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基于高德提供的路径规划服务。

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简介:
利用高德提供的路径规划功能,该系统能够支持设置最多十二个途经点,从而实现更灵活的行程安排。

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客服
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  • 地图
    优质
    本项目采用高德地图API进行路径规划,旨在为用户提供高效、准确的导航服务。通过智能算法优化路线选择,支持实时交通信息更新,确保用户出行便捷无忧。 基于高德地图的路径规划功能,支持最多选择12个途经点。
  • Cesium与API(.vue)
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    本项目采用Cesium和高德API技术,在.vue文件中实现三维空间内的路径规划功能,为用户提供精确、实时的地图导航服务。 基于Cesium结合高德API做的路径规划.vue组件。
  • Python使用地图API代码
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    本段代码展示了如何利用Python语言调用高德地图API进行路径规划,包括获取起点与终点间的驾车、公交及步行路线信息。适合于开发者学习和应用地图服务功能。 高德地图路径规划API的批量获取代码示例可以帮助开发者更高效地处理大量地点之间的路线计算需求。通过使用该API,可以轻松实现多起点到多终点的距离、时间以及具体导航线路信息的查询与返回,适用于物流配送、出行应用等多种场景下的开发工作。 为了利用高德地图路径规划API进行批量请求,在代码编写时需要注意以下几点: 1. 首先确保已申请并获取了有效的密钥(Key)。 2. 构建符合文档规范的数据结构来组织起点与终点信息,以便于一次性提交多个查询任务。 3. 根据需求选择合适的出行方式参数,并设置好其他相关选项如躲避拥堵等偏好设定。 4. 发送HTTP请求至API接口地址,将上述准备好的数据作为请求体的一部分发送出去。 5. 接收返回结果后进行解析处理,提取所需信息并根据业务逻辑进一步应用。 在实际操作中,请参考官方提供的详细文档说明来完成具体实现。
  • 蚁群算法三维研究_三维__三维_蚁群_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。
  • Matlab_Vrep_2d_mapping-master__vrep__
    优质
    这是一个使用MATLAB和V-REP软件进行二维地图构建与路径规划的项目。它展示了如何在虚拟环境中实现自动导航算法,特别适合机器人技术的学习与研究。 Matlab与Vrep联合仿真可以实现路径规划。
  • PPO_PPO_Path_Planning.zip
    优质
    本项目为一个基于Proximal Policy Optimization(近端策略优化)算法实现的路径规划方案,旨在提高机器人或自主系统在复杂环境中的导航效率和稳定性。通过智能调整行动策略以应对动态障碍物,该项目提供了一种新颖有效的路径规划方法,并已封装成PPO_Path_Planning.zip文件便于下载与应用研究。 基于ppo的路径规划研究了如何利用强化学习中的PPO算法进行有效的路径规划。通过这种方法,可以提高机器人或自动驾驶系统在复杂环境下的导航性能。研究表明,与传统的路径规划方法相比,采用PPO算法能够更好地适应动态变化的环境,并且具有更强的学习能力和泛化能力。
  • JavaScript地图驾车模拟代码.zip
    优质
    本资源提供基于JavaScript开发的高德地图API实现的驾车路径规划模拟代码,适用于Web前端开发者进行路线查询与展示。 在“JS高德地图模拟驾车路线规划绘制代码.zip”压缩包里包含了一个使用HTML5技术实现的JavaScript示例,主要展示了如何利用高德地图API来规划并绘制驾车路线。这个项目对于开发者来说是一个很好的学习和实践案例,不仅可以直接使用,也可以根据需求进行二次开发。 我们需要了解HTML5中的核心特性——`