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基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源码及项目开发说明.zip

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简介:
本资源提供基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源代码及相关文档,适用于研究与教学用途,帮助开发者理解并实现高效的AGV调度策略。 【资源介绍】基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源码+项目开发文档.zip 本仿真系统适用于多AGV物流分拣场景,并使用p5.js编写代码,推荐使用支持该语言的IDE如atom进行编辑。 **运行本地环境:** 1. 安装并配置好相关插件后(例如在Atom中安装p5js-toolbar),开启p5js-toolbar。 2. 通过点击“run”按钮即可启动仿真系统。 **优化版本说明** ### V1.0 - 实现了算法的基本功能,逻辑无明显错误。 - 输入参数包括:AGV的起点和终点、障碍物信息以及地图维度(行数与列数)。 - 输出为每个AGV在没有路径冲突情况下的完整路径数组。 ### V1.1 - 基本UI界面完成,提供了以下可调整参数: - 地图尺寸设置 - 障碍物比例设定 - AGV的起点和终点自由定义功能。 - 包含了直接执行模式与重置选项。 ### V1.15 - 进一步优化UI界面,并添加新特性如AGV新增、单步执行以及显示当前运行状态的功能。 ### V1.2 - 完成了删除AGV的功能,解决了相关存在的bug。 **已知问题及解决方案** 在某些情况下(例如图中所示),当一个AGV到达终点后,在实际操作中它会离开并继续下一个任务。然而,在仿真路径规划里,这个AGV会在其最终位置停留不动,从而与其他正在行驶的车辆产生冲突,导致系统陷入死循环。 - 为了解决这一问题,我们建议每个AGV都拥有一个任务列表,并在完成当前任务后自动切换到下一个待执行的任务上。此外,在补充路径时可以设置一些特殊的点来避免进一步的竞争情况。 ### V1.25 - 进一步修复了删除车辆的bug,初步实现了计时功能。 **关于计时功能** 对于单轮任务而言,需要对每个Agent单独进行时间记录;理想情况下应扩展到多轮任务,并直接为整个任务过程设置计时器。 【备注】 1. 此项目代码经过严格测试,在确保无误后才提供下载使用,请放心获取。 2. 该资源适合计算机相关专业的学生、教师以及企业员工,也适用于初学者学习提升之用。此外,它还可以作为毕业设计项目的参考或课程作业的一部分内容。 3. 如果有一定的编程基础,则可以根据个人需求修改现有代码以添加更多功能;或者直接应用于毕设项目中使用。欢迎下载并交流分享经验心得!

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  • CBSAGV仿.zip
    优质
    本资源提供基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源代码及相关文档,适用于研究与教学用途,帮助开发者理解并实现高效的AGV调度策略。 【资源介绍】基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源码+项目开发文档.zip 本仿真系统适用于多AGV物流分拣场景,并使用p5.js编写代码,推荐使用支持该语言的IDE如atom进行编辑。 **运行本地环境:** 1. 安装并配置好相关插件后(例如在Atom中安装p5js-toolbar),开启p5js-toolbar。 2. 通过点击“run”按钮即可启动仿真系统。 **优化版本说明** ### V1.0 - 实现了算法的基本功能,逻辑无明显错误。 - 输入参数包括:AGV的起点和终点、障碍物信息以及地图维度(行数与列数)。 - 输出为每个AGV在没有路径冲突情况下的完整路径数组。 ### V1.1 - 基本UI界面完成,提供了以下可调整参数: - 地图尺寸设置 - 障碍物比例设定 - AGV的起点和终点自由定义功能。 - 包含了直接执行模式与重置选项。 ### V1.15 - 进一步优化UI界面,并添加新特性如AGV新增、单步执行以及显示当前运行状态的功能。 ### V1.2 - 完成了删除AGV的功能,解决了相关存在的bug。 **已知问题及解决方案** 在某些情况下(例如图中所示),当一个AGV到达终点后,在实际操作中它会离开并继续下一个任务。然而,在仿真路径规划里,这个AGV会在其最终位置停留不动,从而与其他正在行驶的车辆产生冲突,导致系统陷入死循环。 - 为了解决这一问题,我们建议每个AGV都拥有一个任务列表,并在完成当前任务后自动切换到下一个待执行的任务上。此外,在补充路径时可以设置一些特殊的点来避免进一步的竞争情况。 ### V1.25 - 进一步修复了删除车辆的bug,初步实现了计时功能。 **关于计时功能** 对于单轮任务而言,需要对每个Agent单独进行时间记录;理想情况下应扩展到多轮任务,并直接为整个任务过程设置计时器。 【备注】 1. 此项目代码经过严格测试,在确保无误后才提供下载使用,请放心获取。 2. 该资源适合计算机相关专业的学生、教师以及企业员工,也适用于初学者学习提升之用。此外,它还可以作为毕业设计项目的参考或课程作业的一部分内容。 3. 如果有一定的编程基础,则可以根据个人需求修改现有代码以添加更多功能;或者直接应用于毕设项目中使用。欢迎下载并交流分享经验心得!
  • RRTMatlab仿.zip
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    本资源提供了一个基于快速扩展随机树(RRT)算法实现的路径规划Matlab仿真代码,适用于机器人技术、自动驾驶等领域研究。 基于RRT算法实现路径规划的Matlab仿真源码已获导师指导并通过了97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业项目。该资源下载后可以直接使用,无需进行任何改动,并且确保可以正常运行。这个项目完整无缺,能够满足相关学术要求和实践需求。
  • 智能体 - MultiAgentPathFinding
    优质
    MultiAgentPathFinding项目专注于开发先进的多智能体系统路径规划算法,并提供开源代码供学术研究和应用实践使用。 MultiAgentPathFinding 存储库的目的是使用灵活的环境选项(例如度量标准类型和可能的移动方向)来创建不同路径规划算法的实现。该项目是在HSE计算机科学学院第二年完成的。 在Linux和Mac上构建: 您可以选择“调试”或“发布”版本。 ``` cd MultiAgentPathFinding/Build/Release cmake ../../ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release make make install ``` 运行程序时,请使用以下命令进入相应的目录: ``` cd ../../Bin/{Debug | Release}/Dmitriy_ ```
  • A*单一AGV
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    本研究探讨了运用A*搜索算法优化自动化引导车辆(AGV)在复杂环境中的路径规划问题,旨在提高其导航效率与准确性。 本段落讨论了基于曼哈顿距离权重的A*算法在单AGV路径规划中的应用,并使用C#进行实现。同时,文章还介绍了如何对A*算法的运行时间进行可视化展示。
  • C++ AGV运行仿程序
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    本项目开发了一套基于C++的AGV路径规划与运行仿真程序,旨在优化自动引导车在复杂环境中的导航性能,并通过模拟测试验证其有效性。 一个简单的AGV仿真和路线查看程序,在VC6.0环境下运行。
  • 蚁群MATLAB仿(含完整文档数据).rar
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    该资源包含基于蚁群算法进行路径规划的MATLAB仿真程序,附有详细说明文档和相关数据集,提供完整的源代码以供学习参考。 资源内容为基于蚁群算法实现路径规划的MATLAB仿真(完整源码+说明文档+数据)。该代码具备参数化编程的特点,用户可以方便地更改相关参数,并且代码结构清晰、注释详尽。 此资源适用于工科生、数学专业以及对算法方向感兴趣的各类学习者。作者是一位资深的大厂算法工程师,在MATLAB、Python、C/C++和Java等语言的算法仿真方面拥有超过十年的工作经验,尤其擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等多个领域的实验研究。 欢迎对此课题有兴趣的学习者进行交流探讨。
  • MATLABA*仿
    优质
    本研究运用MATLAB平台实现A*算法的路径规划仿真,旨在优化搜索效率与路径长度,适用于复杂环境下的机器人导航和自动驾驶系统。 A* 路径规划算法的MATLAB仿真研究
  • ,MATLAB.zip
    优质
    本资源包含多种路径规划算法的MATLAB实现代码,适用于机器人技术、自动驾驶等领域研究与学习。 路径规划是机器人学与自动化领域中的重要课题之一,它涉及让机器或设备在特定环境中找到从起点到目标点的最优化路径。在此背景下,本段落主要探讨使用MATLAB进行路径规划的方法和技术。 作为一款强大的数学计算及数据分析平台,MATLAB提供了丰富的工具和函数库支持开发测试路径规划算法。以下为几个关键知识点: 1. **搜索方法**:常用的有A*(A-star)算法、Dijkstra算法以及RRT(快速探索随机树)等。其中A*结合了全局最优性与效率,在引入启发式函数后,通过减少不必要的路径探索来提高性能;而RRT则适用于动态和不确定环境,并通过生成随机节点逐步扩展树结构以寻找可行路线。 2. **栅格地图**:在MATLAB中通常采用栅格化方式表示环境。每个单元代表机器人可以移动的状态或位置。这简化了问题,使路径规划可通过操作二维数组实现。 3. **障碍物处理**:为防止碰撞,在规划过程中需避开环境中设置的障碍物区域,这些不可通行的位置可在栅格地图中相应标记出来。 4. **最短路径计算**:Dijkstra算法适用于寻找无阻碍条件下的最短距离路线;但在存在障碍时,A*通过估算剩余距离来指导搜索方向,从而找到更优解。 5. **连续到离散的转换**:规划出的连续路径需转化为机器人可执行的具体控制点序列。这通常利用样条插值或曲线拟合技术完成。 6. **优化处理**:为提高效率,可能需要对生成路径进行平滑化等后处理操作以去除不必要的弯折部分。 7. **实时性考量**:在某些场景下(如紧急响应),算法需快速给出结果。因此,在设计时应考虑计算复杂度与执行时间的关系,并通过优化提升性能表现。 8. **源码学习**:阅读并调试提供的MATLAB代码有助于深入了解各种路径规划方法的实现细节,进而加深理解。 9. **应用扩展性**:除了地面机器人外,路径规划技术还可应用于无人机、无人驾驶汽车或虚拟环境中角色导航等多个领域。 10. **模拟与可视化工具**:借助于强大的GUI和绘图功能,MATLAB能够方便地对路径规划过程进行模拟及结果展示。这对算法的理解调试非常有帮助。 综上所述,使用MATLAB开展的路径规划研究涵盖了搜索方法选择、环境建模、障碍物处理等多个方面,并通过实践源码加深了对其核心技术和实现方式的认识。