Advertisement

具有异构多威胁的复杂三维环境路径规划算法 3D-A-star.zip

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

简介：
本资源提供了一种针对复杂三维环境中多种威胁挑战的路径规划解决方案，采用改进的A*算法（3D-A-star），有效应对异构多威胁场景。 该算法对复杂山地三维环境进行模拟建模（地形可变），在计算接近代价时考虑了雷达、防空火炮、地空导弹等多种威胁因素的影响。路径稳定且连续，无死区。结果包括运算时间、路径长度和总威胁等信息。此外，还包含一个打包成子函数的模块，可以直接调用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 具有异构多威胁的复杂三维环境路径规划算法 3D-A-star.zip
    优质
    本资源提供了一种针对复杂三维环境中多种威胁挑战的路径规划解决方案，采用改进的A*算法（3D-A-star），有效应对异构多威胁场景。 该算法对复杂山地三维环境进行模拟建模（地形可变），在计算接近代价时考虑了雷达、防空火炮、地空导弹等多种威胁因素的影响。路径稳定且连续，无死区。结果包括运算时间、路径长度和总威胁等信息。此外，还包含一个打包成子函数的模块，可以直接调用。
     
  • 三维A星算法_AStar_路径规划_三维路径规划
    优质
    本项目专注于实现三维空间中的A*（A-Star）算法应用于路径规划问题。通过优化搜索策略，能够高效地寻找从起点到终点的最佳路径，尤其适用于复杂环境下的三维路径规划挑战。 A星算法可以用于实现三维路径规划。对路径规划和A星算法感兴趣的人可以参考这种方法。
     
  • 无人机在移动威胁环境中的路径规划
    优质
    本文探讨了在存在动态威胁的环境中，如何有效进行无人机路径规划，以确保飞行安全和任务效率。通过分析不同算法的应用与优化，提出适应复杂环境挑战的新策略。 本段落提出了一种基于威胁状态预测的模型预测控制（MPC）算法，用于无人机动态路径规划中的快速移动威胁问题。通过使用转换量测卡尔曼滤波器来预测移动威胁的状态，该方法弥补了传统MPC算法在处理快速移动威胁时的不足之处。根据对移动威胁进行预测后的状态信息，评估无人机面临的潜在风险，并将其与路径长度等约束条件一起纳入目标函数中。通过对这个目标函数进行滚动优化，可以实时生成一系列控制指令以完成路径规划任务。仿真结果显示该方法能够有效地避开移动威胁并实现动态路径调整。
     
  • 基于蚁群算法的三维路径规划研究_路径规划三维_路径规划_三维路径规划_蚁群路径规划_蚁群算法
    优质
    本文探讨了在复杂环境中应用蚁群算法进行三维路径规划的研究，旨在优化移动机器人的导航策略。通过模拟蚂蚁觅食行为，该算法能够有效寻找最优路径，适用于机器人技术、自动驾驶等领域。 基于蚁群算法的三维路径规划，包含可在MATLAB上运行的源程序。
     
  • 【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。
     
  • 【GWO三维路径规划】基于灰狼算法的复杂山地危险环境无人机路径规划（含MATLAB源码，7840期）.zip
    优质
    本资源提供了一种利用灰狼优化算法进行无人机在复杂山地危险环境中路径规划的方法，并附有MATLAB实现代码。适合研究与学习使用。 在Matlab武动乾坤上传的视频中，每个视频都有对应的完整代码可供下载，并且这些代码已经过测试可以正常运行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 其他调用函数文件；无需单独运行 - 运行结果效果图展示 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修改。 3. 如何操作： 步骤一：将所有下载好的文件放置于当前工作目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕并查看结果。 4. 如果需要进一步的仿真咨询或其他服务，请联系博主。 - 可提供博客或资源的相关完整代码 - 协助复现期刊文章中的Matlab程序 - 接受定制化的Matlab编程需求 - 开展科研合作
     
  • A*算法的路径规划
    优质
    简介：A*算法是一种在图形搜索中用于寻找两个顶点之间最短路径的有效方法，在路径规划领域有着广泛应用。 使用A*算法进行路径规划的程序由国外开发者编写，该程序能够逐步展示A*算法的搜索过程，有助于理解其核心原理。
     
  • 基于A*算法的三维地图最优路径规划
    优质
    本研究运用A*算法在三维地图环境中探索并实现最优路径规划，旨在提高路径搜索效率与准确性。通过综合考虑空间障碍物及距离成本因素，该方法适用于机器人导航和虚拟现实领域。 本段落研究了在山地环境下基于A*算法的人行最优路径规划方法，并特别针对三维地图进行了优化设计。考虑到三维地形数据（如DEM）缺乏路网覆盖的情况，我们对传统的A*算法进行改进，以适应复杂的地理条件。改进后的算法首先将空间距离转换为水平距离计算，然后判断总长度是否最短，从而找到一条相对平缓且较短的路径。 在搜索过程中，本段落引入了周围环境的整体坡度信息作为启发式策略的一部分，这有助于减少规划出的路线穿越陡峭地形的可能性。实验结果显示，改进后的算法能够生成更符合步行习惯、更加平坦和长度优化的人行路径方案。
     
  • 基于MATLAB的无人机三维路径规划A*算法
    优质
    本研究运用MATLAB平台开发了一种针对无人机三维路径规划的A*算法，优化了复杂环境下的飞行路线选择与导航问题。 本段落将深入探讨基于Matlab的无人机三维路径规划A*算法的应用与原理。A*算法是一种图形搜索方法，用于寻找从起点到终点的最优路径，并结合了Dijkstra算法的特点及启发式信息，提高了搜索效率。在无人机导航中，该算法尤为重要，因为它能有效避开障碍物并确保飞行安全。 接下来我们分析Matlab在此类项目中的作用。作为一种强大的数学计算工具，Matlab具备内置可视化功能和丰富图形库资源，在三维空间路径绘制与模拟方面表现优异。本项目通过使用Matlab创建了一个三维地图环境来展示无人机的飞行路线及周围障碍物情况。 A*算法的核心在于其评估函数f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)代表从起点到当前节点的实际成本，h(n)则为估计的成本值。结合这两部分有助于选择最有潜力到达目标位置的路径点进行扩展，从而避免无效搜索过程。 在三维路径规划中，A*算法需考虑更多因素如无人机飞行高度、速度及避障策略等。为此，在实施过程中可能采用体素化技术将空间划分为小立方单元，并利用这些单元间的连接应用A*算法寻找最优路线。同时，根据实时数据更新h(n)函数中的参数来反映无人机的高度变化需求。 在实际操作中，传感器信息（例如雷达或激光雷达）可用于动态调整障碍物位置以适应环境变化。另外，为了提升路径平滑度，在规划完成后可能需要进行额外的优化处理如样条插值等手段。 项目文件包内包含实现上述算法所需的源代码及相关数据文档，适合初学者学习和理解A*在三维空间中的具体应用步骤。这一案例展示了如何结合高级算法与可视化工具解决复杂环境下的路径规划问题，并为希望深入无人机控制及路线规划领域的人士提供宝贵的学习资源。
     
  • 基于A*算法的二维多无人机路径规划
    优质
    本研究提出了一种采用A*算法进行二维空间中多架无人机协同路径规划的方法，有效提高了任务执行效率与资源利用率。 基于A*算法的二维多无人机航线规划方法研究了如何在二维空间内为多个无人机设计高效的飞行路径。这种方法利用A*搜索算法来寻找从起点到终点的最佳路线，同时考虑了避障和其他约束条件，以确保所有无人机能够安全、高效地完成任务。