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MATLAB 避障路线规划

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简介:
本项目利用MATLAB进行避障路径规划的研究与实现,通过算法模拟和优化,旨在为机器人或自动驾驶车辆提供高效的避障导航方案。 在二维平面内划分网格,并设定不同形状的障碍区域,在Matlab平台上编写程序以寻找避障路径。

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  • MATLAB 线
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    本项目利用MATLAB进行避障路径规划的研究与实现,通过算法模拟和优化,旨在为机器人或自动驾驶车辆提供高效的避障导航方案。 在二维平面内划分网格,并设定不同形状的障碍区域,在Matlab平台上编写程序以寻找避障路径。
  • 】利用RRT算法的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供基于RRT(快速扩展随机树)算法实现的避障路径规划Matlab代码,适用于机器人和自动驾驶等领域中的路径规划问题研究与应用开发。 基于RRT算法的避障路径规划matlab代码提供了一种有效的方法来解决复杂的路径规划问题,在机器人导航等领域有广泛的应用价值。此代码实现了快速树(Rapidly-exploring Random Tree,简称RRT)算法的核心思想,能够帮助用户在存在障碍物的环境中为移动对象找到一条从起点到终点的有效路径。
  • 中的碍物映射-Matlab代码
    优质
    本项目使用Matlab开发了一种高效的算法,用于在复杂的环境中进行机器人避障路径规划,并实现精确的障碍物映射。 在避障路径规划文章中,介绍了障碍物在关节空间的映射环节。这是采用Matlab编写的障碍物映射代码,完成后可以利用算法进行下一步的路径规划。
  • 机器人方案
    优质
    本项目旨在研发一套高效的机器人避障与路径规划系统,结合先进的算法和传感器技术,确保机器人在复杂环境中安全、高效地运行。 机器人路径规划问题是指从机器人的起点到终点寻找一条无障碍的最优路径。这不仅需要避开障碍物,还要找到最佳路线。在该算法中,将机器人路径图简化为一个0-1矩阵,其中0表示无障 碍区域,1表示有障碍物。通过应用改进的蚁群算法中的蚁群系统思想来优化其路径。
  • 三维RRT算法
    优质
    简介:本研究提出了一种基于三维RRT(Rapidly-exploring Random Tree)的避障路径规划算法,特别适用于复杂环境中的自主导航任务。该算法通过随机采样有效探索未知空间,并快速构建从起点到目标点的无障碍路径,显著提高了机器人在动态环境中实时避障的能力和效率。 在三维空间内创建一个峰面障碍物,并给定起始点和终止点的情况下,使用RRT搜索算法可以有效避开障碍物并找到一条可行的路线。
  • 机器人算法
    优质
    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。
  • 【二维】基于RRT算法的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种利用RRT(快速扩展随机树)算法进行二维环境下的避障路径规划的MATLAB实现。通过随机采样和图搜索技术,有效地寻找从起点到目标点的无障碍路径,并提供了相应的仿真测试案例以验证算法的有效性。适合于机器人学、自动化及相关领域人员研究学习。 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。
  • 基于MATLAB的多机器人径与
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一套适用于多机器人的路径规划及避障算法系统,有效提升了复杂环境下的自主导航能力。 多机器人路径规划及避障处理的代码已编写完成,并可在MATLAB软件上执行。该项目已经发布为prj文件,可以直接添加到MATLAB环境中作为可执行文件运行。
  • 机器人
    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。