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2023年3月17日
多目标点路径规划/多目的地路径规划——蚁群+A*算法
摘要: 室内旅行商问题——送餐移动机器人(从厨房出发到达多个目标点,最后返回厨房) 1,蚁群算法规划多个目标点的先后到达顺序 C n个城市的坐标,n×2的矩阵% NC_max 最大迭代次数NC_max=100;% m 蚂蚁个数m=50;% Alpha 表征信息素重要程度的参数Alpha=1.5;% Beta
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posted @ 2023-03-17 22:08 铠歌Q411816072/
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2023年2月28日
基于改进蚁群算法的全局路径规划+DWA局部动态规划
摘要:
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posted @ 2023-02-28 22:56 铠歌Q411816072/
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基于人工势场的路径规划算法
摘要: %% Generate some points% nrows 表示地图纵坐标 ncols 表示地图横坐标% 可自己设置地图大小nrows = 400;ncols = 600; goal = [400, 50]; % 目标点位置坐标,可自己更改start = [50, 350]; % 起始点位置坐标,
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posted @ 2023-02-28 22:54 铠歌Q411816072/
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2023年2月27日
改进A融合动态局部算法仿真对比
摘要: 局部动态规划简介 局部动态路径规划是指在动态环境下,移动机器人依据环境感知传感器(激光雷达、摄像头等)获得当前局部环境信息,实时规划一条避开障碍物规的移动路径。而在全局静态规划中,规划的路径是依据地图存储空间获得的环境信息规划出的一条无碰撞路径。在机器人依据静态规划的路径移动时,地图环境中可能出现未
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posted @ 2023-02-27 22:28 铠歌Q411816072/
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改进A* 与 传统A*算法 、 Dijkstr算法 、 蚁群算法(智能类算法)——四种路径规划算法的代码,对比实验
摘要: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 改进A* 与 传统A*算法 、 Dijkstr算法 、 蚁群算法(智能类算法)对比实验代码。需要代码,请加我 QQ 411816072%%%%%%%%
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posted @ 2023-02-27 21:34 铠歌Q411816072/
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2021年7月11日
基于动态窗口的多AGV路径规划
摘要: 机器人运动学模型 Kinematic = [ 最高速度[m/s], 最高旋转速度[rad/s], 加速度[m/ss], 旋转加速度[rad/ss], 速度分辨率[m/s], 转速分辨率[rad/s] ] 评价函数参数 evalParam = [偏角系数heading,距离系数dist,速度系数vel
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posted @ 2021-07-11 15:33 铠歌Q411816072/
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2021年7月8日
多AGV路径规划
摘要: 1、基于AGV要求改进A*算法进行路径规划 2、基于改进A*算法,实现多AGV路径规划 设置3个起始点,目标点,规划路径如下: 出现路径重合,在相同时间内AGV路径相撞 3,修改调度策略,避开相同时间内的相同路径,重新规划得到如下 调度前规划路径坐标: AGV1坐标点: x y t(时间) 14 2
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posted @ 2021-07-08 10:53 铠歌Q411816072/
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2021年7月7日
AGV matlab 仿真
摘要: 基于A*算法的路径规划 传统A*算法8个搜索方向,规划路径可以有8个方向,斜着移动路径。 改进A*算法,删除斜相节点,采用水平垂直移动方式,规划路径: 改进评价函数,删除多余水平垂直转向 路径长度如下:
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posted @ 2021-07-07 10:07 铠歌Q411816072/
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2021年7月6日
A*算法路径规划仿真
摘要: matlab代码 1、建立栅格地图 MAX0 = [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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posted @ 2021-07-06 10:42 铠歌Q411816072/
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基于建立栅格地图模型的A*算法路径规划仿真
摘要: 1、A*算法简介 A*算法是一种启发式搜索算法,具有搜索效率高、规划速度快和克服了搜索过程中形成的早熟现象等特点,广泛应用于最优路径的求解。A*算法搜索原理主要是从起始栅格点开始搜索与起始点周围的子栅格点,每次从周围的子栅格点中选择一个评价函数最低的点作下一个的搜索节点,即称为当前节点。再次生成与当
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posted @ 2021-07-06 10:36 铠歌Q411816072/
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