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基于C++与QT的交通路径规划系统实现

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简介:
本项目旨在开发一款基于C++和Qt框架构建的交通路径规划系统,通过高效算法为用户提供最优出行路线建议。 本系统采用C++实现,并使用QT设计界面。它利用了迪杰斯特拉算法、佛洛依德算法以及图的深度优先遍历算法来寻找最短路径。数据结构包括vector、优先队列、栈及邻接矩阵等,适合想要学习数据结构和QT的同学作为练习项目。 本资源还附带了一份设计报告,可以解答你的疑惑,如果你有任何问题可以通过博客主页咨询本人。 实现的功能如下: 1. 验证全国其他省会城市到武汉中间不超过2个省(省会城市)的情况是否成立。 2. 查询任一城市与另一城市的最短路径(两种算法均需实现,并且用户可以在界面上自行选择),以及所有不重复的可行路径。可以限制最多经过10个节点,利用快速排序对所有方案依据总长度进行排序输出到文件中。每条结果需要包含路径信息及总长度。 3. 求解两个城市间最短路径时需绕过某个特定的城市。 4. 求解两个城市间最短路径时需经过某个特定的城市。 此外,系统还能够不基于功能2的遍历结果直接求出两城市间的第K短路径,例如武汉到北京之间的第三条最短路径。

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客服
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  • C++QT
    优质
    本项目旨在开发一款基于C++和Qt框架构建的交通路径规划系统,通过高效算法为用户提供最优出行路线建议。 本系统采用C++实现,并使用QT设计界面。它利用了迪杰斯特拉算法、佛洛依德算法以及图的深度优先遍历算法来寻找最短路径。数据结构包括vector、优先队列、栈及邻接矩阵等,适合想要学习数据结构和QT的同学作为练习项目。 本资源还附带了一份设计报告,可以解答你的疑惑,如果你有任何问题可以通过博客主页咨询本人。 实现的功能如下: 1. 验证全国其他省会城市到武汉中间不超过2个省(省会城市)的情况是否成立。 2. 查询任一城市与另一城市的最短路径(两种算法均需实现,并且用户可以在界面上自行选择),以及所有不重复的可行路径。可以限制最多经过10个节点,利用快速排序对所有方案依据总长度进行排序输出到文件中。每条结果需要包含路径信息及总长度。 3. 求解两个城市间最短路径时需绕过某个特定的城市。 4. 求解两个城市间最短路径时需经过某个特定的城市。 此外,系统还能够不基于功能2的遍历结果直接求出两城市间的第K短路径,例如武汉到北京之间的第三条最短路径。
  • OpenCV和Qt.zip
    优质
    本项目为一个结合了OpenCV与Qt技术的路径规划系统,旨在实现高效的图像处理及用户界面交互,适用于机器人导航等场景。 基于OpenCV和QT的路径规划系统.zip 由于提供的文本内容主要是文件名重复出现,并且没有包含任何其他信息或联系细节,在这里仅保留了描述性的标题部分:“基于OpenCV和QT的路径规划系统”。这样的表述清晰地传达了该压缩文件的内容主题,而避免了不必要的冗余。
  • Astar.zip_A* _Astar 算法_A_matlab _优化和平滑
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB实现的A*算法路径规划工具包,专注于路径规划的优化与平滑处理,适用于各种环境下的高效导航应用。 A*路径规划的Matlab代码包括了地图膨胀和路径平滑的功能。这段文字描述了一个改进版的A*算法实现,其中加入了对地图进行膨胀处理以及对找到的路径进行平滑优化,以适应特定应用的需求或提高导航性能。
  • 优质
    路径规划系统是一种智能导航技术,用于确定从起点到终点的最佳路线。它广泛应用于自动驾驶、物流运输及个人出行等领域,有效提升效率与安全性。 路径规划系统是一种用于确定从起点到终点的最佳路线的技术或工具。它广泛应用于导航设备、地图应用以及自动驾驶汽车等领域,旨在为用户提供高效便捷的出行方案。
  • 天地图查询
    优质
    本项目基于天地图平台,开发了集公交线路查询和乘车路径规划于一体的实用工具,旨在为用户提供高效、便捷的城市交通出行解决方案。 基于天地图数据开发的城市公交查询及出行路径规划系统,支持地铁、公交等多种出行方式的选择。
  • PythonBFS算法
    优质
    本简介介绍了一种利用Python编程语言实现的广度优先搜索(BFS)算法在路径规划中的应用。通过构建图结构,该算法能够有效地寻找从起点到终点的所有可能路径,并选择最优解。 基于广度优先搜索的路径规划是一种常用的算法,在图或树结构中寻找从起点到目标点的最短路径。该算法通过逐层扩展的方式,从起点开始逐步向外探索,直到找到目标节点或者遍历完所有可能的路径为止。利用这种算法可以有效地找出无权图和树中的最短路径,并且在实际应用中非常广泛,例如地图导航、迷宫求解等场景。
  • PythonBBFS算法
    优质
    本项目旨在利用Python编程语言实现BBFS(双向最佳优先搜索)路径规划算法,并通过模拟环境验证其效率与准确性。 基于双向广度优先搜索的路径规划算法是一种常用的图搜索方法,用于确定两个节点间的最短路径。该算法从起始点与目标点同时开始进行探索,并通过不断扩展搜索范围直至两队列相遇或找到最优路径为止。 其核心在于利用广度优先搜索的特点,在起点和终点双向展开搜索过程:每次迭代中,都会将当前节点的相邻节点加入到各自的待查列表里。当两个方向上的搜索结果在某处交汇时,则意味着找到了从起始点至目标点之间的最短路线。 这种算法的应用范围很广泛,比如地图导航、游戏中的路径规划以及网络路由等领域都可使用它来优化性能和效率:例如,在汽车导航系统中可以用来计算最佳行驶方案;在游戏中可用于设定NPC角色的移动轨迹;在网络传输领域则有助于确定数据包的最佳传递途径。
  • DWA算法.zip
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    本项目为基于动态窗口算法(DWA)的自主移动机器人路径规划实现。通过优化搜索空间和实时避障,有效提高了移动机器人的导航性能与效率。 路径规划是机器人学与自动化领域中的关键问题之一,涉及到如何让机器人或自动化设备在复杂环境中找到从起点到目标点的最佳或可行路径。基于动态窗口方法(DWA)的路径规划算法是一种广泛应用的方法,在移动机器人领域尤其突出。 1. **DWA算法的基本步骤:** - 确定机器人的当前位置、目标位置以及周围环境中的障碍物。 - 定义一个“动态窗口”,它包含了所有可能的机器人未来运动状态。这个窗口由当前速度和最大允许速度决定,随时间变化而调整。 - 计算出在避开障碍的同时接近目标的最佳速度向量,并通过细分速度空间并评估每个细分的速度来实现这一目的。 - 根据最优速度向量调整机器人的转向角度,以确保沿最佳路径前进。 - 机器人根据选择的最优速度和方向移动后,更新其位置及动态窗口信息,然后重复上述步骤。 2. **DWA算法的优势:** - 实时性高。由于着重于局部规划,计算复杂度相对较低,适合实时操作。 - 灵活性强。随着机器人的状态变化而调整的“动态窗口”能够适应环境中的各种变动,并迅速应对障碍物。 - 适用性强。适用于不同类型的机器人和环境,只需适当调整参数即可。 3. **DWA算法的局限性:** - 全局规划能力不足。由于侧重于局部路径规划,对于全局最优路径搜索可能不够理想,需要结合其他全局路径规划方法使用。 - 预知能力有限。依赖当前状态及短期预测可能导致对远期障碍物规避效果不佳。 - 复杂环境应对困难。当环境中存在大量或密集分布的障碍时,DWA算法可能会出现路径不稳定或者找不到有效路径的情况。 4. **实际应用:** 在自动驾驶车辆、无人机和各种服务机器人领域中,DWA通常与A*、RRT等其他路径规划方法结合使用,用于解决局部避障及跟踪目标问题。 5. **拓展与改进方向:** - 多传感器融合。通过整合激光雷达、摄像头等多种传感信息可以提高障碍物检测的准确性和路径规划精度。 - 学习优化。采用强化学习等机器学习技术进一步优化DWA算法,使其更加适应复杂环境和任务需求。 综上所述,动态窗口方法在机器人路径规划中扮演着重要角色,并且通过不断改进与创新能够更好地解决实际应用中的各种挑战。
  • 及算法,MATLAB
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    本项目探讨了路径规划中的关键算法,并通过MATLAB进行模拟和实现,旨在优化路径选择过程,提高效率与准确性。 利用MPC实现路径规划的无人驾驶汽车代码可以直接运行。
  • C++A*算法
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    本文章介绍了一种基于C++实现的A*(A-Star)路径寻址算法。通过优化搜索策略和数据结构设计,该算法能够高效地应用于复杂环境中的最优路径规划问题中。 该代码是基于C++的STL库,并使用Easyx图形库实现了机器人路径规划中的经典A*算法。