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基于C++的智能车A星三维路径规划源码实现及使用说明(在ROS环境中)

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简介:
本项目在ROS环境下,采用C++编程语言实现了基于A*算法的智能车三维路径规划功能,并提供了详细的源代码和使用指南。 智能车项目基于C++在ROS环境中实现A星三维路径规划的源码及使用说明现已上传完毕。所有代码都经过了个人毕业设计阶段严格的测试,并且确保功能正常后才发布,答辩评审时平均分达到96分,可以放心下载和使用。 1. 本资源中的项目代码均已通过实际运行验证并确认无误,请您安心下载。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考。无论是初学者还是有一定基础的学习者都适用,同样适用于毕业设计、课程作业等需求。 3. 对于具备一定编程能力的用户来说,在现有代码基础上进行修改和扩展以实现更多功能也是可行的选择。 下载后请先查看项目内的README.md文件(如果有的话),仅供学习参考之用,请勿用于商业用途。

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客服
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  • C++A使ROS
    优质
    本项目在ROS环境下,采用C++编程语言实现了基于A*算法的智能车三维路径规划功能,并提供了详细的源代码和使用指南。 智能车项目基于C++在ROS环境中实现A星三维路径规划的源码及使用说明现已上传完毕。所有代码都经过了个人毕业设计阶段严格的测试,并且确保功能正常后才发布,答辩评审时平均分达到96分,可以放心下载和使用。 1. 本资源中的项目代码均已通过实际运行验证并确认无误,请您安心下载。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考。无论是初学者还是有一定基础的学习者都适用,同样适用于毕业设计、课程作业等需求。 3. 对于具备一定编程能力的用户来说,在现有代码基础上进行修改和扩展以实现更多功能也是可行的选择。 下载后请先查看项目内的README.md文件(如果有的话),仅供学习参考之用,请勿用于商业用途。
  • ROSC++A
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    本项目旨在通过C++语言,在ROS平台下开发和实现一种高效的三维空间A*算法路径规划方案,以适应复杂的机器人导航需求。 【作品名称】:基于 C++实现在ROS中实现A星三维路径规划 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 在ROS中实现A星三维路径规划 1. cd catkin_ws 2. catkin_make 3. source devel/setup.bash 4. roslaunch grid_path_searcher demo.launch
  • A算法_AStar__
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    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。
  • 】利A算法解决障碍物Matlab代.md
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    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。
  • 】利A算法无人机Matlab代.md
    优质
    本Markdown文档提供了基于A星(A*)算法的MATLAB代码,用于实现无人机在复杂环境中的三维路径规划。 基于A星算法的无人机三维路径规划matlab源码提供了一种有效的方法来实现无人机在复杂环境中的自主导航。该代码利用了A*搜索算法的核心思想,结合空间几何计算技术,能够快速准确地找到从起点到终点的最佳飞行路线。此方法特别适用于需要考虑障碍物规避和效率优化的应用场景中。
  • A算法MATLAB
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下使用A*算法进行高效路径规划的方法和实践,旨在优化搜索效率与路径准确性。通过实验验证了该方法的有效性及优越性能。 在MATLAB中实现的八方向A星算法可以自定义地图大小、起点位置、终点位置以及障碍物比例。欢迎一起学习和探讨。
  • 】利A算法无人机栅格地图(MATLAB代).md
    优质
    本项目采用A星算法,在MATLAB环境中为无人机在三维栅格地图上进行高效的路径规划,提供了一种优化导航解决方案。 基于A星算法的无人机三维栅格地图路径规划matlab源码 该文档介绍了如何使用A星(A*)算法在MATLAB环境中实现无人机的三维栅格地图路径规划。通过这种方法,可以有效地找到从起点到终点的最佳路径,并考虑障碍物等因素的影响。
  • ROS下TurtleBot
    优质
    本项目研究在ROS环境中,利用TurtleBot机器人进行路径规划的方法与技术,探索最优路径算法的应用。 ROS机器人turtlebot路径规划涉及多种资源文件夹,包括OMPL_ros_turtlebot、贝塞尔曲线拟合后的rrt、move-base-ompl、navigation_tutorials以及relaxed_astar等,这些工具可用于进行深入的路径规划研究。
  • A算法
    优质
    本项目探讨了A*(A-Star)算法在路径规划中的应用,通过优化搜索策略来寻找从起点到终点的最佳路径,广泛应用于机器人导航、游戏AI等领域。 A星算法用于实现路径规划,可以直接运行代码。随机生成起点和终点,并使用A*算法找到最短路径,同时通过绘图展示最终结果。