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车辆路径的MATLAB代码-拖拉机拖车轨迹规划

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简介:
本项目利用MATLAB编写程序,专注于农业机械中拖拉机拖车的路径规划与优化。通过算法实现高效、安全的拖拉机拖车行驶路线设计。 车辆路径MATLAB代码简介:拖挂卡车的路径规划方法采用自适应同伦热启动法寻找合适的离散程度,并使用一阶显式Runge-Kutta方法解决离散问题,利用Interior Point Method (IPM) 解决非线性规划问题。 工具包括: - MATLAB - AMPL(ipopt) 参考文献:Trajectory Planning for a Tractor with Multiple Trailers in Extremely Narrow Environments: A Unified Approach, IEEE 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 在原代码基础上进行了改进,增加了障碍物的情况。具体来说: - Case1和Case2对比了相同障碍物的情况下车辆初始位置的变化对路径的影响。 - Case1和Case3对比了障碍物轻微左移对路径的影响。 - 在Case4中改变了初始setp值,并观察最后结果中的自适应step变化情况。 在Adaptively Homotopi部分进行了相应的调整。

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  • MATLAB-
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    本项目利用MATLAB编写程序,专注于农业机械中拖拉机拖车的路径规划与优化。通过算法实现高效、安全的拖拉机拖车行驶路线设计。 车辆路径MATLAB代码简介:拖挂卡车的路径规划方法采用自适应同伦热启动法寻找合适的离散程度,并使用一阶显式Runge-Kutta方法解决离散问题,利用Interior Point Method (IPM) 解决非线性规划问题。 工具包括: - MATLAB - AMPL(ipopt) 参考文献:Trajectory Planning for a Tractor with Multiple Trailers in Extremely Narrow Environments: A Unified Approach, IEEE 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 在原代码基础上进行了改进,增加了障碍物的情况。具体来说: - Case1和Case2对比了相同障碍物的情况下车辆初始位置的变化对路径的影响。 - Case1和Case3对比了障碍物轻微左移对路径的影响。 - 在Case4中改变了初始setp值,并观察最后结果中的自适应step变化情况。 在Adaptively Homotopi部分进行了相应的调整。
  • 集群环境中-挂优化:精准-挂优化工具-MATLAB开发
    优质
    本作品为一款基于MATLAB开发的高效工具,专注于在集群环境中实现精确的拖拉机-挂车行驶路径优化。通过先进的算法,显著提高作业效率与路线规划准确性,适用于农业机械自动化管理领域。 这段代码用于牵引拖车车辆的轨迹规划,其主要特点如下: 1. 运动学及环境因素(例如防撞条件)被精确描述,没有任何抽象或近似。 2. 目标是追求最优结果而非仅仅满足可行性要求。 3. 模型确保相邻粗网格点间的约束得到满足。基于严格的惩罚函数机制,大规模的约束成功地整合进优化标准中,从而将动态优化问题转化为决策变量有简单边界的静态优化问题。 4. 采用元启发式方法作为优化器来保证全局最优解的能力。 5. 此代码可以扩展以考虑各种不同的优化目标。实际上它是一个统一框架,但其唯一的缺点是耗时较长,在获得满意结果前需要花费一定的时间。 有兴趣的读者可参考李白和邵志江于2016年1月发表在《软件工程进展》上的文章“杂乱环境下铰接轮式车辆的精确轨迹优化”以获取更多详细信息。
  • POMDP资料.rar_导航___载导航系统
    优质
    本资源包含一系列关于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)在导航路径规划中的应用代码,尤其适用于车辆路径规划及车载导航系统的开发与研究。 用于POMDP的蒙特卡罗仿真程序在实验中被证明对于路径规划和无人车导航非常有效。
  • MDVRP.zip_routing_多_多中心__多
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    本项目聚焦于解决多车辆、多配送中心的路径优化问题,通过改进的DVRP算法,旨在提高物流效率和减少运输成本。 利用遗传算法解决多中心车辆路径规划问题,并在MATLAB上实现该算法程序。
  • 智能化
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    简介:车辆路径规划智能化研究旨在通过运用先进的算法和智能技术优化配送或运输中的路线选择问题,以实现减少成本、提高效率的目标。 智能车的路径规划是自动驾驶领域中的关键技术之一。它涉及到车辆如何在复杂环境中找到最优行驶路线,确保安全、高效地到达目的地。这一过程包括定位、地图构建、路径搜索以及轨迹跟踪等多个环节,并且这些环节相互关联,共同构成了智能车自主导航的基础。 首先来看一下智能车的定位技术。在进行路径规划之前,车辆需要准确确定自己在环境中的位置。这通常通过全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、雷达、激光雷达(LIDAR)和视觉传感器等多传感器融合实现。GPS提供全局位置信息,但可能因遮挡或精度限制而受到影响;IMU能够连续监测车辆姿态,但是存在漂移问题;雷达和LIDAR用于探测周围物体的距离与形状,帮助构建高精度的局部地图;视觉传感器则利用图像处理技术进行环境感知。通过这些数据融合,智能车可以实现精确的实时定位。 接下来是路径规划中的地图构建环节。在自动驾驶中,地图不仅包含道路几何信息,还包括交通标志、行人和障碍物等动态信息。高清地图(HD Maps)专为自动驾驶设计,包含了车道线、路标及交通信号灯在内的结构化信息,并需要智能车进行实时更新以应对环境变化。 路径搜索算法是路径规划的核心部分。常见的有A*算法、Dijkstra算法以及RRT(快速探索随机树)及其变种RRT*等。这些算法根据不同的环境特性和需求选择合适的路径,例如,静态环境中通常使用结合了全局最优性与启发式函数效率的A*算法;动态环境下则采用能在未知环境中迅速生成可行路径的RRT和RRT*。 一旦确定好路线后,智能车需要将它转换成连续轨迹的过程被称为轨迹规划。这一过程不仅要考虑路径可行性,还应确保行驶舒适度,如避免急转弯或频繁加减速。常用的方法包括贝塞尔曲线、S型曲线以及基于模型预测控制(MPC)的优化方法。 最后一步是轨迹跟踪,即将计划好的路线转化为实际车辆运动的过程,并采用诸如PID控制器或者滑模控制等控制理论来确保车辆按照预定路径行驶并对环境变化迅速作出响应。 总的来说,智能车的路径规划包括定位、地图构建、路径搜索、轨迹规划和轨迹跟踪等多个方面。每个环节都需要精确算法支持与多传感器数据融合。随着技术进步,未来智能车的路径规划将更加智能化,为出行带来更高的安全性和便利性。
  • 自主驾驶跟踪控制研究-跟踪控制、MPC模型预测控制
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    本文聚焦于自主驾驶车辆中的路径规划与轨迹跟踪控制技术,深入探讨了基于MPC(模型预测控制)的方法,旨在提升自动驾驶系统的安全性和效率。 为了减少道路突发事故并提高车辆通行效率,研究车辆的紧急避障技术以实现自主驾驶至关重要。基于车辆点质量模型,我们设计了非线性模型预测控制(MPC)路径规划器;同时,根据车辆动力学模型,我们也开发了线性时变MPC轨迹跟踪器。
  • ——实时优化模拟实现及源分享.zip
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    本资源提供了一个实时优化的车辆路径规划模拟系统及其源代码。用户可下载并运行该程序,在实际应用场景中进行测试和调整,以达到最佳配送路线选择。 车辆路径规划是物流、交通及供应链管理中的核心问题之一,它关乎如何高效地分配与调度车辆以完成配送任务,并在确保成本最小化的同时减少时间和资源的消耗。本项目展示了一种基于实时优化技术的车辆路径规划模拟实现方案,为解决实际运输难题提供了强大工具。 该项目的核心在于运用实时优化算法,在不断变化的情况下动态调整路线。这些算法考虑了交通状况、道路封闭及客户需求变动等多种因素,确保车辆始终选择最佳行驶线路。常用的数学模型包括遗传算法、模拟退火和粒子群优化等方法,它们能迅速响应环境变化并生成新的路径建议。 该项目的主要组成部分可能如下: 1. **数据预处理**:收集整理地图信息(如道路网络、交通规则及地理坐标)以及客户需求详情。 2. **构建数学模型**:建立考虑成本、距离和时间等因素的车辆路径规划问题,可以是线性或整数规划等类型的问题。 3. **实时优化算法设计与实现**:开发能够适应环境变化并快速寻找最佳路线的高效算法。 4. **模拟平台创建**:测试验证所提出的方案效果,在此平台上可仿真各种场景如不同的交通状况和客户需求变动情况下的表现。 5. **可视化界面提供**:展示车辆位置、路径以及优化结果,便于管理者理解和控制整个流程。 6. **源码结构设计**:项目代码通常包括数据处理模块、模型构建模块等多个功能明确划分的独立部分。 7. **测试与评估**:通过实验和案例分析来评价算法性能,并对比不同策略的效果以找到最优解。 通过对该项目的学习,开发人员不仅能够掌握车辆路径规划的基础理论知识,还能了解实时优化技术在实际应用中的具体实现方式。这对于提高物流效率、降低运营成本具有重要意义。此外,项目代码可供参考学习,有助于进一步改进和完善个人的路线规划系统。
  • Matlab
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    本段代码适用于MATLAB环境,旨在解决车辆路径规划问题。通过算法优化,计算出车辆从起点到终点的最佳行驶路线,适合交通规划与自动驾驶研究。 车辆路径规划的MATLAB代码Intelligent_Algorithm用于解决路径规划和竞争设施选址问题: 一、五个基础算法及其示例: 1. **GA遗传算法**:用来解决分配问题。 - 问题描述:现有10个工人去做10件工作,每个工人完成每项工作所需时间不同。要求每个工人只做一项工作,每项工作只由一个工人完成。怎样指派工人完成工作可以使所用总时间最少? 2. **Tabu禁忌搜索算法**:解决旅行商问题。 - 问题描述:某5个城市中的旅行商问题,使用禁忌搜索算法使得旅行商走过所有城市后回到原点的路径长度最短。 3. **Ants蚁群算法**: - 问题描述:设有19个客户随机分布于长为10km的正方形区域内。配送中心位于区域中央,其坐标是(0,0)。各客户的坐标及需求量如下表所示,配送中心拥有若干辆载重量为9t的车辆。对每个客户提供服务时都从配送中心出发,在完成所有客户需求后返回到配送中心。现要求以最少数量的车辆和最短总行程来完成货物派送任务,使用蚁群算法求解该VRP问题(Vehicle Routing Problem)。 4. **SA模拟退火算法**: - 问题描述:n个工作将要指派给n个工人分别完成,问如何安排可以使总的工时最小。
  • 】利用水滴算法解决多仓库问题Matlab.zip
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    本资源提供了一种基于水滴算法优化多仓库环境下的车辆路径规划问题的解决方案,并附有完整的Matlab实现代码。适合物流管理与智能算法研究者参考学习。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。