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基于Hybrid-Astar的路径规划MATLAB代码

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简介：
本项目提供了一套基于Hybrid-A*算法的路径规划MATLAB实现代码，适用于无人车等移动机器人在复杂环境中的路径搜索与优化。 以车辆的运动学模型为节点基础，在A*算法中采用当前点到终点的距离与RS距离两者中的最大值作为H(n)函数的估计代价，并使用MATLAB（2016a及以上版本）实现该程序。具体程序介绍可参考相关文献或文档。 此处提到的方法结合了车辆运动学模型，考虑到了路径规划问题中动态障碍物规避的需求和效率优化的目标，在智能驾驶领域具有一定的应用价值。

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  • 基于Hybrid-Astar的路径规划MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于Hybrid-A*算法的路径规划MATLAB实现代码，适用于无人车等移动机器人在复杂环境中的路径搜索与优化。 以车辆的运动学模型为节点基础，在A*算法中采用当前点到终点的距离与RS距离两者中的最大值作为H(n)函数的估计代价，并使用MATLAB（2016a及以上版本）实现该程序。具体程序介绍可参考相关文献或文档。 此处提到的方法结合了车辆运动学模型，考虑到了路径规划问题中动态障碍物规避的需求和效率优化的目标，在智能驾驶领域具有一定的应用价值。
     
  • 混合A*路径规划（Hybrid-Astar-Planning）
    优质
    混合A*路径规划是一种结合了传统A*算法与实时动态规划(RRT)优点的高级路径搜索技术，特别适用于复杂环境下的机器人导航和自动驾驶系统。它通过优化搜索策略来提高计算效率并确保路径的最优性及可行性。 混合A*路径规划项目是后续工作的基础。感谢他在该项目中的出色贡献。此项目为非完整车辆实现了Hybrid-A*路径规划算法，并受到了相关启发。 我的主要贡献包括： - 测试并更新代码，使其能够在Linux Ubuntu 和 Mac OS上运行。 - 使用面向对象编程重构了代码结构。 - 将二维搜索算法从Dijkstra替换为了A*搜索算法。 - 更新启发式函数为max（非完整、无障碍、完整、无障碍）。 该项目的文件架构如下： ``` ├── CMakeLists.txt ├── README.md ├── data │ ├── map1.png │ ├── map2.png │ └── map3.png ├── include │ ├── algorithm.h │ ├── guidance.h（原内容提到的“gu”可能是一个文件名缩写，这里保持原文结构） ```
     
  • 基于Hybrid A*算法的路径规划（Matlab实现）
    优质
    本研究采用Hybrid A*算法进行路径规划，并在MATLAB环境中实现了该算法。通过结合车辆动力学约束和环境信息，提供高效的自动导航解决方案。 该代码资源提供了一个实现了hybrid A*算法的程序框架，有助于快速构建自己的路径规划系统。其核心部分包括： 1. 网格地图表示：通过将环境地图划分为网格，并记录每个网格的状态信息（如是否可通过、代价等），为路径搜索提供了有效的方式。 2. 连续和离散搜索：hybrid A*算法结合了连续空间中的快速搜索与离散空间中的精确规划，代码资源实现了这两种方法并提供相应的接口供使用。 3. 启发式函数：为了加速路径的查找过程，该框架还包含了一些启发式函数来评估节点的重要性。这些函数有助于选择最优扩展节点以更快地找到最佳路径。 通过利用基于hybrid A*算法的此路径规划代码资源，可以构建一个高效的系统应对各种复杂环境，并专注于解决具体问题。
     
  • Hybrid A* 路径规划器代码注释: hybrid-a-star-annotation
    优质
    本项目提供详细的Hybrid A*路径规划算法代码注释，帮助开发者理解其工作原理和实现细节。通过hybrid-a-star-annotation文档，用户可以轻松掌握该算法的优化技巧及应用方法。 Hybrid A* ROS源码中文注释本仓库是Hybrid A* 的ROS版代码注释。整体注释依据的主要参考文献有：DOLGOV D, THRUN S, MONTEMERLO M 等人在2008年发表的《自主驾驶中的路径规划实用搜索技术》；以及KURZER在2016年的报告《非结构化环境下的路径规划：适用于快速且确定性路径生成的Hybrid A* 实时实现》。
     
  • 【二维路径规划】利用Hybrid A*算法进行自主泊车路径规划（含MATLAB代码）
    优质
    本项目采用Hybrid A*算法实现车辆的自动泊车路径规划，并提供详细的MATLAB代码。通过结合A*搜索与汽车动态模型，有效解决了狭小空间内的精准停车问题。 基于hybridAStar实现的自主泊车库路径规划方案及MATLAB代码分享。
     
  • 【二维路径规划】基于RRT算法的避障路径规划Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种利用RRT（快速扩展随机树）算法进行二维环境下的避障路径规划的MATLAB实现。通过随机采样和图搜索技术，有效地寻找从起点到目标点的无障碍路径，并提供了相应的仿真测试案例以验证算法的有效性。适合于机器人学、自动化及相关领域人员研究学习。 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、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 基于RRT算法的路径规划-Matlab代码
    优质
    本项目采用Matlab实现快速随机树(RRT)算法进行路径规划，适用于机器人在复杂环境中寻找从起点到终点的有效路径。 采用RRT算法进行两点间的避障路径规划，包括随机树生长和路径生成两部分。此外，还加入了生成gif的代码，以便更好地展示结果。
     
  • MATLAB中的路径规划代码
    优质
    本项目提供了在MATLAB环境下实现路径规划算法的示例代码，适用于机器人技术与自动化领域研究者及工程师学习和应用。 路径规划 MATLAB 势场法 内有详细注解。这段文字描述了一篇关于使用MATLAB进行路径规划并采用势场法的文章，文章中包含详细的解释和示例代码。