实现动态展示的效果。 第二部分: 基于果蝇优化算法的路径规划:根据提供的地图,实现单机器人的全局路径规划。以及拓展部份的双机器人路径规划,两个机器人分别从左下到右上,和从右下到左上。 调用方法: 第一部分:直接运行main.m,有关于调参的部分在main.m开头 第二部分: 单机器人部分:提供了两个地图的示例,test1.m和test2.m 双机器人部分:思路是设置不同的起始点,把单机器人部分连续跑两遍,同时判断不会相撞的条件是计算交叉点处是否有时间差
In this project I implement a controller for the CARLA simulator. The goal was to control the vehicle to follow a race track by navigating through preset waypoints (x,y,speed). The vehicle needs to reach these waypoints at certain desired speeds, so both longitudinal and lateral control was required.
Fawkes, privacy preserving tool against facial recognition systems. More info at https://sandlab.cs.uchicago.edu/fawkes
My solution for udacity path planning project. This makes the car drive > 20 miles without collision without constraint violation