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一些算法代码用于移动机器人运动规划和避障。

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简介:
该项目涉及移动机器人的避障以及运动规划算法代码的开发,具体包括D算法、A*算法,并进一步包含基于模糊控制的算法等多种技术的实现。

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客服
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  • 的若干
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    本项目致力于开发和实现多种针对移动机器人的避障运动规划算法。通过优化路径选择与实时障碍物规避策略,旨在提高机器人在复杂环境中的自主导航能力。代码适用于各类科研及实际应用场景。 移动机器人的避障与运动规划算法代码涵盖了D*算法、A*算法以及基于模糊控制的算法等多种方法。
  • D-star路径MATLAB
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于D-star算法的移动机器人避障路径规划。通过优化搜索策略,实现在动态环境中的高效、实时路径调整与导航功能。 基于D_star算法的移动机器人避障路径规划matlab代码可以实现动态环境下的高效路径调整与优化。该方法适用于需要实时避开障碍物的应用场景,能够显著提高机器人的自主导航能力。通过使用D_star算法,机器人能够在探索未知或变化中的环境中找到最优路径,并迅速响应新出现的障碍物或者目标位置的变化。这样的技术对于室内服务型机器人、室外作业机器人等领域具有重要的应用价值。
  • 优质
    本研究探讨了移动机器人在复杂环境中的动态避障问题,提出了一种高效的路径规划和实时障碍物规避算法,以增强机器人的自主导航能力。 本段落提出了一种结合滚动规划与径向基函数神经网络(RBFNN)预测的混合避障算法,在动态不确定环境下用于移动机器人的局部路径规划过程中的障碍物规避,特别针对动态障碍物的情况进行了优化。 通过摄像镜头捕捉到动态障碍物的运动轨迹,并提取其形心序列。利用这些数据构建了一个基于径向基函数神经网络(RBFNN)的预测模型。在机器人进行实时路线规划时,在超声波传感器扫描范围内建立滚动窗口,一旦检测到动态障碍物进入此区域,则开始执行预测计算。 根据连续三个时间点上的动态障碍物位置信息来推测其下一时刻的位置变化趋势,从而将复杂的避障问题简化为瞬时静态障碍的处理方式。这样可以实现实时规划,并提高机器人在面对移动中的障碍物体时的安全性和响应速度。 仿真测试结果表明该算法既有效又实用,在实际应用中具有很大的潜力和价值。
  • MATLAB素描-:冗余械臂
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    本项目通过MATLAB实现冗余机械臂在复杂环境中的运动规划与避障算法,采用先进的路径优化技术确保机械臂高效、安全地完成任务。 在MATLAB环境中实现素描代码中的碰撞检测原理与算法包括使用包围体(Bounding Volumes, BV)、包围球(Spheres)、轴对齐包围盒(Axis-Aligned Bounding Boxes, AABB)以及有向包围盒(Oriented Bounding Box, OBB)。这些方法基于分离轴理论(Separating Axis Theorem, SAT),即如果两个多边形在所有可能的分隔轴上都没有重叠,则它们不发生碰撞;反之,若两者投影在每一个潜在的分离轴上的位置都存在交集,则判定为发生了碰撞。 具体到三角形间的检测代码实现如下: ```matlab close all; clear; clc % GJK算法适用于所有凸体之间的碰撞检测。该方法只对凸对象有效。 % 具体实现方式见下述MATLAB环境中的GJK算法相关代码实例: close all; clear; clc; % 三维物体的描述可以通过包围体积、像素化或三角网格来完成。 % 使用distmesh工具箱生成一个特定形状(例如克莱因瓶)的表面模型 fd = @(p)(sum(p.^2,2)+.8^2-.2^2).^2-4*.8^2*(p(:,1).^2+p(:,2).^2); [p,t] = distmeshsurface(fd,@huniform,0.1,[-1.1,-1.1,-.25; 1.1, 1.1,.25]); ```
  • 路径
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    机器人避障路径规划算法是指用于指导机器人在复杂环境中自主移动,避免障碍物,并寻找从起点到终点最有效路径的一系列数学和计算方法。 对于机器人来说,如何避障、路径规划以及跟随预定路径以确保成功到达目标是关键问题。本软件是一个仿真系统,真实地反映了机器人的工作过程。
  • 优质
    简介:机器人避障规划研究如何使移动机器人能够自主识别路径上的障碍物,并通过算法计算出最优绕行路线,确保安全、高效地到达目标位置。 机器人运动轨迹中避开障碍物的规划程序可以在MATLAB中实现。
  • 态Voronoi图在路径中的应——Dynamic-Voronoi-Path-Planning
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    本研究探讨了动态Voronoi图技术在移动机器人避障路径规划中的应用,提出了一种新的路径规划算法,能够有效提高机器人的自主导航能力和环境适应性。此方法通过实时生成动态Voronoi图来预测障碍物的运动趋势,并据此为移动机器人提供最优避障路径,确保其高效、安全地完成任务。 动态Voronoi路径规划在移动机器人避开障碍物的路径规划中的应用主要通过构建一种算法来实现。该算法使用ROS(Robot Operating System)平台,并采用voronoi图技术,旨在为P3dx移动机器人从起始位置到目标位置规划一条无需地图支持的有效路径。 整个过程利用Python语言编写代码,在MobileSim中进行可视化展示,并借助RosAria对机器人的控制操作。该算法通过检测前方障碍物来动态生成Voronoi图,随后运用Dijkstra算法计算出最短路径。机器人面临三种行动选择:按照Dijkstra算法得出的路径移动至预先计算好的voronoi节点;直接朝目标位置前进;或是重新创建新的Voronoi图以应对环境变化。