Advertisement

MATLAB中对障碍物的检测与路径规划仿真。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
根据用户当前所处图像的位置，系统能够提供相应的坐标信息。此外，系统具备判断障碍物数量的功能，并能确定最合适的路线，从而有效实现基本的路径规划能力。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的障碍检测与路径规划仿真
    优质
    本研究利用MATLAB平台进行仿真，探讨了机器人在复杂环境下的障碍物检测及最优路径规划问题，旨在提高机器人的自主导航能力。 可以根据当前所在位置的图像提供坐标，并判断障碍物的数量及给出最优路线，实现简单的路径规划功能。
     
  • Matlab路径规划与多种障碍物.zip
    优质
    本资源包提供了一系列基于MATLAB的路径规划算法和代码示例，专门针对包含不同形状和大小障碍物的复杂环境。 使用MATLAB进行RRT（快速随机树）、A*、D*及Bi-RRT等多种路径规划算法的设计与实现。涵盖多种不同障碍环境下的路径规划，并能够对时间、路径长度等参数进行优化规划。
     
  • 避障路径规划中的障碍物映射-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。
     
  • Matlab Q-Learning 无障碍路径规划模拟
    优质
    本项目利用MATLAB实现Q-学习算法，旨在为智能机器人或视障人士开发高效的无障碍路径规划模拟系统，优化行进路线以避开障碍物。 强化学习中的一个重要里程碑是Q学习算法。使用MATLAB进行单步Q学习的无障碍路径规划仿真，设定学习次数为200次。
     
  • 道路障碍物的分割与检测
    优质
    本研究专注于开发先进的算法和技术，用于有效识别和区分道路上的各种障碍物，以提升交通安全和自动驾驶系统的性能。 利用MATLAB进行道路障碍物的提取、定位和分割。
     
  • 【路径规划】利用粒子群算法进行三维路径规划（含障碍物）的MATLAB代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了使用粒子群优化算法在包含障碍物的三维空间中进行路径规划的MATLAB代码。适合研究和学习用途，帮助理解复杂环境下的路径寻找策略。 基于粒子群的无人机三维路径规划含障碍Matlab源码
     
  • 【路径规划】利用萤火虫算法解决含障碍物的路径规划问题（MATLAB代码）.md
    优质
    本Markdown文档介绍了如何运用萤火虫算法在含有障碍物的环境中进行有效路径规划，并提供了详细的MATLAB实现代码。 【路径规划】基于萤火虫算法求解带路障路径规划问题的Matlab源码文档提供了详细的代码实现与理论分析，适用于研究及工程实践中的路径优化需求。该文档详细介绍了如何利用自然界中萤火虫的行为特征来解决复杂环境下的路径寻找问题，并通过实例演示了具体的应用场景和操作步骤。
     
  • 路径动态规划与窗口路径规划在处理动态障碍物中的应用——基于动态窗口法的动态路径规划
    优质
    本研究探讨了路径动态规划和窗口路径规划方法在应对移动环境中动态障碍物挑战的应用，并深入分析了基于动态窗口法的动态路径规划技术，为机器人导航提供高效解决方案。 动态窗口法可以用于实现二维路径规划，并且能够设置圆形的静态或动态障碍物。
     
  • 【路径规划】利用A星算法解决三维障碍物环境下的路径规划Matlab代码.md
    优质
    本文档提供了一套使用A星（A*)算法在包含复杂三维障碍物环境中进行高效路径规划的MATLAB实现代码，旨在为机器人导航和游戏开发等领域提供解决方案。 【路径规划】基于A星算法求解三维障碍路径规划matlab源码 本段落档提供了一个使用MATLAB实现的A*算法示例，用于解决包含障碍物的三维空间中的路径规划问题。通过该代码可以有效地找到从起点到终点的最佳路径，同时避开所有静态和动态障碍物。
     
  • 【APF三维路径规划】基于人工势场算法的无人机在球形障碍物中的三维路径规划（含MATLAB仿真）[第2581期].zip
    优质
    本资源提供了一种基于人工势场算法的解决方案，用于无人机在含有球形障碍物环境中的三维路径规划，并包含详尽的MATLAB仿真代码。适合对无人系统和算法研究感兴趣的读者深入学习与实践应用。 在上发布的关于Matlab的资料均附有对应的仿真结果图，并且这些图表都是通过完整代码运行得出的结果，代码经过测试可以正常工作，非常适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行后的结果效果图； 2. 适用的Matlab版本为2019b。如果在其他版本中遇到问题，请根据错误提示进行相应的调整。 3. 如何运行代码： 步骤一：将所有文件放入当前的工作目录下。 步骤二：双击打开main.m文件。 步骤三：点击执行，等待程序完成以查看结果。 4. 如果需要进一步的帮助或服务，请通过博客平台联系博主。具体可以提供的帮助包括： - 资源和文章中完整代码的提供； - 期刊内容或者参考文献的复现； - 定制Matlab程序需求； - 科研合作机会。