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POMDP代码资料.rar_导航路径规划_路径规划代码_车辆路径规划_车载导航系统

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简介：
本资源包含一系列关于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)在导航路径规划中的应用代码，尤其适用于车辆路径规划及车载导航系统的开发与研究。 用于POMDP的蒙特卡罗仿真程序在实验中被证明对于路径规划和无人车导航非常有效。

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  • POMDP代码资料.rar_导航路径规划_路径规划代码_车辆路径规划_车载导航系统
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    本资源包含一系列关于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)在导航路径规划中的应用代码，尤其适用于车辆路径规划及车载导航系统的开发与研究。 用于POMDP的蒙特卡罗仿真程序在实验中被证明对于路径规划和无人车导航非常有效。
     
  • 车辆导航中快速路径规划的算法研究
    优质
    本研究聚焦于开发高效的算法，旨在提升车辆导航系统中的路径规划速度与准确性，以实现更快、更智能的路线推荐。 文章主要探讨了车辆导航中的规划算法，并对其与其它算法的优化程度进行了比较分析，最终得出了相应的规划结论。这是一篇有价值的参考文献。
     
  • Matlab_Vrep_2d_mapping-master_路径规划_vrep路径规划_路径_
    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。
     
  • 【无人车路径规划】Frenet坐标系路径规划代码包:frenet-path-planning.zip
    优质
    本代码包提供基于Frenet坐标的无人车路径规划解决方案，包含生成安全、高效的行驶轨迹所需的核心算法和函数。适合自动驾驶研究与开发使用。 无人车路径搜索是一个复杂的问题，但要入门这个领域需要先掌握一些基础知识。不同于机器人中的常见路径规划算法（例如ROS中的基于costmap的算法），无人车的路径搜索算法更为先进且考虑的因素更多。 我们从最简单的概念开始：以一条曲线作为参照线，在这条线上定义坐标系，纵轴为前进方向(s)，横轴与s法向量垂直。由此构成Frenet坐标系。为什么不使用笛卡尔坐标系来规划无人车的路径呢？因为Frenet坐标系更简单且更适合处理无人车的路径规划问题。 在Frenet坐标系统下，我们可以将路径规划分解为两个部分：纵向（s方向）和横向（d方向）。首先求解纵向上的最优路径，然后解决横向上的最佳方案。最终合成一个最优化轨迹。
     
  • 车辆路径规划智能化
    优质
    简介：车辆路径规划智能化研究旨在通过运用先进的算法和智能技术优化配送或运输中的路线选择问题，以实现减少成本、提高效率的目标。 智能车的路径规划是自动驾驶领域中的关键技术之一。它涉及到车辆如何在复杂环境中找到最优行驶路线，确保安全、高效地到达目的地。这一过程包括定位、地图构建、路径搜索以及轨迹跟踪等多个环节，并且这些环节相互关联，共同构成了智能车自主导航的基础。 首先来看一下智能车的定位技术。在进行路径规划之前，车辆需要准确确定自己在环境中的位置。这通常通过全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）、雷达、激光雷达（LIDAR）和视觉传感器等多传感器融合实现。GPS提供全局位置信息，但可能因遮挡或精度限制而受到影响；IMU能够连续监测车辆姿态，但是存在漂移问题；雷达和LIDAR用于探测周围物体的距离与形状，帮助构建高精度的局部地图；视觉传感器则利用图像处理技术进行环境感知。通过这些数据融合，智能车可以实现精确的实时定位。 接下来是路径规划中的地图构建环节。在自动驾驶中，地图不仅包含道路几何信息，还包括交通标志、行人和障碍物等动态信息。高清地图（HD Maps）专为自动驾驶设计，包含了车道线、路标及交通信号灯在内的结构化信息，并需要智能车进行实时更新以应对环境变化。 路径搜索算法是路径规划的核心部分。常见的有A*算法、Dijkstra算法以及RRT（快速探索随机树）及其变种RRT*等。这些算法根据不同的环境特性和需求选择合适的路径，例如，静态环境中通常使用结合了全局最优性与启发式函数效率的A*算法；动态环境下则采用能在未知环境中迅速生成可行路径的RRT和RRT*。 一旦确定好路线后，智能车需要将它转换成连续轨迹的过程被称为轨迹规划。这一过程不仅要考虑路径可行性，还应确保行驶舒适度，如避免急转弯或频繁加减速。常用的方法包括贝塞尔曲线、S型曲线以及基于模型预测控制（MPC）的优化方法。 最后一步是轨迹跟踪，即将计划好的路线转化为实际车辆运动的过程，并采用诸如PID控制器或者滑模控制等控制理论来确保车辆按照预定路径行驶并对环境变化迅速作出响应。 总的来说，智能车的路径规划包括定位、地图构建、路径搜索、轨迹规划和轨迹跟踪等多个方面。每个环节都需要精确算法支持与多传感器数据融合。随着技术进步，未来智能车的路径规划将更加智能化，为出行带来更高的安全性和便利性。
     
  • MDVRP.zip_routing_多车辆_多中心_路径规划_多车辆路径
    优质
    本项目聚焦于解决多车辆、多配送中心的路径优化问题，通过改进的DVRP算法，旨在提高物流效率和减少运输成本。 利用遗传算法解决多中心车辆路径规划问题，并在MATLAB上实现该算法程序。