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RVO2:最优双向碰撞规避(C++)

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简介:
RVO2是一款使用C++编写的高效库,专门用于实现最优向量场中的双向碰撞规避算法,适用于模拟中人群或机器人的路径规划。 我们提出了一种避免多台独立移动机器人或代理在公共工作空间内相互碰撞的正式方法,在这种方法下,各代理无需直接通信即可实现无碰撞运动。我们的公式被称为最佳互避(ORCA),通过让每个代理承担一对碰撞规避任务的一半责任来确保无障碍运动的可能性。为每个代理选择最优动作的过程简化成求解低维线性程序,并且我们证明了生成的动作是平滑的。 我们在涉及数千个代理执行密集和复杂模拟方案的工作空间中测试了最佳互避方法,能在短短几毫秒内计算出所有代理无冲突行动的结果。RVO2库是我们算法在二维环境下开源C++ 98实现的一个版本,它提供了一个简洁易用的应用程序接口供第三方使用。用户可以指定静态障碍物来影响代理的运动路径。

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  • RVO2C++)
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    RVO2是一款使用C++编写的高效库,专门用于实现最优向量场中的双向碰撞规避算法,适用于模拟中人群或机器人的路径规划。 我们提出了一种避免多台独立移动机器人或代理在公共工作空间内相互碰撞的正式方法,在这种方法下,各代理无需直接通信即可实现无碰撞运动。我们的公式被称为最佳互避(ORCA),通过让每个代理承担一对碰撞规避任务的一半责任来确保无障碍运动的可能性。为每个代理选择最优动作的过程简化成求解低维线性程序,并且我们证明了生成的动作是平滑的。 我们在涉及数千个代理执行密集和复杂模拟方案的工作空间中测试了最佳互避方法,能在短短几毫秒内计算出所有代理无冲突行动的结果。RVO2库是我们算法在二维环境下开源C++ 98实现的一个版本,它提供了一个简洁易用的应用程序接口供第三方使用。用户可以指定静态障碍物来影响代理的运动路径。
  • RVO2-3D:三维空间中化互不C++)
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    RVO2-3D是一款采用C++编写的高效库,用于在三维空间中实现规避导航算法,确保多智能体系统中的对象能够实时优化路径并避免碰撞。 我们提出了一种正式的方法来避免多个独立移动的机器人或代理在公共工作空间中的相互碰撞,而无需进行通信。我们的方法被称为最佳互避(ORCA),通过让每个代理承担一半的责任来防止成对的碰撞,从而确保无碰撞运动的发生。为每个代理选择最优的动作简化为求解低维线性程序,并且我们证明了生成的动作是平滑的。 我们在涉及数千个代理的不同密集和复杂的工作空间中进行了测试,最佳互避方法能够在几毫秒内计算出所有代理的无冲突动作。RVO2-3D库是我们算法在三个方面上的开源C++ 98实现版本,并且它具有用于第三方应用程序的简单API。
  • 基于MATLAB的无人机编队路径划与算法-无人机编队-路径划-免-MATLAB
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    本文介绍了一种基于MATLAB开发的无人机编队路径规划方法,该方法能有效进行飞行路线规划及实时避撞处理。通过优化算法,实现了复杂环境下的多机协同作业和安全飞行。 本段落提出了一种基于改进的势场法与领导跟随者策略相结合的方法来解决无人机编队路径规划及碰撞避免问题。首先通过优化传统势场算法中的局部极小值以及提高计算效率的问题,对原有方法进行了升级。随后介绍了斥力场修正机制和快速搜索算法的应用,以增强系统的性能和稳定性。在团队协作方面,则采用了领导跟随者策略来保证编队内各无人机之间的协调控制,并详细说明了领导者与跟随者的路径规划方案。 通过Matlab仿真实验对该方法的有效性和可靠性进行了验证。该技术尤其适用于多无人机协同作业的场景,例如军事侦察、救援搜索等任务中,能够为复杂环境下的安全可靠导航提供有力支持和保障。文中提供的代码资源可供进一步研究开发时参考使用,在未来的工作计划里还考虑将此算法扩展到动态环境中,并结合深度学习进行优化升级。
  • 机械臂检测与八组逆解检测及障路径
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    本研究探讨了机械臂碰撞检测技术,并提出了一种基于八组逆解和智能算法的避障路径规划方法,旨在提高机器人操作的安全性和效率。 在机器人技术领域内,机械臂作为自动化设备,在工业生产线及复杂环境操作中被广泛应用。本段落聚焦于“碰撞检测、八组逆解的逆运动学问题以及避障路径规划”这一主题,这些知识点对于确保机械臂的安全和高效运行至关重要。 首先需要理解的是机械臂的运动学原理。它分为正向运动学与反向运动学两部分:前者是根据关节变量(如电机角度)来计算末端执行器在空间中的位置及姿态;后者则是通过给定的位置和姿态,求解出相应的关节变量值。“八组逆解”通常指的是处理机械臂的多自由度问题时可能出现的各种解决方案。由于结构复杂性,一个目标姿态可能对应多个不同的关节配置组合。 碰撞检测是确保安全操作的关键环节之一。其原理是在计算过程中将末端执行器的目标位置代入反向运动学方程求得对应的关节角度,并进一步利用正向运动学方程来确定各连杆在空间中的具体坐标,再与障碍物的位置进行比较以判断是否可能发生碰撞。 避障路径规划则是机械臂操作中另一个核心问题。当检测到潜在的碰撞风险时,需要重新计算一条避开所有已知障碍物的安全路线。这通常涉及使用诸如A*搜索算法、迪杰斯特拉算法或模型预测控制等技术来生成新的运动轨迹,并且还要考虑动态变化环境中的移动物体和人员安全区域。 为了实现上述功能,开发团队需具备机器人操作系统(ROS)、传感器数据处理能力以及三维建模与优化算法等相关技能。利用激光雷达或者深度相机这类感知设备收集周围信息并结合SLAM技术构建障碍物地图,则可以进一步提升避障精度与实时性。 综上所述,“机械臂碰撞检测和路径规划”是现代机器人技术中一个复杂且关键的领域,它融合了数学、控制理论及计算机科学等多个学科的知识。通过合理地运用逆运动学算法、高效的碰撞检测机制以及智能的路线优化策略,可以确保机器在各种复杂的环境中安全而高效的工作。
  • 检测
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    非规则碰撞检测是计算机图形学和游戏开发中的一项关键技术,用于判断两个形状不规则的对象之间是否发生接触或重叠。该技术在模拟真实物理现象、增强虚拟现实体验等方面发挥着重要作用。 在iOS开发中实现碰撞检测功能,并支持不规则形状的物体之间的碰撞。为了方便使用,可以将这些功能封装成一个类,这样开发者可以直接调用这个类来处理复杂的碰撞检测需求。
  • OpenGL.rar_OpenGL弹性_OpenGL_openGL小球_opengl小球_现象
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    本资源包提供了关于使用OpenGL实现物体弹性及碰撞检测技术的教程和代码示例,特别聚焦于两个小球之间的碰撞处理机制。 使用OpenGL编写的小球碰撞后会变色,并且碰撞是弹性碰撞。
  • RVO2-3D:三维(C)中佳互冲突免方案.zip
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    本资料包介绍了一种名为RVO2-3D的算法,用于在三维空间中实现高效的动态障碍物规避策略,特别适用于复杂的多智能体系统。 RVO2-3D在三维环境中提供了最佳的互冲突避免算法。该算法由北卡罗来纳大学教堂山分校版权所有,并以Apache许可证版本2.0发布。你可以根据许可协议使用这些文件,但需遵守相关条款。
  • C++小球检测
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    C++小球碰撞检测介绍了一种使用C++编程语言实现的小球之间自动识别和响应碰撞的技术方法。通过精确计算和判定,确保多个动态移动的小球能够准确无误地相互作用。此技术在游戏开发及物理模拟等领域具有广泛应用价值。 C++ 小球碰撞模拟