Advertisement

基于粒子群法的开源USV自主避障算法

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

简介：
本研究提出了一种基于粒子群优化（PSO）方法的开源无人水面艇（USV）自主避障算法，旨在提高USV在复杂环境中的导航安全性和效率。 一个简单的开源代码实现了一种基于粒子群法的无人水面艇（USV）自主避障算法，界面使用MFC制作。用户可以自行设置起点和终点，并添加静态或动态障碍物，还可以选择障碍物形态为圆形或者矩形。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于粒子群法的开源USV自主避障算法
    优质
    本研究提出了一种基于粒子群优化（PSO）方法的开源无人水面艇（USV）自主避障算法，旨在提高USV在复杂环境中的导航安全性和效率。 一个简单的开源代码实现了一种基于粒子群法的无人水面艇（USV）自主避障算法，界面使用MFC制作。用户可以自行设置起点和终点，并添加静态或动态障碍物，还可以选择障碍物形态为圆形或者矩形。
     
  • 路径规划.zip_AUV控制_动态障碍物_模糊粒子群_粒子群避障_避障粒子群
    优质
    本研究探讨了AUV在存在动态障碍物环境中的路径规划问题，提出了一种融合模糊逻辑与粒子群优化算法的新方法——模糊粒子群避障算法，有效提升了自主水下航行器的导航效率和安全性。 针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究，并提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法。首先建立了在水平面内进行路径规划的模糊规则，同时应用A/B模型来处理静态和动态障碍物的避障需求。考虑到模糊边界的选择可能会影响最终生成路径的质量，在这里利用了PSO算法对模糊集合进行了优化，以确保所生成的路径为最优解。通过设计并使用粒子群优化与模糊控制相结合(PSO-fuzzy)的算法进行动静态障碍物的避障路径规划，并且仿真结果验证了这种方法的有效性。
     
  • 基于粒子群算法的故障诊断研究_粒子群算法_slippedjk3_MATLAB应用_故障诊断MATLAB_故障诊断
    优质
    本文运用粒子群优化算法进行故障诊断的研究，通过MATLAB实现算法仿真与分析，探索其在故障检测和定位中的高效应用。作者slippedjk3深入探讨了该方法的适用性及优势。 基于MATLAB的例子群算法故障诊断实例展示了如何利用例子群优化（EPSO）算法进行复杂系统的故障诊断。该方法通过模拟群体智能行为来解决多变量、非线性问题，适用于电力系统、机械装备等领域的故障检测与定位。 具体实现中，首先需要定义待解决问题的数学模型以及目标函数；接着初始化粒子群，并设置相关参数如学习因子、最大迭代次数等；然后根据EPSO算法更新每个例子的位置和速度，在每一次迭代过程中评估当前解的质量并进行必要的调整。通过多次迭代后可以获得较优的故障诊断结果。 这种方法的优点在于能够处理非线性及多峰问题，具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，同时计算效率也较高。然而其缺点是参数选取较为关键，不当的选择可能会影响算法性能或收敛速度。因此，在实际应用时需要根据具体情况进行适当的调整和优化以达到最佳效果。
     
  • 粒子群算法及其代码_粒子群算法_粒子群
    优质
    本资源深入浅出地介绍了粒子群优化算法的概念、原理及应用，并提供了详细的Python实现代码，适合初学者快速上手。 粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化方法，灵感来源于鸟类觅食的行为模式。该算法在解决复杂多模态优化问题方面表现出色，在工程、科学计算及机器学习等领域有着广泛应用。 PSO的核心在于模拟一群随机飞行的粒子在搜索空间中寻找最优解的过程。每个粒子代表一个潜在解决方案，其位置和速度决定了它在搜索空间中的移动路径。粒子的行为受到个人最佳（pBest）和全局最佳（gBest）位置的影响。 算法流程如下： 1. 初始化：生成一组初始的位置与速度值，并设定最初的个人最佳及全局最佳。 2. 运动更新：根据当前的速度和位置，计算每个粒子的新位置；速度的调整公式为v = w * v + c1 * rand()*(pBest - x) + c2 * rand()*(gBest - x)，其中w是惯性权重，c1和c2是加速常数。 3. 适应度评估：通过目标函数来衡量每个新位置的解决方案质量。 4. 更新最佳值：如果粒子的新位置优于其个人历史最优，则更新pBest；若该位置也比全局最佳更好，则更新gBest。 5. 循环执行：重复上述步骤直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或收敛标准）。 作为强大的数值计算和建模工具，MATLAB非常适合实现PSO。在编写代码时可以利用其内置函数及向量化操作来高效地完成算法的实施。 通常，在MATLAB中实现粒子群算法包括以下部分： - 初始化：创建包含位置与速度信息的数据结构，并初始化pBest和gBest。 - 迭代循环：执行运动更新、适应度评估以及最佳值调整的过程。 - 停止条件判断：检查是否达到了预设的迭代次数或收敛标准。 - 输出结果：输出最优解及对应的适应度。 通过阅读并理解相关的MATLAB代码，可以深入掌握PSO的工作原理，并根据具体需求调优算法性能。例如，可以通过改变w、c1和c2值或者采用不同的速度边界策略来改善算法的全局探索与局部搜索能力。 粒子群优化是一种强大的工具，在寻找最优解时模拟群体行为模式。通过MATLAB提供的示例代码可以直观地理解和实现这一方法，并将其应用于各种实际问题中。
     
  • 基于MATLAB的粒子群算法
    优质
    本研究利用MATLAB软件平台，探讨并实现了粒子群优化算法的应用，旨在提高算法效率及解决复杂问题的能力。 function [xm,fv] = POS(fitness,N,c1,c2,w,M,D)
     
  • 自适应粒子群算法的MATLAB代码.zip_incomeixi_subjectksz_参数优化_粒子群算法_自适应粒子群
    优质
    本资源提供了一套用于实现自适应粒子群算法的MATLAB代码，适用于解决各类参数优化问题。通过改进传统PSO算法，增强了搜索效率和精度，在学术研究与工程应用中具有广泛用途。 利用自适应粒子群进行寻优的实验取得了良好的效果。在实际应用中，需要根据具体情况调整相关参数。
     
  • 基于MATLAB的自适应粒子群算法在三维空间路径避障中的优化应用
    优质
    本研究提出了一种基于MATLAB平台的自适应粒子群算法，旨在优化三维空间中移动物体的路径规划问题，特别针对动态环境下的障碍物规避进行了深入探讨。该方法通过调整粒子群参数实现高效寻优，从而为机器人导航、无人机飞行等领域提供有效解决方案。 使用MATLAB编程实现自适应粒子群算法，并设置多种三维路障以优化粒子群的三维路径避障问题。
     
  • DPSO离散粒子群算法及基本粒子群算法的Matlab源码.zip
    优质
    本资源包含DPSO离散粒子群优化算法和标准粒子群算法的MATLAB实现代码，适用于科研与工程应用中的智能优化问题求解。 DPSO离散粒子群算法及基本粒子群算法的Matlab源码包含了相关的实现代码。
     
  • 基于MATLAB的PSO粒子群算法
    优质
    本简介介绍了一种基于MATLAB实现的PSO（Particle Swarm Optimization）粒子群优化算法。该算法通过模拟鸟群觅食行为，有效地解决复杂问题中的参数优化难题。 PSO粒子群算法在Matlab中有多种改进版本。
     
  • 基于罚函数的改进粒子群算法.zip_基于罚函数的粒子群优化算法_约束粒子群_罚函数粒子群
    优质
    本研究探讨了一种基于罚函数改进的粒子群算法，针对复杂约束优化问题提出解决方案。该方法有效结合了罚函数技术和传统粒子群优化策略，提升了算法在处理约束条件下的搜索效率和解的质量。研究成果适用于多个工程领域中的优化难题。 在MATLAB中解决约束问题的算法里，罚函数结合粒子群算法具有较高的精度和较快的速度。