Advertisement

利用A*算法进行机器人路径规划(用MATLAB实现)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目采用MATLAB编程环境,运用A*搜索算法解决机器人在复杂环境中的路径规划问题,优化了移动效率与安全性。 采用栅格法建模时,首先从文件读取bmp格式的图片并将其灰度化,然后将该图像划分为n*n个像素块以形成一个环境区域。在全局路径规划中,机器人的移动成本通过遍历栅格的数量来表示:机器人每覆盖一个新的栅格,其代价就是起点到当前节点所经过的所有栅格数量之和;而估计代价则是从当前位置到目标点的剩余栅格数总和。 当机器人选择要覆盖的目标栅格时,会先判断该位置是否为空闲区域(即无障碍物)。随后评估这个空闲栅格与其他相关联的空闲栅格之间的关联性。如果当前考虑的自由栅格具有最大的关联值,则将其选为下一个移动目标;若多个栅格拥有相同的最高关联属性值,在机器人可选择的方向中,优先按照顺时针顺序选取最近的一个作为下一步行动的目标位置。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • A*MATLAB
    优质
    本项目采用MATLAB编程环境,运用A*搜索算法解决机器人在复杂环境中的路径规划问题,优化了移动效率与安全性。 采用栅格法建模时,首先从文件读取bmp格式的图片并将其灰度化,然后将该图像划分为n*n个像素块以形成一个环境区域。在全局路径规划中,机器人的移动成本通过遍历栅格的数量来表示:机器人每覆盖一个新的栅格,其代价就是起点到当前节点所经过的所有栅格数量之和;而估计代价则是从当前位置到目标点的剩余栅格数总和。 当机器人选择要覆盖的目标栅格时,会先判断该位置是否为空闲区域(即无障碍物)。随后评估这个空闲栅格与其他相关联的空闲栅格之间的关联性。如果当前考虑的自由栅格具有最大的关联值,则将其选为下一个移动目标;若多个栅格拥有相同的最高关联属性值,在机器人可选择的方向中,优先按照顺时针顺序选取最近的一个作为下一步行动的目标位置。
  • 遗传Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于遗传算法解决机器人路径规划问题的MATLAB实现代码。通过模拟自然选择和遗传机制优化路径寻找过程,适用于研究与教学用途。 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。
  • RRTMATLAB
    优质
    本项目运用MATLAB实现了基于RRT算法的路径规划方法,旨在解决复杂环境下的机器人路径规划问题。通过随机采样和近似最近邻搜索技术,构建从起点到目标点的有效路径,并通过仿真验证了算法在不同场景中的可行性与稳定性。 基于RRT算法的路径规划实现(matlab)主要探讨了如何利用随机采样技术来解决机器人在复杂环境中的导航问题。该方法通过构建从起始点到目标区域的有效连接图,为移动机器人提供了一种高效且灵活的路径搜索策略。文中详细介绍了RRT算法的基本原理、具体步骤以及其在MATLAB平台上的实现细节,并分析了如何优化参数以适应不同的应用场景和环境约束条件。
  • MATLAB
    优质
    本项目运用MATLAB软件平台,通过算法设计与仿真,实现了高效的机器人路径规划。结合多种优化策略,旨在探索复杂环境下的最优路径解决方案。 给定一些障碍物,在此基础上完成一条无碰撞的路径规划。
  • A三维Matlab代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了基于A星(A*)算法的MATLAB代码,用于实现无人机在复杂环境中的三维路径规划。 基于A星算法的无人机三维路径规划matlab源码提供了一种有效的方法来实现无人机在复杂环境中的自主导航。该代码利用了A*搜索算法的核心思想,结合空间几何计算技术,能够快速准确地找到从起点到终点的最佳飞行路线。此方法特别适用于需要考虑障碍物规避和效率优化的应用场景中。
  • DQN(含MATLAB代码).zip
    优质
    本资源提供基于深度强化学习中的DQN算法实现的机器人路径规划方案,并附有详细MATLAB代码和说明文档。适合科研与学习参考。 版本:MATLAB 2019a 领域:基础教程 内容:基于DQN实现机器人路径规划附MATLAB代码.zip 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
  • DQN(含MATLAB代码).zip
    优质
    本资源提供了一种基于深度Q网络(DQN)的创新性方法来解决机器人路径规划问题,并附有详细的MATLAB实现代码,适用于研究和学习。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。
  • DQN(含Matlab代码).zip
    优质
    本资源提供了一个基于深度Q网络(DQN)的机器人路径规划解决方案,并附有详细的MATLAB实现代码。适合研究与学习使用。 版本:MATLAB 2014/2019a 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等多领域的MATLAB仿真。 内容介绍:标题所示,具体介绍可通过主页搜索博客获取。 适用人群:本科和硕士阶段的科研学习使用。 博主简介:热爱科研工作的MATLAB开发者,在技术与个人修养方面不断精进。如有合作意向,请私信联系。
  • 果蝇优化MATLAB代码.md
    优质
    本Markdown文档介绍了如何使用果蝇优化算法在MATLAB环境中实现机器人路径规划,并提供了相应的代码示例。 基于果蝇优化算法实现机器人路径规划的Matlab源码。
  • 遗传MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一种基于遗传算法的机器人路径规划方法,并提供了相应的MATLAB实现代码,旨在优化移动机器人的路径选择和导航策略。 采用栅格对机器人的工作空间进行划分,并利用优化算法对其路径进行优化是智能算法求解最优路径的经典问题之一。目前,蚁群算法在栅格地图上的路径优化取得了较好的效果;相比之下,遗传算法在此类任务中的应用则更具挑战性。使用遗传算法处理机器人在栅格地图上的路径规划时遇到的主要难点包括:确保生成的路径连续且不穿过障碍物。 利用遗传算法解决此类问题的具体步骤通常为种群初始化、选择操作、交叉重组和变异过程以及适应度评价,接下来我将详细介绍这些步骤中可能存在的问题及其相应的解决方案。