【任务分配】一种考虑运动不确定性的分散式拍卖竞标算法的仓库环境中大规模机器人集群任务分配与路径规划Matlab实现

当前，机器人已在仓库环境中得到广泛应用，旨在提升物流运营效率。一般而言，部署的机器人数量越多，物流运营效率越高。然而，更多的机器人也给其任务分配和路径规划带来了更大的挑战。针对这两个问题，本文提出一种高效的任务分配和路径规划解决方案，能够在仓库环境中大规模扩展机器人数量。具体而言，我们采用分散式拍卖竞标机制进行任务分配，即每个机器人提供其预估的任务完成时间作为竞标价格，并将任务分配给竞标价格最低的

【GRNN-RBFNN-ILC算法】【轨迹跟踪】基于神经网络的迭代学习控制用于未知SISO非线性系统的轨迹跟踪附Matlab代码

在工业机器人运动控制、自主无人车路径跟踪、机械臂高精度作业等工程场景中，大量被控对象呈现出典型的单输入单输出（SISO）非线性特性，且普遍存在精确数学模型难以建立、参数时变、外部扰动复杂等问题，传统依赖精确系统模型的PID控制、模型预测控制等方法难以实现高精度的轨迹跟踪效果。

【GRNN-RBFNN-ILC算法】【轨迹跟踪】基于神经网络的迭代学习控制用于未知SISO非线性系统的轨迹跟踪附Matlab代码

在工业机器人运动控制、自主无人车路径跟踪、机械臂高精度作业等工程场景中，大量被控对象呈现出典型的单输入单输出（SISO）非线性特性，且普遍存在精确数学模型难以建立、参数时变、外部扰动复杂等问题，传统依赖精确系统模型的PID控制、模型预测控制等方法难以实现高精度的轨迹跟踪效果。