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RVO和DVO等速度障碍法文件。

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简介：
采用速度障碍法，无需依赖于单一的原创内容，若您对其中特定信息感兴趣，可以自行浏览并挑选出您所需要的片段。

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  • 速度障碍法(DVO、RVO).rar
    优质
    本资料探讨了速度障碍法（DVO和RVO），详细介绍了其原理与应用，旨在帮助读者理解如何利用该方法优化交通流量及安全。 速度障碍法是一种常见的训练方法，在跑步和其他有氧运动中被广泛应用。这种方法通过在训练过程中设置特定的减速段落或区间来提高运动员的心肺功能、耐力以及整体表现。 具体操作时，可以在一段连续的跑动后加入短暂的速度减慢阶段，让身体得到部分恢复后再继续加速前进。这种交替进行的方式有助于提升跑步效率和速度，同时减少受伤的风险。 采用此方法训练的关键在于合理安排减速与提速的比例及持续时间，并根据个人体能状况逐步调整难度级别以达到最佳效果。
     
  • 基于速度障碍法的避障研究论文
    优质
    本文探讨了利用速度障碍法进行机器人避障的技术细节与应用，分析并改进现有算法，以提高移动机器人的自主导航能力和安全性。 本段落探讨了速度障碍法在多智能体系统中的应用，特别关注于该方法如何帮助智能体实现有效的避障，并研究了在这种情境下选择最优速度的问题。
     
  • 障碍度模型_Obstacle_matlab_
    优质
    本项目为基于MATLAB实现的障碍度模型代码库，用于评估和分析数据集中的不确定性因素，提供详细的计算与可视化功能。 在计算综合评价中的障碍度并进行障碍因子诊断时，我们需要关注影响评价结果的关键因素，并分析这些因素如何阻碍了预期目标的实现。
     
  • 无障碍工具条和网站的无障碍性
    优质
    无障碍工具条是一种辅助技术，旨在帮助残障人士更好地使用互联网资源。它与提升整个网站的无障碍标准相辅相成，使信息获取更加平等、便捷。 网站无障碍工具条是一款专为视障人士、听觉或言语障碍者、读写困难患者、肢体残障人士以及身体功能衰退的老年人设计的辅助型JavaScript插件。该插件旨在帮助这些用户群体更好地访问和使用网页内容，提升他们的上网体验。
     
  • 障碍度模型(Matlab程序_Obstacle)
    优质
    本Matlab程序通过构建障碍度模型，评估系统中各元素面对挑战时的状态和表现，适用于复杂系统分析与优化。 障碍度模型能够计算综合评价体系内各指标的障碍程度，识别出制约事物进一步发展的关键因素，并明确对评估结果产生主要影响的因素及其影响力度。这为制定科学合理的政策提供了重要的数据支持。
     
  • RVO_Py_MAS：用Python实现的多智能体系统的互惠速度障碍算法
    优质
    RVO_Py_MAS是一款采用Python语言开发的软件工具，专门用于模拟和分析基于互惠速度障碍理论的多智能体系统中的动态交互与避碰问题。该库提供了一种高效的方法来实现MAS中个体之间的安全导航及协作行为。 RVO_Py_MAS 是一个多智能体系统互易速度障碍 (RVO) 的 Python 实现。该软件包提供了一个即插即用的解决方案，用于在多智能体系统中基于双向速度障碍（RVO）和混合速度障碍进行碰撞避免。 原文引用信息如下： @ARTICLE{8361450, author={M. {Guo} and M. M. {Zavlanos}}, journal={IEEE Transactions on Robotics}, title={Multirobot Data Gathering Under Buffer Constraints and Intermittent Communication}, year={2018}, volume={34}, number={4}, pages={1082-1097}, doi={10.1109/TRO.2018.2830370}}
     
  • 改进DWA算法的动态避障技术研究：结合速度障碍法提升动态障碍物规避性能，并优化路径平滑度及地图适应性
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    本研究旨在通过融合速度障碍法对DWA算法进行改进，增强其在处理动态障碍时的表现力，特别关注于提高路径规划的平滑性和环境适应能力。 基于改进DWA算法的动态避障技术研究：通过融合速度障碍法增强对动态障碍物的躲避能力，并优化轨迹平滑性和地图适应性。 1. 增加了障碍物搜索角。 2. 改进了评价函数，优先选择小角速度的速度组合以增加轨迹的平滑性。 3. 融合了速度障碍法(VO)来增强避开动态障碍物的能力。该方法可以自由调节地图大小、障碍物位置、速度和半径。 改进后的DWA算法包括：融合速度障碍法实现动态避障与轨迹平滑，同时优化参数以适应不同环境条件，并提供MATLAB代码用于研究和验证。
     
  • 基于速度障碍法和改进评价函数的动态窗口DWA算法：提升动态避障能力和轨迹平滑性
    优质
    本研究提出了一种结合速度障碍法与优化评价函数的动态窗口算法(DWA)，旨在增强移动机器人在复杂环境中的实时动态避障能力及路径规划的平滑度。 基于速度障碍法融合的改进动态窗口DWA算法：增强动态避障能力与轨迹平滑性；该研究结合了速度障碍法及优化后的评价函数来提升地图适应性和轨迹平滑度，特别针对如何通过增加搜索角度、优先选择角速度小的速度组合以及引入速度障碍法（VO）以提高避开移动障碍物的能力进行了探讨。算法的参数如地图大小、障碍物位置及其属性均可灵活调节，并提供相关MATLAB代码支持。 改进后的DWA算法在动态避障方面表现出色，通过融合速度障碍法实现了对移动目标的有效规避及轨迹平滑性的优化处理。
     
  • 关于改进速度障碍法在多机器人避碰规划中的应用研究论文.pdf
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    本文探讨了如何通过改进的速度障碍算法优化多机器人系统的碰撞避免策略，旨在提高其灵活性和效率。 针对多移动机器人运动协调中的动态安全避碰问题，在分析速度障碍法原理的基础上设计了用于机器人之间相互避让的互动速度法则，并通过制定机器人的碰撞时间、碰撞距离因子对构型障碍进行实时调整，将运动障碍物、动力学约束下的多步可达窗口及目标点映射到一种速度变化空间中。这种转换使得多机器人的动态避碰问题转化为最优化问题，并构造了新的优化评价函数；设计了一种基于改进速度障碍法的机器人动态避碰规划算法。仿真实验表明，该方法有效解决了碰撞冲突，实现了多机器人之间的运动协调控制，提高了机器人追踪目标的速度和效率。
     
  • OpenCV-4.6.0-vc14_vc15.exe安装提速，巧避网络障碍
    优质
    本教程详解如何加速安装OpenCV 4.6.0-vc14_vc15.exe的过程，并提供避开网络障碍的方法，助您快速完成开发环境搭建。 OpenCV用于视觉处理和图像处理，并结合机器学习技术。官方提供的Windows平台安装包版本为4.6.0。