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基于MATLAB的PSO路径规划源码,适用于Matlab 2021a,运行pso.m可动态展示路径变化

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简介:
本项目提供了一个基于MATLAB的粒子群优化(PSO)算法实现路径规划的代码,兼容于MATLAB 2021a版本。通过执行主文件pso.m,用户可以实时观察和分析路径搜索过程中的动态变化情况。 版本:matlab2021a,包含仿真操作录像,使用Windows Media Player播放。 领域:曲线路径规划避障。 内容:基于PSO粒子群优化算法的曲线路径规划避障MATLAB仿真。 具体代码如下: ```matlab particle(i).Velocity.x = w*particle(i).Velocity.x ... + c1*rand(VarSize).* (particle(i).Best.Position.x - particle(i).Position.x) ... + c2*rand(VarSize).* (GlobalBest.Position.x - particle(i).Position.x); ``` 注意事项:确保MATLAB左侧当前文件夹路径设置为程序所在的位置,具体操作可以参考视频录像。

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  • MATLABPSOMatlab 2021apso.m
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    本项目提供了一个基于MATLAB的粒子群优化(PSO)算法实现路径规划的代码,兼容于MATLAB 2021a版本。通过执行主文件pso.m,用户可以实时观察和分析路径搜索过程中的动态变化情况。 版本:matlab2021a,包含仿真操作录像,使用Windows Media Player播放。 领域:曲线路径规划避障。 内容:基于PSO粒子群优化算法的曲线路径规划避障MATLAB仿真。 具体代码如下: ```matlab particle(i).Velocity.x = w*particle(i).Velocity.x ... + c1*rand(VarSize).* (particle(i).Best.Position.x - particle(i).Position.x) ... + c2*rand(VarSize).* (GlobalBest.Position.x - particle(i).Position.x); ``` 注意事项:确保MATLAB左侧当前文件夹路径设置为程序所在的位置,具体操作可以参考视频录像。
  • 学习(附带Matlab 8795期).zip
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    本资源提供一种利用强化学习技术进行路径规划的方法,并包含详细的Matlab实现代码。适合研究与学习使用,帮助深入理解算法应用。 在当今科技领域内,路径规划是一个备受关注的研究课题,在机器人学、自动驾驶汽车、智能交通系统以及游戏开发等多个方面都有着重要的应用价值。其核心目标是为移动对象寻找从起点到终点的最优路线,这条路径需要确保安全无碰撞,并且通常还要满足最短距离或最低成本等性能指标的要求。 强化学习作为一种人工智能技术,近年来在路径规划领域展现了巨大的潜力。它是一种通过智能体与环境交互来优化决策策略的方法;其基本原理是让智能体执行动作以获得奖励反馈,从而不断改进行为模式。利用这种机制,在路径规划中可以引导智能体探索并适应复杂环境,最终找到最佳路线。 本资料包包括了【路径规划】强化学习路径规划【含Matlab源码 8795期】.zip文件内容,其中包含了与基于强化学习的路径规划相关的MATLAB源代码。作为一款广泛应用于算法开发、数据可视化及数值计算等领域的工程软件工具,MATLAB为科学计算和算法实现提供了理想的平台环境。这些提供的源代码允许用户直接使用或研究相关技术细节,快速掌握并应用强化学习在路径规划中的实际操作。 通过这份材料,科研人员与开发者能够了解如何利用强化学习方法进行路径规划的实施过程: 1. 环境建模:首先需要建立准确反映移动对象所处环境特征的模型。 2. 定义状态和动作:明确智能体可能经历的各种情况及可执行的操作类型。 3. 奖励函数设计:创建有效的奖励机制是强化学习的关键,它指导着智能体的学习方向与效率水平。 4. 策略优化:通过不断的尝试与反馈循环更新策略以最大化累积收益。 5. 路径生成:根据所学策略自动生成路径方案。 此外,该资料包内还包含了一段视频【路径规划】强化学习路径规划【含Matlab源码 8795期】.mp4。这段视频可能是一部教学影片,深入解释了强化学习应用于路径规划的概念、方法与步骤,并结合MATLAB代码的实际应用进行了示范演示。观看该视频有助于用户更加直观地理解整个过程及其操作技巧。 总的来说,这个资料包为用户提供了一个从理论到实践的完整解决方案框架,在涵盖强化学习基础原理的同时也具体说明了如何在实际场景中实现路径规划任务,特别适合于寻求掌握或深化了解相关技术应用的研究人员和工程师。
  • PSO算法
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    本研究提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的路径规划方法,有效解决了复杂环境下的路径搜索问题,提高了路径规划的效率和准确性。 PSO算法路径规划问题主要是在存在障碍物的情况下从一点到达另一点的路径规划。
  • PSO粒子群优机器人与避障仿真(使MATLAB 2021a
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    本研究采用PSO算法在MATLAB 2021a环境下实现机器人路径规划及避碰仿真,提高动态环境下的导航效率和安全性。 机器人路线规划仿真避障,使用MATLAB 2021a进行粒子群算法的仿真测试。定义了以下全局变量: - c1:学习因子1; - c2:学习因子2; - w:惯性权重; - MaxDT:最大迭代次数; - m:搜索空间维度(未知数个数); - N:初始化群体个体数目; - eps: 精度设置(在已知最小值时使用); - Kmax: 初始化x时的最大迭代次数; - Qmax: 初始化粒子全部重新初始化用的最大迭代次数; - fitw1和fitw2:适应值函数中的两个权重; - pathta:移动的角度为60度; - psosued:表示粒子群成功标志; - pathsued:路径。
  • 及其与对比,MATLAB实现
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    本研究探讨了静态路径规划方法,并通过MATLAB进行实现。文中同时分析了静态路径规划与动态路径规划之间的差异,为不同场景下的路径选择提供理论依据和技术支持。 基于二维栅格地图并通过基本蚁群算法进行全局路径规划。
  • 与窗口在处理障碍物中——窗口法
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    本研究探讨了路径动态规划和窗口路径规划方法在应对移动环境中动态障碍物挑战的应用,并深入分析了基于动态窗口法的动态路径规划技术,为机器人导航提供高效解决方案。 动态窗口法可以用于实现二维路径规划,并且能够设置圆形的静态或动态障碍物。
  • Matlab学习Q-Learning进栅格地图【附带Matlab 2720期】.mp4
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    本视频教程详细讲解如何利用Matlab中的Q-Learning算法实现栅格地图上的最优路径规划,包含完整代码分享。适合机器人导航与AI学习者深入研究。 在平台,“佛怒唐莲”上传的视频配有对应的完整可运行代码,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数文件;无需单独运行 - 运行结果效果图展示 2. 支持版本 Matlab 2019b。如遇到问题,请根据提示进行修改,或直接咨询博主。 3. 操作步骤如下: 第一步:将所有代码和资源放置在当前的Matlab工作目录中; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行程序并等待结果生成。 4. 服务内容 若需进一步的服务,请联系博主,包括但不限于以下方面: - 博客或资料完整代码提供; - 学术期刊或参考文献的复现工作; - 根据需求定制Matlab程序; - 科研项目合作。
  • 切实PRMMatlab
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    本简介提供了一段用于实践的PRM(概率路图)路径规划算法的MATLAB实现代码。此代码旨在帮助用户理解和应用PRM算法解决复杂环境下的机器人导航问题,提供了详细的注释和示例数据以供学习参考。 这段文字描述了一段能够在MATLAB环境中运行的代码,该代码实现了二维环境下机器人的路径规划方法——概率路图法(PRM)。此外,还附有简单的文档进行说明。