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PythonRobotics:机器人算法的Python示例代码
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2021-01-30
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Python机器人 机器人算法的Python代码。 目录 这是什么? 这是机器人算法的Python代码集合。 特征: 易于阅读,可以理解每种算法的基本概念。 选择了广泛使用和实用的算法。 最小依赖性。 有关更多详细信息,请参见本文: ( ) 要求 要运行每个示例代码: 的Python 3.9.x 麻木 科学的 matplotlib 大熊猫 开发: pytest(用于单元测试) pytest-xdist(用于并行单元测试) mypy(用于类型检查) Sphinx(用于文档生成) pycodestyle(用于代码样式检查) 文献资料 本自述文件仅显示了该项目的一些示例。 如果您对每种算法的其他示例或数学背景感兴趣, 您可以在线查看完整的文档: : 所有的动画gif都存储在这里: 如何使用 克隆此仓库。 git clone 安装所需的库。 使用conda: conda env创建-f environment.yml 使用pip: 点安装-r requirements.txt 在每个目录中执行python脚本。 如果喜欢,可
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PythonRobotics:机器人算法的Python示例代码 (338个子文件)
artifact_path 18B
make.bat 818B
graphSLAM.bib 907B
lidar01.csv 4KB
lookuptable.csv 3KB
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animation.gif 279KB
Graph_SLAM_optimization.gif 112KB
.gitignore 850B
.gitignore 82B
.gitkeep 0B
mypy.ini 36B
Kalmanfilter_basics_2.ipynb 1.4MB
ekf_slam.ipynb 315KB
graphSLAM_SE2_example.ipynb 310KB
lidar_to_grid_map_tutorial.ipynb 206KB
rrt_star.ipynb 157KB
extended_kalman_filter_localization.ipynb 154KB
cgmres_nmpc.ipynb 147KB
Kalmanfilter_basics.ipynb 147KB
FastSLAM1.ipynb 107KB
Planar_Two_Link_IK.ipynb 92KB
graphSLAM_doc.ipynb 78KB
rocket_powered_landing.ipynb 30KB
Model_predictive_speed_and_steering_control.ipynb 9KB
notebook_template.ipynb 7KB
quintic_polynomials_planner.ipynb 4KB
particle_filter.ipynb 2KB
introduction.ipynb 699B
LICENSE 1KB
Makefile 611B
README.md 21KB
users_comments.md 13KB
CODE_OF_CONDUCT.md 3KB
pull_request_template.md 920B
CONTRIBUTING.md 787B
README.md 554B
bug_report.md 492B
SECURITY.md 309B
graphSLAM_formulation.pdf 270KB
bayes_filter.png 1.04MB
Kalmanfilter_basics_2_5_0.png 1.04MB
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icon.png 528KB
grid_map_example.png 372KB
Figure_1.png 259KB
figure_1.png 240KB
rrt_star_1_0.png 117KB
Figure_1.png 117KB
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ekf.png 110KB
extended_kalman_filter_localization_1_0.png 110KB
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Figure_2.png 58KB
Figure_3.png 52KB
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Figure_1.png 33KB
Figure_1.png 32KB
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test.png 156B
test.png 156B
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test_2.png 150B
test_3.png 132B
test_3.png 132B
rocket_powered_landing.py 24KB
batch_informed_rrtstar.py 23KB
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杜佳加
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