原标题：机器人简单Python代码初版，老大你搞定自律导航系统|GitHub高温迷之栗相吻合凸非寺“有代码么？”不免写道某实验室的机器人，关卡了得意的操作者，评论区很更容易长成这样的问题。然而，答案经常散发出伤感，说什么，继续没。最近，有一份机器人Python代码初版登岸GitHub，并受到了用户的冷淡标星。自律导航系统看这里来自日本的坂井敦，是一个玩游戏机器人的工程师。
他和小伙伴们，为了能让更加多的机器人，在地球上自如地游荡，之后为广大同行做到了一次这样的Python代码汇总，大类如下——·Localization(定位)·Mapping(地图建构)·SLAM·PathPlanning(路径规划)·PathTracking(路径跟踪)不难看出，这份初版十分在乎，机器人的自律导航系统能力。第一个登场的，是“定位”分类下的拓展卡尔曼滤波器(EKF)。
这是一个传感器融合的定位方法。蓝线是现实轨迹，黑线是用航位推断法(DeadReckoning)推断的轨迹。绿点是方位数据(比如GPS)，红线是EKF估算出有的轨迹。红色椭圆是EKF估算的协方差。
就像这样，每个词条下面都配上了一张动图，还有动图的编撰。坂井说道，这样观众就可以更为直观地解读，各种方法背后的思路。
果然是开朗的程序猿。赏心悦目的子集各种方法的代码都可以免费奈何，又有美味的动图，提示前路，还是很快乐吧。
所以，一起来享用几幅动图——这是A星算法。这是势场(PotentialField)算法。
这是均匀分布极性取样(UniformPolarSampling)。这是Voronoi路线图法。
以上作品来自路径规划章节，也是最喜乐的一章，有这么宽——里面分15个子类，还包括了动态窗口法(DynamicWindowApproach)，如基于网格的搜寻(GridBasedSearch)算法等等。子类还有自己的子类。协助机器人自定义路线，逃离障碍，当事无巨细。毕竟，大家不会用餐无聊的。
喝前摇一摇想更佳地用这份初版，来转喂机器人，你必须以下工具：·Python3.6.x·Numpy·Scipy·Matplotlib·Pandas·Cvxpy0.4.x祝各位的机器人茁壮成长。△坂井君所在的小松製作所，是工程机械领域的巨头并在此赐给传送门：https://github.。
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