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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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。
     
  • 动态规划算法在路径规划与路径跟踪中的应用
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    本研究探讨了动态规划算法在解决复杂路径规划及路径跟踪问题中的高效性与适用性，旨在提升机器人或自动驾驶车辆导航系统的性能。 路径规划与路径跟踪的动态规划算法（DP算法）以及相关的Matlab脚本程序可以被提供，并且可以直接运行。
     
  • 基于动态窗口算法的AGV仿真避障系统——支持路径规划与动态障碍物模拟
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    本项目开发了一种基于动态窗口算法的AGV仿真避障系统，能够有效支持路径规划并模拟动态障碍物，提升AGV在复杂环境中的自主导航能力。 基于动态窗口算法的AGV仿真避障可以设置起点与目标点，并定义地图及移动障碍物的起始点和目标点。未知静态障碍物下的动态窗口方法(Dynamic Window Approach) 是一种实时避障的局部规划技术，通过将轮式机器人的位置约束转化为速度约束来实现。该算法根据这些约束进行速度采样，并生成一系列选定速度的动作轨迹，再利用评价函数选择评分最高的轨迹以执行最优的速度策略。在仿真中，黄色表示静态障碍物，红色则代表可移动障碍物。
     
  • DStar（动态路径规划）算法
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    DStar算法是一种先进的路径规划技术，它能够实时更新和优化移动机器人或代理人的行进路线，适应环境变化。 D*算法又称为动态A*算法，在未知环境或有动态障碍物出现的情况下，使用传统的A*算法需要放弃之前的搜索结果（如open表和close表），重新进行规划，这会导致计算时间的增加。而D*算法的核心思想是先用dijkstra或A*从目标点向初始点反向搜索，然后机器人从起点朝目标点移动，在遇到动态障碍物时只需局部调整路径即可，这样大大提高了效率。本仿真基于matlab进行了D*算法的动画演示。
     
  • 测试_基于动态人工势场的动态障碍物路径规划方法
    优质
    本研究提出了一种基于动态人工势场理论的路径规划算法，专门针对移动机器人在存在动态障碍物环境中的导航问题，有效提升了避障能力和路径优化性能。 该模型采用人工势场法进行避障程序设计，其中包含一个动态障碍物和一个静态障碍物。
     
  • 【路径规划】利用动态窗口DWA算法实现动态避障的Matlab代码.m
    优质
    本资源提供基于动态窗口（Dynamic Window Approach, DWA）算法的Matlab代码，用于实现移动机器人在复杂环境中的实时路径规划与动态避障功能。 我开发了一款用于船舶避碰的动态避碰仿真软件，可以直接运行，并且参数可以调整。
     
  • 静态路径规划及其与动态路径规划的对比，MATLAB实现
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    本研究探讨了静态路径规划方法，并通过MATLAB进行实现。文中同时分析了静态路径规划与动态路径规划之间的差异，为不同场景下的路径选择提供理论依据和技术支持。 基于二维栅格地图并通过基本蚁群算法进行全局路径规划。
     
  • 最短路径的动态规划法
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    简介：最短路径的动态规划法是一种用于解决图论中寻找两点间最短路径问题的技术，通过将大问题分解为小问题来优化计算效率。 使用动态规划法解决有向图的最短路径问题，并用C++编写程序以生成可执行文件（exe）。
     
  • 动态路径规划模拟.nlogo
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    动态路径规划模拟.nlogo是一款用于研究和教学的NetLogo模型，它通过模拟不同环境下的路径优化问题，帮助用户理解和分析动态系统中的路径选择策略。 使用NetLogo编写D*lite（简化版）：采用A*或迪杰斯特拉算法寻找最短路径，然后沿着找到的路径行走，并检测路径成本变化。如果发现路径成本增加，则重新搜索新的最短路径。不知道这样的思路是否正确，请指教；如果有进一步改进的地方也请分享，相互学习。