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月球车DEM创建及局部与全局路径规划(含MATLAB代码).zip

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简介:
该资源包含一个详细的月球车数字 elevation model (DEM) 创建教程以及局部和全局路径规划方法。附带实用的 MATLAB 代码,适用于学术研究和工程实践。 1. 版本:matlab2014、2019a、2021a,内含运行结果,如无法运行可联系作者。 2. 随附案例数据可以直接在Matlab程序中进行测试和使用。 3. 代码特点包括参数化编程、便于调整的参数设置、清晰易懂的编程思路以及详细的注释说明。 4. 使用对象:适用于计算机科学,电子信息工程及数学等专业大学生课程设计、期末作业或毕业论文项目。 5. 创作者是一位在某大型公司拥有丰富经验的专业算法工程师,在Matlab算法仿真领域工作超过十年;擅长于智能优化算法、神经网络预测模型建立以及信号处理等领域,并且对元胞自动机等多种领域的仿真实验有深入研究,如需更多相关仿真源码和数据集,请联系作者。

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客服
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  • DEMMATLAB).zip
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    该资源包含一个详细的月球车数字 elevation model (DEM) 创建教程以及局部和全局路径规划方法。附带实用的 MATLAB 代码,适用于学术研究和工程实践。 1. 版本:matlab2014、2019a、2021a,内含运行结果,如无法运行可联系作者。 2. 随附案例数据可以直接在Matlab程序中进行测试和使用。 3. 代码特点包括参数化编程、便于调整的参数设置、清晰易懂的编程思路以及详细的注释说明。 4. 使用对象:适用于计算机科学,电子信息工程及数学等专业大学生课程设计、期末作业或毕业论文项目。 5. 创作者是一位在某大型公司拥有丰富经验的专业算法工程师,在Matlab算法仿真领域工作超过十年;擅长于智能优化算法、神经网络预测模型建立以及信号处理等领域,并且对元胞自动机等多种领域的仿真实验有深入研究,如需更多相关仿真源码和数据集,请联系作者。
  • MOVE BASE
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    本项目聚焦于机器人技术中的MOVE BASE模块,深入探讨其全局和局部路径规划算法,旨在优化机器人的自主导航能力。 `move_base`是ROS(Robot Operating System)中的核心导航模块之一,负责生成全局路径和局部路径规划以实现机器人自主移动功能。 在`move_base`中,主要包含两个关键部分: 1. **全局规划器**:其任务是从起点到终点计算一条大致的路线。常见的算法包括Dijkstra、A*及动态势场等。 2. **局部规划器**:负责实时调整路径以避开障碍物,确保机器人能够安全地跟随预定路径行进。 ### 全局和局部路径规划详解 #### 一、概述 `move_base`在ROS中是一个关键模块,用于实现移动机器人的导航功能。它通过结合全局与局部的路径规划策略,在复杂环境中为机器人提供从起点到终点的有效路线指引,并确保安全到达目的地。 #### 二、全局路径规划 其主要目标是确定一条高效的路径连接起始点和结束点,而不考虑实时障碍物的影响。 ##### 全局规划器(Global Planner) 常用的算法如下: 1. **Dijkstra算法** - 利用广度优先搜索遍历所有可能的路径来寻找最短距离。 2. **A* (A Star) 算法** - 结合了启发式信息,比Dijkstra更高效。 3. **动态势场(Dynamic Potential Field)算法** - 通过定义吸引和排斥力处理障碍物问题。 #### 三、局部路径规划 在全局路线的基础上进行即时调整以避开实时检测到的障碍物,并确保机器人能够沿着预定路径前进。 ##### 局部规划器(Local Planner) 常用的策略包括: 1. **动态窗口方法(Dynamic Window Approach, DWA)** - 在当前速度附近生成速度组合,评估安全性与有效性。 2. **时间弹性带(Timed Elastic Band, TEB)** - 通过优化路径点位置来确保路径的安全性和平滑度。 3. **Base Local Planner** - 提供基本的局部规划功能,并可进行扩展定制以满足特定需求。 #### 四、全局路径规划的具体步骤 1. 确定起点和终点。 2. 使用代价地图表示环境信息,包括障碍物等数据。 3. 根据代价地图生成从起点到终点的大致路线。 4. 对生成的路径进行优化处理以提高效率或平滑度。 5. 将优化后的全局路径发送给局部规划器。 #### 五、配置与应用 `move_base`支持灵活选择和调整各种类型的规划器,通过修改配置文件来适应不同的应用场景。例如,可以指定使用哪种全局或局部规划策略,并根据需要进行参数设置以获得最佳效果。 #### 六、总结 在ROS中,`move_base`的全局路径与局部路径规划协同工作,在复杂环境中为机器人提供有效的导航解决方案。两者结合不仅确保了路线的有效性,还提高了机器人的避障能力和安全性。
  • MATLAB:结合模拟退火粒子群的DWA动态
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的路径规划方案,融合了模拟退火算法和粒子群优化进行全局搜索,并采用DWA方法做动态局部调整。 利用模拟退火-粒子群算法进行全局路径规划后,设置动态障碍物进行DWA局部规划。这只是将两种方法融合,并无太大难度,一看就会。如需详细了解,请参考相关文献或在线资源。
  • 智能小运动
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    本研究探讨了智能小车在复杂环境中的路径规划及局部避障技术,旨在实现高效、安全的自主导航。 智能小车路径规划是自动化与机器人技术中的核心课题之一,涵盖多种关键技术如路径规划、车辆运动控制、局部避障及全局导航策略等。这些技术在无人驾驶汽车、服务型机器人的开发以及各类自动导引系统的应用中发挥着重要作用。 首先,物理模型的建立对于理解小车的工作原理至关重要。该模型包括车身尺寸、质量分布和动力学特性等方面的数据信息。通过3D建模软件构建机器人实体,并设定各组件的具体参数(例如轮子直径与车辆重量),有助于我们设计出更加有效的控制策略。 其次,在进行路径规划时,了解机器人的位姿状态描述是必不可少的环节。这包括了位置坐标和姿态角度两个方面。常见的坐标表示方法有笛卡尔系统、极坐标及欧拉角等类型。准确地描绘小车当前所处的位置与方向对于计算最短路线至关重要。 接下来,运动学方程的应用能够帮助我们将预定路径转换为具体的执行指令。这包括了正向和逆向两种类型的运动模拟:前者是从关节角度推导出末端装置的坐标信息;后者则是根据期望位置反推出所需的角度值。在智能小车导航系统中应用这些方法可以提高其自主行驶的能力。 仿真模型是验证和完善路径规划算法的有效工具,通过虚拟环境测试各种情况(如障碍物和地形变化),我们能够观察到机器人对控制指令的反应,并据此改进设计以减少实际操作中的风险。 局部避障策略则专注于解决动态环境中即时决策的问题。当小车在行驶过程中遇到未预见的情况时,该算法可以迅速生成新的安全路径来确保其继续向目标前进。 全局运动规划则是寻找一条从起点到终点的最佳路线的过程,在此期间还需考虑绕过障碍物、速度限制以及路径平滑度等多个因素。常用的方法包括A*搜索算法和Dijkstra算法等技术手段。 综上所述,智能小车的路径规划是一个复杂且多层面的任务,涉及到了物理模型构建、位姿描述、运动学方程建立、仿真测试、局部避障及全局导航策略等多项关键技术环节。只有全面掌握并有效整合这些知识才能设计出既高效又安全的小车行驶方案。
  • MATLAB中五种算法的对比分析:A*和Dijkstra比拼,动态窗口法人工势场法在中的较量,...
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    本文深入探讨并比较了MATLAB环境下五种经典路径规划算法的应用效果,包括A*、Dijkstra全局路径规划方法以及动态窗口和人工势场两种局部规划策略。通过全面分析它们的优劣,为不同场景下的路径选择提供了理论依据和技术支持。 本段落对MATLAB中的五种算法路径规划进行了对比分析:包括A*(A星)与Dijkstra全局路径的比较、动态窗口法与人工势场法在局部规划上的对决,以及将A星算法与动态窗口法结合形成的全局和局部联合寻路策略。具体而言: 1. 使用了A*算法和Dijkstra算法进行全局路径对比分析。 2. 通过动态窗口法和人工势场法进行了局部路径优化的比较研究。 3. 将A* 算法用于生成全局路线,然后将结果作为输入提供给动态窗口方法以实现寻路。 文中详细展示了仿真图、对比图表,并附有表格进行数据分析。所有资料均制作成Word文档格式以便于复制和使用。此外,在迷宫型地图上进行了A星与Dijkstra算法的搜索路径对比实验。 该研究的所有内容均为作者亲自完成,且为最新研究成果,非常适合用于各种比较分析。 核心关键词包括:MATLAB;算法;路径规划;A* 算法;Dijkstra 算法;动态窗口方法;人工势场方法。
  • RRTMatlab- motion_planning: 机器人、映射探索算法
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    这段代码是用于实现局部随机树(RRT)路径规划算法的MATLAB程序,适用于机器人在复杂环境中的路径规划、地图构建和自主探索。 局部RRT路径规划的MATLAB代码主要用于运动计划。在Python环境下,则有多种路径规划算法的相关代码供参考。以下是几个例子: 为了更好地理解人工势能场(APF)算法,您可以运行jupyter-notebook中的相应文件。 快速探索随机树(RRT)算法用于路线图和路径构建: - 在二维环境中:可以查看`python_srcrrtsmain_rrt2D.py` - 而在三维环境里,则是`python_srcrrts3Drrt3D.py` 这些代码中,RRT节点及边缘通常以蓝色显示;从树中检索到的路径为绿色,而橙色曲线则代表了缩短后的轨迹。 此外,还有一种分层规划器(RRT + APF)的例子。在这种情况下,RRT作为全局路径构造器使用,并与APF结合用于局部轨迹创建。该算法不仅适用于单个自车车辆的情况,也能够处理多机器人系统的任务分配和协调问题。
  • TEB_Local_Planner_Without_ROS——TEB_算法
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    简介:TEB_Local_Planner_Without_ROS 是一种基于 TEB(时间弹性带)框架的局部路径规划算法实现,不依赖于ROS系统,适用于需要高效、精确导航的各种机器人平台。 teb_local_planner_without_ros, teb_局部路径规划算法,非ROS版本的teb_local_planner.zip文件提供了一个不依赖于ROS环境的解决方案。
  • ROS中的A*
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    本研究探讨了在机器人操作系统(ROS)环境下实现A*算法进行全局路径规划的方法。通过优化搜索策略和动态障碍物处理技术,提高机器人的自主导航能力与效率。 我开发了一个A*全局路径规划器插件,并已在ROS Indigo版本上进行了测试。请注意这不是ROS自带的A*算法插件。对于有兴趣学习如何编写ROS插件的同学来说,可以尝试下载并体验这个插件。
  • ROS详解编写方法
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    本书详细解析了ROS(Robot Operating System)中的全局路径规划技术,并提供了具体的编程实例和步骤,帮助读者掌握其应用与开发技巧。 ROS中的导航解析以及全局路径规划的讲解,并介绍如何编写自己的全局路径规划算法。
  • 改进A*算法DWA融合的仿真的对比避障研究
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    本研究结合A*算法与动态窗口法(DWA),探讨了机器人在复杂环境下的路径规划策略,通过全局与局部规划仿真对比分析,重点优化了实时避障性能。 本段落探讨了改进A*算法与动态窗口算法(DWA)融合策略在机器人路径规划中的应用,并进行了全局与局部规划的仿真对比及障碍物规避研究。通过MATLAB进行仿真,分析了基于改进A*算法与DWA算法规避未知障碍物的效果,展示了传统A*算法和改进A*算法之间的性能差异。 具体而言,在仿真中设置任意起点和终点以及动态或静态未知障碍物,并可更改地图尺寸以对比不同规模下的路径规划效果。通过融合改进的A*全局路径规划与DWA局部避障策略,机器人不仅能避开移动中的障碍物,还能保持安全距离。此外,本段落还提供了包含单个算法仿真结果及角速度、线速度等变化曲线在内的多种仿真图片。 关键词:改进A*算法; DWA算法; 路径规划; 机器人; MATLAB仿真; 未知障碍物; 全局路径规划; 局部路径规划; 对比分析。