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  • 1、采用Matlab编写 2、内部包含程序源码、参考论文 3、采用遗传算进行路径的规划和查找 4、对障碍物的位置形状和路径规划的起始和终止点可以自己设定
  • 机器人路径规划,避障处理,代码可执行,Matlab软件编制,已经发布prj,可直接添加到MATLAB,作为晓得执行文件执行。
  • 文件详细的介绍了多智能体路径规划的各种算法,内部有详细的介绍以及matlab与python版的程序。 文件详细的介绍了多智能体路径规划的各种算法,内部有详细的介绍以及matlab与python版的程序。
  • 多点路径规划指标 自主移动机器人上的Star算法 介绍。 该项目是我在完全自主的多智能体机器人的Graduation项目中工作的一部分。 该项目的主要目标是在整个机器人上实施编队算法,并开发不同的算法以使每个机器人具有...
  • 基于A*算法的机器人路径规划MATLAB实现,可自由选择地图和起始终止点。下载后有问题可私信或者留言与我联系。
  • 自主移动机器人路径规划新方法(含matlab代码、ppt以及文档)
  • 采用栅格对机器人的工作...用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的,就是种群初始化,选择,交叉,变异,适应度计算这样,那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题、难点以及解决办法。
  • 1.学习理解机器人路径规划算法,重点研究遗传算法和蚁群算法。 2.对典型的二维场景采用栅格法进行matlab建模。 3.用matlab对遗传算法,蚁群算法仿真,比较不同算法的优缺点,确定有效的路径规划求解算法。 所以就...

    这是一个多年以前研究过的课题,现在简单说一下

    本课题主要是
    1.学习理解机器人路径规划算法,重点研究遗传算法和蚁群算法。
    2.对典型的二维场景采用栅格法进行matlab建模。
    3.用matlab对遗传算法,蚁群算法仿真,比较不同算法的优缺点,确定有效的路径规划求解算法。

    所以就形成了
    遗传算法–>栅格法+TSP问题
    蚁群算法–>栅格法+TSP问题

    路径优化的问题很常见,本带马工会竭尽所能解决小白入坑的问题(手动笑哭)。评论会推送至邮箱,我看见了就会回复。可接私活。
    也欢迎各位大佬详细交流,

    展开全文
  • 图上的多机器人路径规划:基于A *算法的图上多机器人路径规划解决方案
  • 此资源包括机械臂轨迹规划matlab仿真代码,包括多项式仿真、焊接轨迹等功能仿真,基于6自由度关节机器人,在matlab2012上已验证,可直接建立工程运行。
  • 模拟清扫机器人搜寻垃圾,以MATLAB作为仿真环境,实现算法设计
  • Matlab遗传算法扫地机器人路径规划算法代码实现路径规划,栅格法画地图,障碍物位置可以自己定义,画出平均路径和最短路径曲线,适应度函数考虑路线顺滑度和距离两个因素。
  • 本项目是机器人课程的一个课程设计,能利用A星(A*)算法搜索出最有路径,包括方格地图和谷歌地图,采用matlab开发,在地图上设置起点终点,系统可找出最短路径
  • 清洁机器人路径规划matlab仿真程序

    热门讨论 2015-08-24 11:17:54
    采用内螺旋算法,房间抽象为矩阵,-1不可行,0未扫可行,1已扫
  • 基于人工势场法的移动机器人路径规划MAtlab程序。非常适合初学者学习的算法。
  • 摘要:本文针对机器人路径规划提出了两种算法,分析了基于栅格地图的Dijkstra算法和A算法的不同之处,通过栅格法对机器人运动环境进行建模,最后在Matlab上将Dijkstra算法和A算法进行仿真比较,对比他们的搜索速度、...

    摘要:本文针对机器人路径规划提出了两种算法,分析了基于栅格地图的Dijkstra算法和A算法的不同之处,通过栅格法对机器人运动环境进行建模,最后在Matlab上将Dijkstra算法和A算法进行仿真比较,对比他们的搜索速度、效率以及规划结果,来验证所分析的正确性。
    关键词:栅格地图、Dijkstra、A*
    一. 引言
    路径规划算法的研究是移动机器人研究领域中一个重要的组成部分,它的目的是使移动机器人能够在一个已知或者未知的环境中,找到一条从其实状态到目标状态的无碰撞路径。传统的路径规划算法大部分只考虑机器人的位姿空间,然而,实际上机器人不仅受到位姿空间的约束,还会受到各种外力的约束。路径规划技术作为移动机器人的导航技术甚至是整个移动机器人技术的重要核心技术,也更加受到广大研究学者的关注。
    最短路径问题是图论中网络分析的经典问题,近年来,随着路径搜索技术的不断发展,已经涌现出很多成熟的路径规划算法,静态地图搜索算法通常分为盲目搜索算法和启发式搜索算法。最经典的盲目搜索算法是Dijkstra 算法,非常适合在带权有向图中求解最短路径问题,但是由于Dijkstra算法的搜索范围很大,算法效率比较低,因此在实际应用时受到了很大的限制。A算法是一种启发式搜索,作为人工智能领域的重要组成部分,其针对网格数据有着更高的运算效率,而且利用启发式信息大幅度提高搜索速度。
    本文针对在已经建立的栅格地图下,分别应用Dijkstra算法和A
    算法来求解机器人路径的解。分析各自的优缺点和性能,最后在Matlab平台上运行仿真,得出在某一个地图下的路径,验证分析的正确性。
    二. 问题描述
    移动机器人路径规划是指在一个未知的环境中,机器人根据任务寻找一条最优的运动轨迹,该轨迹可以连接起点和目标点,同时避开环境中的障碍物,归纳起来分为下面两个步骤:

    1. 地图模型的建立:根据机器人运动的环境然后抽象建立起栅格地图、
    2. 路径搜索算法:机器人路径规划主要涉及3大问题:①明确起点位置以及终点;②规避障碍物;③尽可能做到路径上的优化。本文将从Dijkstra和A*算法实现路径规划的问题。
      三. 算法介绍
      3.1 Dijkstra算法原理:
      Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略,声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点集合:T,初始时,原点s的路径权重被赋予0,对顶点s能够到达直接到达的边(s,m),则把dis[m]设为w(s,m),同时把所有其他不能到达的顶点路径长度设为无穷大;同时初始时集合T只有s。然后,从dis数组选择最小值,则该值就是源点s到该值对应的顶点最短路径,并且把改点加入到T中,然后需要看看新加入的顶点是否可以到达其他顶点并且看看通过该顶点到达其他点的路径是否比源点直接到达短,如果是,那么就替换这些顶点在dis中的值。然后,又从dis中找出最小值,重复上述动作,直到T中包含了图的所有顶点。
      3.2 Dijkstra算法步骤
      在这里插入图片描述

    3.3 A*算法原理:
    搜索区域被划分为了简单的二维数组,数组中每个元素对应一个小方格,我们将路径规划过程中待检测的格子存放于Open List中,而已检测过的格子存放于Close List中。由F=G+H确定往哪一个格子移动,其中的G代表从初始位置A沿着已生成的路径到待检测的格子的开销,H指待检测格子到目标点的估计移动开销(忽略障碍物)。
    3.4算法步骤:
    在这里插入图片描述
    1.把起始格添加到开启列表。
    2.重复如下的工作:
    a) 寻找开启列表中F值最低的格子。我们称它为当前格。
    b) 把它切换到关闭列表。
    c) 对相邻的8格中的每一个?

    • 如果它不可通过或者已经在关闭列表中,略过它。反之如下。
    • 如果它不在开启列表中,把它添加进去。把当前格作为这一格的父节点。记录这一格的F,G,和H值。
    • 如果它已经在开启列表中,用G值为参考检查新的路径是否更好。更低的G值意味着更好的路径。如果是这样,就把这一格的父节点改成当前格,并且重新计算这一格的G和F值。如果你保持你的开启列表按F值排序,改变之后你可能需要重新对开启列表排序。
      d) 停止,当你把目标格添加进了开启列表,这时候路径被找到,或者没有找到目标格,开启列表已经空了.这时候,路径不存在。
    1. 保存路径: 从目标格开始,沿着每一格的父节点移动直到回到起始格算法区别:Dijkstra算法计算源点到其他所有点的最短路径长度,A关注点到点的最短路径(包括具体路径)。
      四. 仿真:
      Dijkstra伪代码
      1.For each node n in the graph
      n.distance=Infinity
      2.Create an empty list.
      3.Start.distance=0,add start to list.
      4.While list not empty
      (1)Let current =node in the list with the smallest distance, remove Current
      from list
      (2)For each node, n that is adjacent to current
      If n.distance>current.distance+length of edge from n to current
      n.distance=current.distance+length of edge from n to current
      n.parent=current
      add n to list if it isn’t there already
      在这里插入图片描述
      上述的黑色代表障碍物,绿色是起始点,黄色是终点,红色代表Closed列表,蓝色代表Open列表。
      从图中我们可以看到Dijkstra从开始点向它的连接线扩散,随着它向更远的节点扩散,它记录来自的方向,最终抵达目标点并根据箭头返回到开始点来生成完整的路径,进行迭代时,每一次迭代它考虑图中的一个节点并且跟随以它扩散的连接。标准的Dijkstra算法在Open列表为空时结束,即已经考虑了从开始节点延伸的所有节点,并且它们都处于Closed列表,但实际中,这个规则经常被打破,第一次发现目标节点的路径常常是最短路径,基于这种情况,实现的寻路算法中一旦遇到目标结点,便立即结束寻路。
      A
      伪代码:
      1.For each node n in the graph
      n.f=Infinity, n.g=Infinity
      2.Create an empty list.
      3.Strat.g=0,start.f=H(start) add start to list.
      4.While list not empty
      (1)Let current=node in the list with the smallest f value,remove current from list
      (2)If(current==goal node) report success
      (3)For each node, n that is adjacent to current
      If(n.g>(current.g+cost of edge from n to current))
      n.g=current.g+cost of edge from n to current
      n.f=n.g+H(n)
      n.parent=current
      add n to list if isn’t there already
      在这里插入图片描述
      上述的黑色代表障碍物,绿色是起始点,黄色是终点,红色代表Closed列表,蓝色代表Open列表。
      A算法和Dijkstra一样的方式工作,但是不是在Open列表中选取最小的cost-so-far节点,而是选取以更可能短距离到达目标点的节点。“更可能”通过一个启发式方法来操作。如果这个启发式方法很精确,那么A算法很精确,否则就会比Dijkstra更差

    五. 总结
    对比Dijkstra和A算法,我们知道二者计算最短路径时常用的方法,两种算法也各有特点:
    1.Dijkstra算法计算源点到其他所有点的最短路径长度,A
    关注点到点最短路径(包括具体路径)。
    2.Dijkstra算法建立在较为抽象的图论层面,A算法可以更轻松地用在诸如游戏地图寻路中。
    3.Dijkstra算法的实质是广度优先搜索,是一种发散式的搜索,所以空间复杂度和时间复杂度都比较高。对路径上的当前点,A
    算法不但记录其到源点的代价,还计算当前点到目标点的期望代价,是一种启发式算法,也可以认为是一种深度优先的算法。
    4.由第1点知,当目标点很多时,A*算法会带入大量重复数据和复杂的估价函数,所以如果不要求获得具体路径而只比较路径长度时,Dijkstra算法会成为更好的选择。

    Matlab代码 如下
    A*

    function [route,numExpanded] = AStarGrid (input_map, start_coords, dest_coords)
    % Run A* algorithm on a grid.
    % Inputs : 
    %   input_map : a logical array where the freespace cells are false or 0 and
    %   the obstacles are true or 1
    %   start_coords and dest_coords : Coordinates of the start and end cell
    %   respectively, the first entry is the row and the second the column.
    % Output :
    %    route : An array containing the linear indices of the cells along the
    %    shortest route from start to dest or an empty array if there is no
    %    route. This is a single dimensional vector
    %    numExpanded: Remember to also return the total number of nodes
    %    expanded during your search. Do not count the goal node as an expanded node. 
    
    % set up color map for display用一个map矩阵来表示每个点的状态
    % 1 - white - clear cell
    % 2 - black - obstacle
    % 3 - red = visited 相当于CLOSED列表的作用
    % 4 - blue  - on list 相当于OPEN列表的作用
    % 5 - green - start
    % 6 - yellow - destination
    
    cmap = [1 1 1; ...
        0 0 0; ...
        1 0 0; ...
        0 0 1; ...
        0 1 0; ...
        1 1 0; ...
        0.5 0.5 0.5];
    
    colormap(cmap);
    
    % variable to control if the map is being visualized on every
    % iteration
    drawMapEveryTime = true;
    
    [nrows, ncols] = size(input_map);
    
    % map - a table that keeps track of the state of each grid cell用来上色的
    map = zeros(nrows,ncols);
    
    map(~input_map) = 1;   % Mark free cells
    map(input_map)  = 2;   % Mark obstacle cells
    
    % Generate linear indices of start and dest nodes将下标转换为线性的索引值
    start_node = sub2ind(size(map), start_coords(1), start_coords(2));
    dest_node  = sub2ind(size(map), dest_coords(1),  dest_coords(2));
    
    map(start_node) = 5;
    map(dest_node)  = 6;
    
    % meshgrid will `replicate grid vectors' nrows and ncols to produce
    % a full grid
    % type `help meshgrid' in the Matlab command prompt for more information
    parent = zeros(nrows,ncols);%用来记录每个节点的父节点
    
    % 
    [X, Y] = meshgrid (1:ncols, 1:nrows);
    
    xd = dest_coords(1);
    yd = dest_coords(2);
    
    % Evaluate Heuristic function, H, for each grid cell
    % Manhattan distance用曼哈顿距离作为启发式函数
    H = abs(X - xd) + abs(Y - yd);
    H = H';
    % Initialize cost arrays
    f = Inf(nrows,ncols);
    g = Inf(nrows,ncols);
    
    g(start_node) = 0;
    f(start_node) = H(start_node);
    
    % keep track of the number of nodes that are expanded
    numExpanded = 0;
    
    % Main Loop
    
    while true
        
        % Draw current map
        map(start_node) = 5;
        map(dest_node) = 6;
        
        % make drawMapEveryTime = true if you want to see how the 
        % nodes are expanded on the grid. 
        if (drawMapEveryTime)
            image(1.5, 1.5, map);
            grid on;
            axis image;
            drawnow;
        end
        
        % Find the node with the minimum f value,其中的current是index值,需要转换
        [min_f, current] = min(f(:));
        
        if ((current == dest_node) || isinf(min_f))
            break;
        end;
        
        % Update input_map
        map(current) = 3;
        f(current) = Inf; % remove this node from further consideration
        numExpanded=numExpanded+1;
        % Compute row, column coordinates of current node
        [i, j] = ind2sub(size(f), current);
        
        % *********************************************************************
        % ALL YOUR CODE BETWEEN THESE LINES OF STARS
        % Visit all of the neighbors around the current node and update the
        % entries in the map, f, g and parent arrays
        %
        action=[-1 0; 1 0; 0 -1; 0 1];%上,下,左,右
        for a=1:4
            expand=[i,j]+action(a,:);
            expand1=expand(1,1);
            expand2=expand(1,2);
            %不超出边界,不穿越障碍,不在CLOSED列表里,也不是起点,则进行扩展
            if ( expand1>=1 && expand1<=10 && expand2>=1 && expand2<=10 && map(expand1,expand2)~=2 && map(expand1,expand2)~=3 && map(expand1,expand2)~=5)
                if ( g(expand1,expand2)> g(i,j)+1 )
                    g(expand1,expand2)= g(i,j)+1;
                    f(expand1,expand2)= g(expand1,expand2)+H(expand1,expand2);
                    parent(expand1,expand2)=current;
                    map(expand1,expand2)=4;
                end
            end
        end
        %*********************************************************************
        
        
    end
    
    %% Construct route from start to dest by following the parent links
    if (isinf(f(dest_node)))
        route = [];
    else
        route = [dest_node];
        
        while (parent(route(1)) ~= 0)
            route = [parent(route(1)), route];
        end
    
        % Snippet of code used to visualize the map and the path
        for k = 2:length(route) - 1        
            map(route(k)) = 7;
            pause(0.1);
            image(1.5, 1.5, map);
            grid on;
            axis image;
        end
    end
    
    end
     
    

    Dijkstra

    function [route,numExpanded] = DijkstraGrid (input_map, start_coords, dest_coords)
    % Run Dijkstra's algorithm on a grid.
    % Inputs : 
    %   input_map : a logical array where the freespace cells are false or 0 and
    %   the obstacles are true or 1
    %   start_coords and dest_coords : Coordinates of the start and end cell
    %   respectively, the first entry is the row and the second the column.
    % Output :
    %    route : An array containing the linear indices of the cells along the
    %    shortest route from start to dest or an empty array if there is no
    %    route. This is a single dimensional vector
    %    numExpanded: Remember to also return the total number of nodes
    %    expanded during your search. Do not count the goal node as an expanded node.
    
    
    % set up color map for display
    % 1 - white - clear cell
    % 2 - black - obstacle
    % 3 - red = visited
    % 4 - blue  - on list
    % 5 - green - start
    % 6 - yellow - destination
    
    cmap = [1 1 1; ...
            0 0 0; ...
            1 0 0; ...
            0 0 1; ...
            0 1 0; ...
            1 1 0; ...
    	0.5 0.5 0.5];
    
    colormap(cmap);
    
    % variable to control if the map is being visualized on every
    % iteration
    drawMapEveryTime = true;
    
    [nrows, ncols] = size(input_map);
    
    % map - a table that keeps track of the state of each grid cell
    map = zeros(nrows,ncols);
    
    map(~input_map) = 1;   % Mark free cells
    map(input_map)  = 2;   % Mark obstacle cells
    
    % Generate linear indices of start and dest nodes
    start_node = sub2ind(size(map), start_coords(1), start_coords(2));
    dest_node  = sub2ind(size(map), dest_coords(1),  dest_coords(2));
    
    map(start_node) = 5;
    map(dest_node)  = 6;
    
    % Initialize distance array
    distanceFromStart = Inf(nrows,ncols);
    
    % For each grid cell this array holds the index of its parent
    parent = zeros(nrows,ncols);
    
    distanceFromStart(start_node) = 0;
    
    % keep track of number of nodes expanded 
    numExpanded = 0;
    
    % Main Loop
    while true
        
        % Draw current map
        map(start_node) = 5;
        map(dest_node) = 6;
        
        % make drawMapEveryTime = true if you want to see how the 
        % nodes are expanded on the grid. 
        if (drawMapEveryTime)
            image(1.5, 1.5, map);
            grid on;
            axis image;
            drawnow;
        end
        
        % Find the node with the minimum distance
        [min_dist, current] = min(distanceFromStart(:));
        
        if ((current == dest_node) || isinf(min_dist))
            break;
        end;
        
        % Update map
        map(current) = 3;         % mark current node as visited
        numExpanded=numExpanded+1;
        % Compute row, column coordinates of current node
        [i, j] = ind2sub(size(distanceFromStart), current);
        
       % ********************************************************************* 
        % YOUR CODE BETWEEN THESE LINES OF STARS
        
        % Visit each neighbor of the current node and update the map, distances
        % and parent tables appropriately.
        action=[-1 0; 1 0; 0 -1; 0 1];%上,下,左,右
        for a=1:4
            expand=[i,j]+action(a,:);
            expand1=expand(1,1);
            expand2=expand(1,2);
            %不超出边界,不穿越障碍,不在CLOSED列表里,则进行扩展
            if ( expand1>=1 && expand1<=10 && expand2>=1 && expand2<=10 && map(expand1,expand2)~=2 && map(expand1,expand2)~=3 && map(expand1,expand2)~=5 )
                if ( distanceFromStart(expand1,expand2)> distanceFromStart(i,j)+1 )
                    distanceFromStart(expand1,expand2)= distanceFromStart(i,j)+1;
                    parent(expand1,expand2)=current;
                    map(expand1,expand2)=4;
                end
            end
        end
        distanceFromStart(current) = Inf; % remove this node from further consideration
        %*********************************************************************
    
    end
    
    %% Construct route from start to dest by following the parent links
    if (isinf(distanceFromStart(dest_node)))
        route = [];
    else
        route = [dest_node];
        
        while (parent(route(1)) ~= 0)
            route = [parent(route(1)), route];
        end
        
            % Snippet of code used to visualize the map and the path
        for k = 2:length(route) - 1        
            map(route(k)) = 7;
            pause(0.1);
            image(1.5, 1.5, map);
            grid on;
            axis image;
        end
    end
    
    end
     
    

    测试代码

     %
    % TestScript for Assignment 1
    %
    
    %% Define a small map
    map = false(10);
    
    % Add an obstacle
    map (1:5, 6) = true;
    
    start_coords = [6, 2];
    dest_coords  = [8, 10];
    
    %%
    close all;
     %[route, numExpanded] = DijkstraGrid (map, start_coords, dest_coords);
    % Uncomment following line to run Astar
     [route, numExpanded] = AStarGrid (map, start_coords, dest_coords);
    
    %HINT: With default start and destination coordinates defined above, numExpanded for Dijkstras should be 76, numExpanded for Astar should be 23.
    

    以上代码借鉴了一些文章,仅供学习交流

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  • 1 案例背景 煤矿救援机器人执行救援任务时,需躲避水、火、障碍物等危险区域,提升了路径规划的难度,为此提出了煤矿救援机器人路径规划的蚁群...2【路径规划】基于matlab A star算法多机器人路径规划【含Matlab源码 125

    1 案例背景
    煤矿救援机器人执行救援任务时,需躲避水、火、障碍物等危险区域,提升了路径规划的难度,为此提出了煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法。充分考虑煤矿救援机器人运行过程中的水、火、障碍物等分布,采用栅格法建立机器人路径规划的环境模型,确定栅格环境模型内机器人路径规划问题的目标函数

    2 现成案例(代码+参考文献)
    1【路径规划】基于matalb遗传算法机器人栅格地图避障路径规划【含Matlab源码 027期】

    2【路径规划】基于matlab A star算法多机器人路径规划【含Matlab源码 1251期】

    3【路径规划】基于matlab A star算法机器人动静态避障路径规划【含Matlab源码 371期】

    4【路径规划】基于matlab A star算法机器人栅格地图路径规划【含Matlab源码 116期】

    5【路径规划】基于matlab A star算法机器人走迷宫路径规划【含Matlab源码 1332期】

    6【路径规划】基于matlab DWA算法机器人局部避障路径规划【含Matlab源码 890期】

    7【路径规划】基于matlab GUI EKF算法机器人SLAM演示路径规划【含Matlab源码 509期】

    8【路径规划】基于matlab GUI多种蚁群算法栅格地图路径规划【含Matlab源码 650期】

    9【路径规划】基于matlab GUI改进的DWA算法机器人动态避障路径规划【含Matlab源码 1271期】

    10【路径规划】基于matlab GUI改进的遗传算法机器人避障路径规划【含Matlab 703期】

    11【路径规划】基于matlab GUI粒子群算法机器人路径规划动画演示(手动设障)【含Matlab源码 924期】

    12【路径规划】基于matlab GUI人工势场算法机器人避障路径规划(手动设障)【含Matlab源码 617期】

    13【路径规划】基于matlab RBF优化Q learning算法机器人避障路径规划【含Matlab源码 1219期】

    14【路径规划】基于matlab改进的人工势场算法机器人避障路径规划【含Matlab源码 1151期】

    15【路径规划】基于matlab改进的遗传算法栅格地图路径规划【含Matlab源码 525期】

    16【路径规划】基于matlab改进的蚁群算法机器人避障路径规划【含Matlab源码 905期】

    17【路径规划】基于matlab果蝇优化算法机器人路径规划【含Matlab源码 677期】

    18【路径规划】基于matlab精英粒子群算法双机器人路径规划【含Matlab源码 621期】

    19【路径规划】基于matlab粒子群融合遗传算法栅格地图路径规划【含Matlab源码 526期】

    20【路径规划】基于matlab粒子群算法栅格地图路径规划【含Matlab源码 579期】

    21【路径规划】基于matlab人工势场算法多机器人协同编队避障路径规划【含Matlab源码 1192期】

    22【路径规划】基于matlab遗传和模拟退火算法机器人路径规划【含Matlab源码 1206期】

    23【路径规划】基于matlab蚁群和粒子群算法双机器人协调路径规划【含Matlab源码 045期】

    24【路径规划】基于matlab蚁群算法机器人栅格地图路径规划【含Matlab源码 119期】

    3 Matlab毕设系列 —说明
    Matlab毕设系列–说明
    链接:https://qq912100926.blog.csdn.net/article/details/121363930

    4 参考文献
    [1] 沈再阳.精通MATLAB信号处理[M].清华大学出版社,2015.
    [2]高宝建,彭进业,王琳,潘建寿.信号与系统——使用MATLAB分析与实现[M].清华大学出版社,2020.
    [3]郭泰,颜铤.煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法[J].能源与环保. 2021,43(11)

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  • [b]本人研究生期间主要研究蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用。 本代码是为了在上课时画出一个图形来比较不同种类的蚁群算法,主要包裹ACS,MMAS,EAS等经典的蚁群算法,最后还包括本人提出的另一种算法。 本...
  • 清洁机器人路径规划matlab仿真程序,采用内螺旋算法,房间抽象为矩阵
  • 基于粒子群算法机器人路径规划matlab程序,附有障碍图
  • 【路径规划】基于粒子群算法机器人路径规划动画演示matlab源码含GUI.md
  • 来源于课程设计,利用机器人工具箱10.4实现了关节角度空间轨迹生成和规划和笛卡尔空间圆弧轨迹和直线轨迹的生成规划。每种都提供了四种规划方式包含:匀速运动,带抛物线过渡段的轨迹规划,三次多项式轨迹规划,五次...
  • 移动机器人路径规划 几种A*算法改进matlab实现,可直接运行。适用于初学者基于A*算法进行改进,容易理解并上手,
  • 【路径规划】基于matlab GUI机器人路径规划【含Matlab源码 1007期】.zip
  • 这是一个基于机器人路径规划和控制理论的项目。 这意味着我需要使用一种路径规划算法来规划从给定起点到目标点的路径,并通过给定环境进行规划。 然后,我需要为机器人的控制器创建代码。 这将使机器人能够逐点遍历...
  • 在论坛上搜了一些matlab人工势场法程序,但很多都有一些问题,比如目标不可达,角度计算错误等等。在这些的基础上,我进行了改进,使得...程序可以用C写出来,做机器人路径规划或者避障的同学,该文档有很高的参考性。
  • 各障碍物顶点连线的中点为路径点,相互连接各路径点,将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上,利用最短路径算法来求网络图的最短路径,找到从起点P1到终点Pn的最短路径。上述算法使用了连接线中点的条件,因此...
  • 清洁机器人路径规划matlab仿真程序,采用内螺旋算法,房间抽象为矩阵
  • <...<head><title></title></head>...针对蚁群算法存在的不足, 提出一种改进蚁群... 仿真结果表明, 即使在复杂的环境下, 所提出的算法仍能快速规划出安全的最优路径. </body></html>

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