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基于Hybrid A*算法的路径规划(Matlab实现)

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简介:
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。

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客服
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  • Hybrid A*Matlab
    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* 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》。
  • AMATLAB
    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。
  • 混合A*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) ```
  • A*
    优质
    本项目探讨了在路径规划领域中广泛应用的A*搜索算法的具体实现。通过详细阐述其原理与优化策略,旨在提高算法效率和适用性,为解决复杂的寻径问题提供有效方案。 一种A*算法的代码可用于机器人路径规划与避障,为路径规划提供参考。
  • A
    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。
  • MATLABA*仿真
    优质
    本研究运用MATLAB平台实现A*算法的路径规划仿真,旨在优化搜索效率与路径长度,适用于复杂环境下的机器人导航和自动驾驶系统。 A* 路径规划算法的MATLAB仿真研究
  • A*MATLAB程序
    优质
    本程序利用A*搜索算法实现高效的路径规划,适用于二维网格环境,通过MATLAB语言编写,可灵活调整参数以适应不同应用场景。 使用A*算法进行二维路径规划的Matlab程序可以直接运行。这种实现方式通常被称为AStar算法。
  • Hybrid-AstarMATLAB代码
    优质
    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。
  • 【二维】利用Hybrid A*进行自主泊车(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。