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  • 用一种改进的混合A*搜索算法做的局部路径规划比较适合处理低速静态场景。 视频

    用一种改进的混合A*搜索算法做的局部路径规划,比较适合处理低速静态场景。
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  • VFH是机器人常用的局部规划算法,主要用于根据传感器观测数据计算接下来的无碰的接近目标点的运动方向。VFH有2个比较重要的变种:VFH+和VFH*,理解这3个算法,读3篇论文就够了。请参考下面的链接。 The Vector ...

    大家好,我已经把CSDN上的博客迁移到了知乎上,欢迎大家在知乎关注我的专栏慢慢悠悠小马车https://zhuanlan.zhihu.com/duangduangduang。希望大家可以多多交流,互相学习。


    VFH是机器人常用的局部规划算法,主要用于根据传感器观测数据计算接下来的无碰的接近目标点的运动方向。VFH有2个比较重要的变种:VFH+和VFH*,理解这3个算法,读3篇论文就够了。请参考下面的链接。

    The Vector Field Histogram - Fast Obstacle Avoidance For Mobile Robots

    VFH+: Reliable Obstacle Avoidance For Fast Mobile Robots

    VFH*: Local Obstacle Avoidance With Look-Ahead Verification

    1. Virtual Force Field (VFF)算法

    VFF算法是VFH算法的前身,类似人工势场法。主要的步骤如下:

    1. 根据测距传感器测量模型更新感兴趣的栅格。不同的传感器可以设计不同的测量模型和更新方法。
    2. 设定活动窗口ROI,在里面计算障碍物排斥力的合力和前进目标的吸引力。排斥力和吸引力的合力就是运动方向。其中,排斥力的大小与栅格被障碍物占据的确定程度成正比,与距离成反比。
    图1 传感器更新占据栅格地图
    图2 活动窗口内的合力

    VFF会有如下3个问题,主要原因是原理上的缺陷——大量障碍物点的数据被抽象成一个排斥力的大小和方向,造成了信息损失。

    • 和人工势场法相同的局部极小值。
    • 无法通过狭窄的障碍物间隙。
    • 传感器测量的不确定性、坐标和占据值的离散变化,导致运动方向易抖动。

    2. VFH算法

    VFH算法的中心思想是将所有栅格的被障碍物占据情况、对运动方向的影响,通过统计直方图表示。这样的表示非常适合不准确的传感器数据,并适应多传感器读数的融合。VFH同样依赖测距传感器更新地图,对比VFF,优势是可以平滑的在障碍物密集的区域行驶,响应快,无需停止等待规划。可以输出速度、方向,运动速度受传感器观测和更新频率限制。如果陷入局部极小值,论文给出了方向偏离检测方法,可以调用全局规划脱困。

    VFH有3层数据,顶层是根据传感器观测数据更新的二维栅格地图;中层是一维的极坐标直方图polar histogram,就是将VFF的活动窗口ROI按角度均分为多个sector,每个sector用polar obstacle density表示对应的角度范围内障碍物的占据情况(密度、数量、置信度等);底层是VFH的输出。该算法的主要内容就是做这3层数据的转换,步骤如下:

    1. 将ROI的每个栅格用obstacle vector表示,方向是cell到robot center的方向,大小与确定程度成正比、与到robot center的距离成反比。
    2. 计算polar obstacle density,就是落在相同sector的obstacle vector的大小叠加。这里可以用加权平均来平滑。
    3. 根据polar obstacle density的峰谷、density的阈值,挑选出与前往目标点的方向最吻合的谷。取谷的中间角度作为运动方向。可以通过全局规划设定自适应阈值。
    4. 根据当前运动方向上的density大小,调整运动速度。输出结果。

    至于VFH应用上的局限,我会在介绍VFH+时说明。

    图3 二维栅格地图转换为一维极坐标直方图

     

    图4 实际场景-栅格地图-活动窗口-直方图对应关系示例

     

    图5 确定运动方向

     

     

     

     

     

     

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  • 人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 一、简介 如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较...

    人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。

    一、简介

    如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 

     

    这个图比较清晰的说明了人工势场法的作用,物体的初始点在一个较高的“山头”上,要到达的目标点在“山脚”下,这就形成了一种势场,物体在这种势的引导下,避开障碍物,到达目标点。

    人工势场包括引力场和斥力场,其中目标点对物体产生引力,引导物体朝向其运动(这一点有点类似于A*算法中的启发函数h)。障碍物对物体产生斥力,避免物体与之发生碰撞。物体在路径上每一点所受的合力等于这一点所有斥力和引力的和。这里的关键是如何构建引力场和斥力场。下面我们分别讨论一下:

    引力场:

    常用的引力函数:

    这里的ε是尺度因子.ρ(q,q_goal)表示物体当前状态与目标的距离。引力场有了,那么引力就是引力场对距离的导数(类比物理里面W=FX)(这个计算不一定对,具体在使用时,还是好好求导,或者查一下引力函数的导数):

    关于梯度的算法可以参考相关资料,简单提一下,二元函数梯度是酱紫的[δx,δy],这个符号是偏导数,不太对,见谅。

     Fig .引力场模型(相同样色的区域表示其与目标之间产生的引力相同,右上角最远,引力最大,左下角是目标点,引力为0)

    斥力场:

    公式(3)是传统的斥力场公式,现在还没有搞清楚是怎么推导出来的。公式中η是斥力尺度因子,ρ(q,q_obs)代表物体和障碍物之间的距离。ρ_0代表每个障碍物的影响半径。换言之,离开一定的距离,障碍物就对物体没有斥力影响。

    斥力就是斥力场的梯度

     

     

     Fig 斥力场模型(相同颜色的位置说明该位置与障碍物的之间的斥力相同,特别需要注意的是两个“山顶”区域,它们处于障碍物本体上,斥力为0。此图只说明两个障碍物与区域内各位置之间的斥力,不考虑目标所在位置。)

    总的场就是斥力场和引力场的叠加,也就是U=U_att+U_rep,总的力也是对对应的分力的叠加(下图只是两个场的叠加,并不会力的叠加),如下图所示:

    二、存在的问题

    (a) 当物体离目标点比较远时,引力将变的特别大,相对较小的斥力在甚至可以忽略的情况下,物体路径上可能会碰到障碍物
    (b)当目标点附近有障碍物时,斥力将非常大,引力相对较小,物体很难到达目标点
    (c)在某个点,引力和斥力刚好大小相等,方向想反,则物体容易陷入局部最优解或震荡

    三、各种改进版本的人工势场法

    (a)对于可能会碰到障碍物的问题,可以通过修正引力函数来解决,避免由于离目标点太远导致引力过大

    和(1)式相比,(5)式增加了范围限定。d*_goal 给定了一个阈值限定了目标和物体之间的距离。对应的梯度也就是引力相应变成:

     

    b)目标点附近有障碍物导致目标不可达的问题,引入一种新的斥力函数

    这里在原有斥力场的基础上,加上了目标和物体距离的影响,(n是正数,我看到有篇文献上n=2)。直观上来说,物体靠近目标时,虽然斥力场要增大,但是距离在减少,所以在一定程度上可以起到对斥力场的拖拽作用

    相应斥力变成:

     

    所以可以看到这里引力分为两个部分,编程时要格外注意
    (c)局部最优问题是一个人工势场法的一个大问题,这里可以通过加一个随机扰动,让物体跳出局部最优值。类似于梯度下降法局部最优值的解决方案。

    四、代码整理

    网上matlab 写的代码良莠不齐,bug很多,正在验证,通过了会贴上来。
    综合了网上的各种代码,发现基本都是出自一个人的matlab code,然后改成自己的。但是最开始哪个版本的code应该是有很多的错误,尤其集中在计算角度和斥力的子函数上,经过很多人的修改,这个代码已经改的相对比较完善了,整理了一下,具体实现可以参考:改进版maltab 程序
    国外的一款友好的matlab人工势场法程序(附详细说明文档)

    资料链接

    路径规划算法初探http://blog.csdn.net/u011978022/article/details/49912515

    关于人工势场方法的研http://kovan.ceng.metu.edu.tr/~kadir/academia/courses/grad/cs548/hmws/hw2/report/apf.pdf

    人工势场方法整理http://letsmakerobots.com/artificial-potential-field-approach-and-its-problems

    人工势场方法的改进版本http://www.doc88.com/p-738493052458.html

    人工势场方法论坛版 http://www.ilovematlab.cn/thread-188840-1-1.html

    人工势场法matlab 程序末点震荡版:http://download.csdn.net/detail/programming2015/8589191#comment

    人工势场法简介PPThttp://www.cs.cmu.edu/~motionplanning/lecture/Chap4-Potential-Field_howie.pdf

    人工势场法matlab程序改进成功版本:http://www.ilovematlab.cn/thread-93531-1-1.html

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  • 在未知环境下,针对传统模糊控制算法规划路径在某些复杂的障碍物环境中出现的死锁问题,设计了障碍逃脱策略,即当机器人进入陷阱区并在目标点方向不可行时,寻找可行方向并设置方向点,由方向点暂代目标点继续前行,沿方向...
  • 人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的说明了人工...

    一、简介

    人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。
    在这里插入图片描述
    如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。
    在这里插入图片描述
    这个图比较清晰的说明了人工势场法的作用,物体的初始点在一个较高的“山头”上,要到达的目标点在“山脚”下,这就形成了一种势场,物体在这种势的引导下,避开障碍物,到达目标点。

    人工势场包括引力场合斥力场,其中目标点对物体产生引力,引导物体朝向其运动(这一点有点类似于A*算法中的启发函数h)。障碍物对物体产生斥力,避免物体与之发生碰撞。物体在路径上每一点所受的合力等于这一点所有斥力和引力的和。这里的关键是如何构建引力场和斥力场。下面我们分别讨论一下:

    引力场:

    常用的引力函数:
    在这里插入图片描述
    这里的ε是尺度因子.ρ(q,q_goal)表示物体当前状态与目标的距离。引力场有了,那么引力就是引力场对距离的导数(类比物理里面W=FX):、
    在这里插入图片描述
    关于梯度的算法可以参考相关资料,简单提一下,二元函数梯度是酱紫的[δx,δy],这个符号是偏导数,不太对,见谅。
    在这里插入图片描述
    Fig .引力场模型

    斥力场:
    在这里插入图片描述
    公式(3)是传统的斥力场公式,现在还没有搞清楚是怎么推导出来的。公式中η是斥力尺度因子,ρ(q,q_obs)代表物体和障碍物之间的距离。ρ_0代表每个障碍物的影响半径。换言之,离开一定的距离,障碍物就对物体没有斥力影响。

    斥力就是斥力场的梯度
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    Fig 斥力场模型

    总的场就是斥力场合引力场的叠加,也就是U=U_att+U_rep,总的力也是对对应的分力的叠加,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    二、存在的问题
    (a) 当物体离目标点比较远时,引力将变的特别大,相对较小的斥力在甚至可以忽略的情况下,物体路径上可能会碰到障碍物

    (b)当目标点附近有障碍物时,斥力将非常大,引力相对较小,物体很难到达目标点

    (c)在某个点,引力和斥力刚好大小相等,方向想反,则物体容易陷入局部最优解或震荡

    三、各种改进版本的人工势场法
    (a)对于可能会碰到障碍物的问题,可以通过修正引力函数来解决,避免由于离目标点太远导致引力过大
    在这里插入图片描述
    和(1)式相比,(5)式增加了范围限定。d*_goal 给定了一个阈值限定了目标和物体之间的距离。对应的梯度也就是引力相应变成:
    在这里插入图片描述
    (b)目标点附近有障碍物导致目标不可达的问题,引入一种新的斥力函数
    在这里插入图片描述
    这里在原有斥力场的基础上,加上了目标和物体距离的影响,(n是正数,我看到有篇文献上n=2)。直观上来说,物体靠近目标时,虽然斥力场要增大,但是距离在减少,所以在一定程度上可以起到对斥力场的拖拽作用

    相应斥力变成:
    在这里插入图片描述
    所以可以看到这里引力分为两个部分,编程时要格外注意

    (c)局部最优问题是一个人工势场法的一个大问题,这里可以通过加一个随机扰动,让物体跳出局部最优值。类似于梯度下降法局部最优值的解决方案。

    二、源代码

    %% Test Swarm Trajectory in 3-D
    % Author: Christian Howard
    % Date   : 2/17/2015
    % Info    : This is a script developed to show the swarm navigation
    % algorithms in 3-D. This script also allows for the user to specify
    % various waypoints so that they can maneuver around a space
     
    clear all;
    false = 0;
    true = 1;
     
    %% Setup the movie stuff
    make_movie = false;
    make_pot     = false; % make video showing potential field | Takes a LONG time to make, so usually set to false
    writerObj = [];
     
    %% Define the plane of points to evaluate potential function, if you are making video of potential function
    x = linspace(0, 50, 100);
    y = linspace(0, 50, 100);
    z = 5;
     
    [X,Y] = meshgrid(x,y);
    [rx, cx] = size(X);
    Z = zeros(rx, cx);
     
    %% Setup the movie file and frame rate
    if( make_movie )
        writerObj = VideoWriter('3D_test3.avi');
        writerObj.FrameRate = 15;
        open(writerObj);
    end
     
    % initial perspective in video
    az = -60;
    el = 20;
     
    % final perspective in video
    azf = -60;
    elf = 20;
     
    %%  Parameter specifications for drones
    Nd = 3;                    % number of drones in swarm
    ind_c = -1;                       % index for center/lead drone
    radius = 2;                     % radius for drones and possibly obstacles
    dims = [0, 50; 0, 50; 0, 50]; % first row is lower and upper x bounds
                                                      % second row is lower and upper y bounds
                                                      % third row is lower and upper z bounds
    xc = [40, 40, 40]'; % initial location for central/lead drone
    end_loc = [5, 5, 5]'; % Desired end location
     
    %% Setup the waypoint object
    dist_thresh = 2; % The distance threshold the swarm must be within of the waypoint
                               % to make the waypoint change to the new one
    droneWaypoints = [];
    copyWaypoints = [];
     
    for i = 1:Nd
        wypt = Waypoints( dist_thresh );
        
        % Add waypoint structure to drone waypoint structure
        % The drone waypoint structure represents individual waypoints for each
        % drone, so they don't have to move in the same direction. 
        droneWaypoints(i).w = wypt;
        
        wypt2 = Waypoints( dist_thresh ); % copy waypoints for use in plotting waypoints
        
        % Add waypoint structure to copy waypoint structure
        copyWaypoints(i).w = wypt2;
        
    end
     
     
     
    % Initialize the waypoints 
    % For simplicity in this example, will initilize waypoint paths to be the
    % same thing for each drone. 
    pt1 = [15;50;20];
    pt2 = [0; 50; 0];
    pt3 = end_loc;
    pt4 = [20;20;20];
    pt5 = [30; 30; 30];
    pt6 = [10; 40; 20];
    pt7 = [10;10;10];
    pt8 = [15; 15; 15];
    pt9 = [10; 20; 20];
     
     
    i = 1;
        
    droneWaypoints(i).w.addPoint( pt1 );
    droneWaypoints(i).w.addPoint( pt2 );
    droneWaypoints(i).w.addPoint( pt3 );
     
     
    copyWaypoints(i).w.addPoint( pt1 );
    copyWaypoints(i).w.addPoint( pt2 );
    copyWaypoints(i).w.addPoint( pt3 );
        
    i = 2;
        
    droneWaypoints(i).w.addPoint( pt4 );
    droneWaypoints(i).w.addPoint( pt5 );
    droneWaypoints(i).w.addPoint( pt6 );
     
     
    copyWaypoints(i).w.addPoint( pt4 );
    copyWaypoints(i).w.addPoint( pt5 );
    copyWaypoints(i).w.addPoint( pt6 );
     
     
    i = 3;
        
    droneWaypoints(i).w.addPoint( pt7 );
    droneWaypoints(i).w.addPoint( pt8 );
    droneWaypoints(i).w.addPoint( pt9 );
     
     
    copyWaypoints(i).w.addPoint( pt7 );
    copyWaypoints(i).w.addPoint( pt8 );
    copyWaypoints(i).w.addPoint( pt9 );
     
     
     
    %% Parameter specifications for the obstacles
    No = 4;
    i = 1;
    obst = [];
    dims_o = [0, 10; 0, 10; 0, 10]; % first row is lower and upper x bounds
                                          % second row is lower and upper y bounds
    while( i <= No )
        %randomly generate position of obstacle within bounds
        pos = rand(3,1).*( dims_o(:,2)-dims_o(:,1) ) + dims_o(:,1);
        
        % Add new obstacle to obstacle array obst
        obst = [obst, Obstacle(pos,radius)];
        i = i + 1;
    end
     
     
    %% Create drones and obstacle arrays
    i = 1;
    drones = [];
    while( i <= Nd )
        if( i == ind_c )
            % Add lead drone to drone array
            drones = [drones, Drone(radius, xc , 2)];
        else
            % Add a follower drone to drone array
            DEL = [xc - 10, xc + 10]; % make swarm initialize around lead drone randomly
            pos = rand(3,1).*( DEL(:,2)-DEL(:,1) ) + DEL(:,1);
            drones = [drones, Drone(radius, pos, 1)];
        end
        i = i + 1;
    end
     
    %% Setup figure traits for the movie
    close all;
    h = figure('Position', [10, 10, 1000, 800]);
    set(gca,'nextplot','replacechildren');
    set(gcf,'Renderer','zbuffer');
    dims2 = dims';
     
    %% Do the initial drawing
    i = 1;
     
    figure(1)
    N = 1;
    if( make_pot )
        N = 2;
    end
     
     
    subplot(1,N,1)
    while( i <=Nd ) % loop through drones
        drawObject(drones(i));
        if( i == 1 )
            hold on
        end
        i = i + 1;
    end
     
    i = 1;
    while( i <= No ) % loop through obstacles
        drawObject(obst(i));
        i = i + 1;
    end
    hold off
    grid on
    view(az, el)
    axis(dims2(:))
    xpos = [];
     
    %% Do iterations of the drone moving to final location
    it = 1;
    count = 0;
    done = 0;
    while( done == 0 )
        i = 1;
        
        % Compute new locations
        while( i <= Nd )
            pt = droneWaypoints(i).w.getWaypoint( drones(i).pos );
            drones(i).pos = drones(i).pos + GradientDescentUpdate(drones(i).pos, i, drones, obst, pt );
     
            if( count > 20 || it >= 150 )
                done = 1;
            end
            i = i + 1;
        end
        
        % Draw drones in new position
        i = 1;
        
        figure(1)
        subplot(1,N,1)
        
        while( i <= Nd ) % loop through drones
            drawObject(drones(i));
            if( i == 1 )
                hold on
            end
            i = i + 1;
        end
       
        i = 1;
        while( i <= Nd )
            drawWaypoints( copyWaypoints(i).w );
            i = i + 1;
        end
        
        i = 1;
        while( i <= No ) % loop through obstacles
            drawObject(obst(i));
            i = i + 1;
        end
        hold off
        coef = it/100;
        
        %zoom(2)
        grid on
        axis(dims2(:))
        view(az + coef*(azf - az) , el + coef*(elf - el) )
        %rotate(h, [0, 0, 1], 1)
        pause(.01)
        
     
            
            
            frame = getframe(gcf);
            writeVideo(writerObj,frame);
        end
        
        it = it + 1;
    end
     
    %% Close movie file, if you are recording a movie
    if( make_movie )
        close(writerObj);
    end
    

    三、运行结果

    在这里插入图片描述

    四、备注

    完整代码或者代写添加QQ912100926。
    往期回顾>>>>>>
    【路径规划】粒子群优化算法之三维无人机路径规划【Matlab 012期】
    【路径规划】遗传算法之多物流中心的开放式车辆路径规划【Matlab 013期】
    【路径规划】粒子群算法之机器人栅格路径规划【Matlab 014期】
    【路径规划】蚁群算法之求解最短路径【Matlab 015期】
    【路径规划】免疫算法之物流中心选址【Matlab 016期】
    【路径规划】人工蜂群之无人机三维路径规划【Matlab 017期】
    【路径规划】遗传算法之基于栅格地图机器人路径规划【Matlab 018期】
    【路径规划】蚁群算法之多无人机攻击调度【Matlab 019期】
    【路径规划】遗传算法之基于栅格地图的机器人最优路径规划【Matlab 020期】
    【路径规划】遗传算法之考虑分配次序的多无人机协同目标分配建模【Matlab 021期】
    【路径规划】蚁群算法之多中心vrp问题【Matlab 022期】
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  • 人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的说明了人工...
  • 人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的说明了人工...
  • 人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的说明了人工...
  • 针对基本蚁群算法在机器人路径规划问题中容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的蚁群算法,利用遗传算法加入了变异因子使最优路径产生变异,从而降低了蚁群算法陷入局部极小的可能性,同时改善了基本蚁群算法不...
  • 人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的说明了人工...
  • 人工势场算法一种比较常用的机器人路径规划、避障算法,但是普通的人工势场算法容易出现局最优解的问题,本文依托这一问题采用Mamdani型的模糊算法对传统的人工势场算法进行校正,在解决传统人工势场算法中的局部最...
  • 提出基于蚁群算法的网格调度算法,优化作业完成时间。同时局部升级和全局升级采用不同策略,解决资源负载均衡问题,满足网格的多目标优化。最后通过Gridsim仿真环境和其他算法进行比较分析。
  • 提出一种双种群粒子群算法,在粒子进化过程中,具有当前最优位置的种群侧重于局部搜索,而不具有当前最优位置的种群侧重于全局搜索。两个种群在进化过程中受共同的群体最优位置影响进行进化,从而实现信息共享,协调...
  • 人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的说明了人工...
  • 人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 一、简介 如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的...
  • 针对室内未知环境下的避障和局部路径规划,提出了一种单目移动机器人路径规划算法,该算法通过对环境图像的自适应阈值分割,获取障碍物与地面交线轮廓点集。通过对现有几种单目测距方法的分析比较,提出一种改进的...
  • dwa算法代码解析

    2018-05-12 23:24:39
    动态窗口法是一种比较常用的局部路径规划算法。ros的局部路径规划中也有这种算法。本文将对ros中集成的dwa局部路径规划算法进行解析。 所谓DWA局部路径算法其实就是在速度空间内根据一定的规则,产生多组的机器人...
  • 人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的说明了人工...
  • 人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 如图所示,机器人在一个二维环境下运动,图中指出了机器人,障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的说明了人工...
  • 选址—路径问题(LRP)同时解决设施选址和车辆路径问题, 使物流系统总成本达到最小, 在集成化物流配送网络规划中具有重要意义。针对带仓库容量约束和路径容量约束的选址—路径(CLRP)问题, 提出了一种结合模拟退火算法...
  • 又称爬山启发式算法,从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值(即山峰最高点);反之就用最高的邻居节点替换当前节点,从而实现向山峰的高处攀爬的...
  • 求最优解: 动态规划、贪心算法。 看每次的选择: 整体最优解可以拆成局部最优解(贪心)。 单元最短路径(Dijkstra、Floyd)、最小生成树(Prim、Kruskal)、哈夫曼编码(哈夫曼树,找两个最小的结点变成新结点) ...
  • 提出了一种未知环境下移动机器人单目视觉导航算法,算法包括障碍物检测、单目视觉测距和局部路径规划3部分. 为减小光照等环境因素对基于特征的障碍物检测的影响,对彩色图像在HSI颜色空间中用基于像素的直方图比较进行...
  • 人工智能--贪婪算法(启发式搜索)

    千次阅读 2020-07-06 16:08:53
    贪婪算法比较典型的案例就是最短路径搜索。之前,大部分的贪婪算法都是基于图的方式寻找最优路径。本篇文章主要借助路径动态规划的案例利用贪婪算法讲解树的最优路径。 相对于图来说,在树的搜索过程中,贪婪算法会...
  • 24 基于蚁群算法的三维路径规划算法(史峰) 三维路径规划算法是机器人智能控制领域中的热点问题,是指机器人在三维地图中自动规划一条从 出发点到目标点满足指标最优的路径。相对于二维路径规划算法来说,三维路径...
  • Prim 算法和 Kruskal 算法</li><li>最短路径:Dijkstra 算法</li></ol> 以上都是贪心算法的一些典型的实际应用,每一个总结起来都需要花费大量的精力,留在以后慢慢分析,在这里立一个 Flag...
  • 路径规划算法——人工势场法,作者纯手工打造。人工势场法路径规划是由Khatib提出的一种虚拟力法(Oussama Khatib,Real-Time obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots. Proc of The 1994 IEEE.)。它...
  • 这是一种针对车辆路径规划问题的邻域搜索方法,传统的车辆路径算法采用一般性的局部搜索方法,这样做的问题在于容易陷入局部极小值,同时迭代的效率不是很高。而这篇文章提出破坏和重建启发式的方法,这样形成的新的...
  • 虽然teb_local_planner是局部规划算法,但是teb能根据实际的环境情况实时更新全局路径,使得机器人的运动变得比较智能。 安装步骤 检查依赖项: rosdep check teb_local_planner 如果都安装了会这样显示,...

空空如也

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局部路径规划算法比较