利用改进A*算法进行无人机避障路径规划。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
近年来，物流行业经历了显著的加速发展，运输作为物流系统中的关键组成部分，其成本占据了整个物流总成本的50%以上，根据相关数据统计。无人机的广泛应用在显著程度上控制了运输费用，通过精细化的物流无人机飞行路线规划，也发挥着举足轻重的作用。在物流无人机的航线规划过程中，确保无人机飞行时能够精确地规避禁飞区至关重要。本文提出了一种基于A*算法的优化方案，并结合多种类型的禁飞区信息，旨在设计出一种改进算法，从而能够找到任意两客户点之间无人机避障飞行的最佳航线。仿真实验结果表明，本文所设计的算法能够有效地解决存在多种类型禁飞区的情况下进行无人机避障路径规划的复杂问题。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于改良A*算法的无人机避障路径规划

优质

本文提出了一种基于改进A*算法的无人机避障路径规划方法，通过优化搜索策略提高了路径规划效率和准确性。近年来物流行业的迅速发展使得运输成为其关键组成部分之一，并且数据显示运输成本占据了整个物流成本的50%以上。无人机的应用显著降低了这部分的成本，而合理规划飞行路线对于控制这些费用同样至关重要。在设计用于物流任务的无人机航迹时，确保避开禁飞区是必不可少的一环。本段落提出了一种基于A*算法改进的方法来应对多种类型的禁飞区域，在保证安全的同时寻找客户点之间的最短路径方案。实验结果表明该方法能够有效处理复杂环境中多类型障碍共存的情况，为物流行业的无人机飞行提供了一个高效的解决方案。

【PRM路径规划】利用RRT算法进行避障路径规划（含MATLAB代码）.zip

优质

本资源提供了一种基于RRT算法的高效避障路径规划方案，并附有详细的MATLAB实现代码，适用于机器人导航及自动化领域。基于RRT算法的避障路径规划及其MATLAB代码实现。

利用A*算法进行机器人路径规划（用MATLAB实现）

优质

本项目采用MATLAB编程环境，运用A*搜索算法解决机器人在复杂环境中的路径规划问题，优化了移动效率与安全性。采用栅格法建模时，首先从文件读取bmp格式的图片并将其灰度化，然后将该图像划分为n*n个像素块以形成一个环境区域。在全局路径规划中，机器人的移动成本通过遍历栅格的数量来表示：机器人每覆盖一个新的栅格，其代价就是起点到当前节点所经过的所有栅格数量之和；而估计代价则是从当前位置到目标点的剩余栅格数总和。当机器人选择要覆盖的目标栅格时，会先判断该位置是否为空闲区域（即无障碍物）。随后评估这个空闲栅格与其他相关联的空闲栅格之间的关联性。如果当前考虑的自由栅格具有最大的关联值，则将其选为下一个移动目标；若多个栅格拥有相同的最高关联属性值，在机器人可选择的方向中，优先按照顺时针顺序选取最近的一个作为下一步行动的目标位置。

【路径规划】利用MATLAB RBF改进Q-learning算法的机器人避障路径规划（第1219期仿真）.md

优质

本文介绍了基于MATLAB平台的一种创新方法，通过优化RBF神经网络来改善Q-learning算法，以实现更高效的机器人避障路径规划。该研究在复杂环境中展示了显著的性能提升，并为智能机器人的自主导航提供了新的解决方案。在平台上分享的Matlab资料附带了相应的代码文件，并且这些代码经过测试可以正常运行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用其他m文件（无需单独运行）； - 运行结果的效果图； 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行修改，或直接向博主咨询。 3. 如何操作：步骤一：将所有文件放置于当前使用的Matlab工作目录中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行按钮直至程序完成并显示结果； 4. 若有进一步的需求，如请求完整代码、期刊论文的复现或是定制化服务，可以联系博主。此外，对于科研合作也有兴趣提供支持。以上步骤和说明旨在帮助用户更好地理解和使用提供的Matlab资源。

机器人避障路径规划算法

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。

【路径规划】利用粒子群算法进行避障规划的Matlab代码.md

优质

本Markdown文档提供了一种基于粒子群优化（PSO）算法实现路径规划与避障功能的Matlab代码示例。通过该代码，读者可以学习如何在复杂环境中使用PSO算法为移动机器人或自主系统设计有效的导航策略。基于粒子群算法实现避障路径规划的Matlab源码。该代码主要用于解决移动机器人在复杂环境中的路径规划问题，通过优化粒子群参数来寻找最优或近似最优解以避开障碍物。文中详细介绍了如何使用粒子群优化方法进行高效的路径搜索，并提供了完整的Matlab程序供读者参考和学习。

【路径规划】利用蚁群算法进行无人机路径规划的MATLAB代码.zip

优质

本资源提供了一套基于蚁群算法优化无人机路径规划的MATLAB实现方案，内含详细注释和示例数据，适用于无人飞行器导航与控制研究。基于蚁群算法实现无人机路径规划的MATLAB源码。

【路径规划】利用BBO算法进行无人机三维路径规划的Matlab代码.zip

优质

本资源提供了一套基于BBO（细菌群体趋化）优化算法实现无人机三维路径规划的完整Matlab代码。通过模拟细菌趋利避害的行为，有效解决无人机在复杂环境下的路径寻优问题。基于BBO算法的无人机三维路径规划matlab源码

【路径规划】利用粒子群算法进行无人机三维路径规划（含障碍物）MATLAB代码.zip

优质

本资源提供了一种基于粒子群优化算法实现无人机在复杂环境中的三维路径规划方法，包含障碍物规避功能，并附有详细MATLAB源码。基于粒子群的无人机三维路径规划含障碍Matlab源码.zip

【MSA三维路径规划】利用MATLAB蛾群算法进行无人机避障的三维航迹规划（含4507期）.mp4

优质

本视频详细介绍了如何使用MATLAB中的蛾群算法为无人机执行三维空间中的避障和路径规划任务，特别适合对无人系统导航感兴趣的工程师和技术人员。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，这些代码可运行且亲测有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及多个调用其他m文件；无需额外操作即可直接查看运行结果和效果图。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。如果遇到问题，请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序完成以获取结果。 4. 若需进一步的帮助或服务（如代码提供、文献复现、定制编程或者科研合作），可以联系博主进行咨询。