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机器人学强化训练:运用RRT算法进行全局规划及人工势场法实现动态避障的局部规划.zip

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简介:
本资料深入讲解并实践了机器人学中的路径规划技术,包括RRT算法用于全局路径规划和人工势场方法实现动态障碍物规避策略。适合对机器人导航与避障感兴趣的初学者及进阶学习者参考使用。 机器人学强化训练包括动态避障功能,使用RRT算法进行全局规划,并采用人工势场法作为局部规划的C++代码实现。

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  • RRT.zip
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    本资料深入讲解并实践了机器人学中的路径规划技术,包括RRT算法用于全局路径规划和人工势场方法实现动态障碍物规避策略。适合对机器人导航与避障感兴趣的初学者及进阶学习者参考使用。 机器人学强化训练包括动态避障功能,使用RRT算法进行全局规划,并采用人工势场法作为局部规划的C++代码实现。
  • 【路径】利路径方案.zip
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    本资源提供了一种基于人工势场法的机器人避障路径规划方案。通过模拟物理吸引和排斥力,实现复杂环境中的动态路径规划与障碍物规避。 本段落涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多个领域的Matlab仿真代码。
  • MATLAB中五种路径对比分析:A*和Dijkstra路径比拼,窗口较量,...
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    本文深入探讨并比较了MATLAB环境下五种经典路径规划算法的应用效果,包括A*、Dijkstra全局路径规划方法以及动态窗口和人工势场两种局部规划策略。通过全面分析它们的优劣,为不同场景下的路径选择提供了理论依据和技术支持。 本段落对MATLAB中的五种算法路径规划进行了对比分析:包括A*(A星)与Dijkstra全局路径的比较、动态窗口法与人工势场法在局部规划上的对决,以及将A星算法与动态窗口法结合形成的全局和局部联合寻路策略。具体而言: 1. 使用了A*算法和Dijkstra算法进行全局路径对比分析。 2. 通过动态窗口法和人工势场法进行了局部路径优化的比较研究。 3. 将A* 算法用于生成全局路线,然后将结果作为输入提供给动态窗口方法以实现寻路。 文中详细展示了仿真图、对比图表,并附有表格进行数据分析。所有资料均制作成Word文档格式以便于复制和使用。此外,在迷宫型地图上进行了A星与Dijkstra算法的搜索路径对比实验。 该研究的所有内容均为作者亲自完成,且为最新研究成果,非常适合用于各种比较分析。 核心关键词包括:MATLAB;算法;路径规划;A* 算法;Dijkstra 算法;动态窗口方法;人工势场方法。
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  • 【路径】利改良MATLAB代码.m
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    本项目提供了一种基于改进人工势场算法的MATLAB代码,用于指导机器人在复杂环境中进行高效的动态避障路径规划。 障碍物参数可调节,包括速度、位置、形状等,实现实时动态避碰功能,真实可信。代码可以直接运行,并且有详细的注释,易于理解。放心购买。
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    本项目提供了一种基于改进人工势场法的机器人动态避障路径规划算法的MATLAB实现代码。通过优化传统的人工势场方法,有效解决了机器人在复杂环境下的实时路径规划与避障问题,确保了机器人的高效、安全运行。 障碍物可调节参数包括速度、位置、形状等,实现实时动态避碰功能,效果真实可信。代码可以直接运行,并且有详细的注释便于理解,请放心购买。
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    本资源提供了一种基于人工势场理论的机器人避障路径规划方法,并附带详细的MATLAB代码实现。适用于机器人学及相关研究与学习。 版本:matlab2019a 领域:路径规划-二维路径规划 内容:基于人工势场实现机器人避障路径规划问题附带Matlab代码.zip 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
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