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MultiAgentPathFinding项目已开发出多智能体路径规划算法，并提供源码。

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简介：
MultiAgentPathFinding 存储库旨在通过提供灵活的环境配置选项，诸如度量标准类型以及可用的移动方向等，来构建多种不同的路径规划算法的实际应用。该项目是在 HSE 计算机科学学院的第二年期间完成的。您可以在 Linux 和 macOS 系统上进行构建，并可以选择“调试”模式或“发布”模式。 通过执行 `cd MultiAgentPathFinding/Build/Release` 命令，然后运行 `cmake ../../ -DCMAKE_BUILD_TYPE= Release `，再执行 `makemake install` 命令来完成构建过程。 运行程序时，请进入到 `cd ../../Bin/{Debug | Release}/Dmitriy_` 目录。

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  • 多智能体路径规划算法的开发与源码 - MultiAgentPathFinding项目
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    MultiAgentPathFinding项目专注于开发先进的多智能体系统路径规划算法，并提供开源代码供学术研究和应用实践使用。 MultiAgentPathFinding 存储库的目的是使用灵活的环境选项（例如度量标准类型和可能的移动方向）来创建不同路径规划算法的实现。该项目是在HSE计算机科学学院第二年完成的。 在Linux和Mac上构建： 您可以选择“调试”或“发布”版本。 ``` cd MultiAgentPathFinding/Build/Release cmake ../../ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release make make install ``` 运行程序时，请使用以下命令进入相应的目录: ``` cd ../../Bin/{Debug | Release}/Dmitriy_ ```
     
  • Python中的多智能体路径规划
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    本研究聚焦于利用Python语言进行多智能体系统的路径规划问题求解，探索高效算法以优化复杂环境下的智能体协作与避障。 本段落探讨了多智能体路径规划问题的解决方案，包括集中式和去中心化方法。集中式的方案有优先安全区间路径规划及基于冲突搜索的方法；而去中心化的则涵盖速度障碍法与非线性模型预测控制策略。所有相关代码均使用Python编写实现。
     
  • 基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源码及项目开发说明.zip
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    本资源提供基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源代码及相关文档，适用于研究与教学用途，帮助开发者理解并实现高效的AGV调度策略。 【资源介绍】基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源码+项目开发文档.zip 本仿真系统适用于多AGV物流分拣场景，并使用p5.js编写代码，推荐使用支持该语言的IDE如atom进行编辑。 **运行本地环境：** 1. 安装并配置好相关插件后（例如在Atom中安装p5js-toolbar），开启p5js-toolbar。 2. 通过点击“run”按钮即可启动仿真系统。 **优化版本说明** ### V1.0 - 实现了算法的基本功能，逻辑无明显错误。 - 输入参数包括：AGV的起点和终点、障碍物信息以及地图维度（行数与列数）。 - 输出为每个AGV在没有路径冲突情况下的完整路径数组。 ### V1.1 - 基本UI界面完成，提供了以下可调整参数： - 地图尺寸设置 - 障碍物比例设定 - AGV的起点和终点自由定义功能。 - 包含了直接执行模式与重置选项。 ### V1.15 - 进一步优化UI界面，并添加新特性如AGV新增、单步执行以及显示当前运行状态的功能。 ### V1.2 - 完成了删除AGV的功能，解决了相关存在的bug。 **已知问题及解决方案** 在某些情况下（例如图中所示），当一个AGV到达终点后，在实际操作中它会离开并继续下一个任务。然而，在仿真路径规划里，这个AGV会在其最终位置停留不动，从而与其他正在行驶的车辆产生冲突，导致系统陷入死循环。 - 为了解决这一问题，我们建议每个AGV都拥有一个任务列表，并在完成当前任务后自动切换到下一个待执行的任务上。此外，在补充路径时可以设置一些特殊的点来避免进一步的竞争情况。 ### V1.25 - 进一步修复了删除车辆的bug，初步实现了计时功能。 **关于计时功能** 对于单轮任务而言，需要对每个Agent单独进行时间记录；理想情况下应扩展到多轮任务，并直接为整个任务过程设置计时器。 【备注】 1. 此项目代码经过严格测试，在确保无误后才提供下载使用，请放心获取。 2. 该资源适合计算机相关专业的学生、教师以及企业员工，也适用于初学者学习提升之用。此外，它还可以作为毕业设计项目的参考或课程作业的一部分内容。 3. 如果有一定的编程基础，则可以根据个人需求修改现有代码以添加更多功能；或者直接应用于毕设项目中使用。欢迎下载并交流分享经验心得！
     
  • ROS路径规划：路径规划算法
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    本简介探讨ROS环境下的路径规划技术，重点分析多种路径规划算法及其应用，旨在为机器人自主导航提供高效解决方案。 ROS墙跟随器路径查找算法是一种用于机器人导航的技术，它使机器人能够沿着墙壁移动并找到合适的路径。该算法在机器人需要沿特定边界行进或探索受限环境时特别有用。通过利用激光雷达或其他传感器数据，它可以检测到周围的障碍物，并据此规划出一条安全的前进路线。
     
  • Python源代码的智能小车路径规划
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    本项目利用Python编写智能小车路径规划程序，通过算法优化实现自动避障和高效导航。 一个简单的智能小车的Python源代码及路径规划包括以下几个部分： 1. 传感器数据采集：通过使用如摄像头、超声波传感器等设备收集环境中的关键信息，例如道路图像与障碍物距离等。这些数据对于后续的路径规划和决策控制至关重要。 2. 路径规划：该环节旨在为智能小车确定最优行驶路线。其中较为常用的技术是A*算法（即“A星”算法）。具体来说，首先构建环境模型并将其抽象成图的形式；接着根据此图的相关属性及权重信息，应用A*算法来搜索从起点到终点的最短路径。 3. 决策控制：依据上述路径规划的结果以及传感器提供的实时数据，智能小车需要进行一系列决策操作（例如前进、停止或者转弯等）。这一过程一般采用机器学习或逻辑控制系统实现。
     
  • 路径规划及算法，MATLAB源码.zip
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    本资源包含多种路径规划算法的MATLAB实现代码，适用于机器人技术、自动驾驶等领域研究与学习。 路径规划是机器人学与自动化领域中的重要课题之一，它涉及让机器或设备在特定环境中找到从起点到目标点的最优化路径。在此背景下，本段落主要探讨使用MATLAB进行路径规划的方法和技术。 作为一款强大的数学计算及数据分析平台，MATLAB提供了丰富的工具和函数库支持开发测试路径规划算法。以下为几个关键知识点： 1. **搜索方法**：常用的有A*（A-star）算法、Dijkstra算法以及RRT（快速探索随机树）等。其中A*结合了全局最优性与效率，在引入启发式函数后，通过减少不必要的路径探索来提高性能；而RRT则适用于动态和不确定环境，并通过生成随机节点逐步扩展树结构以寻找可行路线。 2. **栅格地图**：在MATLAB中通常采用栅格化方式表示环境。每个单元代表机器人可以移动的状态或位置。这简化了问题，使路径规划可通过操作二维数组实现。 3. **障碍物处理**：为防止碰撞，在规划过程中需避开环境中设置的障碍物区域，这些不可通行的位置可在栅格地图中相应标记出来。 4. **最短路径计算**：Dijkstra算法适用于寻找无阻碍条件下的最短距离路线；但在存在障碍时，A*通过估算剩余距离来指导搜索方向，从而找到更优解。 5. **连续到离散的转换**：规划出的连续路径需转化为机器人可执行的具体控制点序列。这通常利用样条插值或曲线拟合技术完成。 6. **优化处理**：为提高效率，可能需要对生成路径进行平滑化等后处理操作以去除不必要的弯折部分。 7. **实时性考量**：在某些场景下（如紧急响应），算法需快速给出结果。因此，在设计时应考虑计算复杂度与执行时间的关系，并通过优化提升性能表现。 8. **源码学习**：阅读并调试提供的MATLAB代码有助于深入了解各种路径规划方法的实现细节，进而加深理解。 9. **应用扩展性**：除了地面机器人外，路径规划技术还可应用于无人机、无人驾驶汽车或虚拟环境中角色导航等多个领域。 10. **模拟与可视化工具**：借助于强大的GUI和绘图功能，MATLAB能够方便地对路径规划过程进行模拟及结果展示。这对算法的理解调试非常有帮助。 综上所述，使用MATLAB开展的路径规划研究涵盖了搜索方法选择、环境建模、障碍物处理等多个方面，并通过实践源码加深了对其核心技术和实现方式的认识。
     
  • 基于蚁群算法的三维路径规划研究_路径规划三维_路径规划_三维路径规划_蚁群路径规划_蚁群算法
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    本文探讨了在复杂环境中应用蚁群算法进行三维路径规划的研究，旨在优化移动机器人的导航策略。通过模拟蚂蚁觅食行为，该算法能够有效寻找最优路径，适用于机器人技术、自动驾驶等领域。 基于蚁群算法的三维路径规划，包含可在MATLAB上运行的源程序。
     
  • 车辆路径规划智能化
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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。