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D*算法

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简介：
D*算法是一种路径规划算法，能够高效地更新机器人或自主系统在动态环境中的最优路径，适用于位置信息不断变化的应用场景。 D*算法是A*算法的一个改进版本，在动态路径规划中实现了对路径的最优化处理。

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  • D*算法
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    D*算法是一种路径规划算法，能够高效地更新机器人或自主系统在动态环境中的最优路径，适用于位置信息不断变化的应用场景。 D*算法是A*算法的一个改进版本，在动态路径规划中实现了对路径的最优化处理。
  • MOEA/D算法代码
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    本代码实现了MOEA/D（多目标进化算法解的分解）算法，适用于解决复杂的多目标优化问题。通过将全局问题分解为多个子问题，该算法能够有效地寻找到帕累托最优解集。 用Matlab实现Moea/D算法，并包含详细的注释以及ZDT1、ZDT2等测试代码。
  • D星(D*)寻路算法的文本可视化
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    D星(D*)寻路算法的文本可视化一文探讨了如何将复杂的D*算法以直观、易懂的方式展现给用户，通过优化路径规划过程中的信息展示，提升了交互体验和理解效率。 D*寻路算法的基于文本的可视化应用程序仅使用D*寻路算法，并在每一步都打印出一个网格来表示世界的状态。请注意，不要运行类似map5的地图，因为我的实现对于这种类型的地图处理效果不佳。当程序耗尽堆空间时，会输出一个非常大的文本段落件（以GB计）。问题可能在于我用ArrayList存储节点和相关信息，在起始点与目标点之间的路径被不可预见的障碍物完全阻挡的情况下，D*算法在这样大小的网格上进行大量计算导致的问题。
  • 该软件包包含了执行Learned D-AMP、D-AMP、D-VAMP、D-prGAMP和DnCNN算法的代码
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    本软件包提供了一系列先进的信号处理与图像恢复算法的实现代码，包括Learned D-AMP、D-AMP、D-VAMP、D-prGAMP及DnCNN，助力科研人员高效开展相关研究工作。 此软件包包含运行 Learned D-AMP、D-AMP、D-VAMP、D-prGAMP 和 DnCNN 算法的代码，并且还包括使用 SURE 损失训练 Learned D-AMP、DnCNN 和 Deep Image Prior U-net 的代码。 主要内容包括以下脚本： 1. CS_1D_Demo.m：此脚本利用基于 Haar 小波稀疏性的 (V)AMP 以及 NLM-(V)AMP 方法来恢复压缩采样的一维信号。 2. CS_Imaging_Demo.m：使用 D-AMP 恢复压缩采样的图像。 3. CS_Imaging_Demo_DVAMP.m：利用 D-VAMP 来处理和恢复经过压缩的图像样本。 4. CS_Imaging_Demo_LDAMP.m：采用 L(V)AMP 方法来对压缩采样进行信号重建工作。 5. CPR_Imaging_Demo.m：使用 D-prGAMP 技术执行压缩相位检索。 以上是主要功能脚本列表，每个脚本都针对不同的应用场景和算法需求提供相应的解决方案和技术支持。
  • 多目标进化算法(MOEA/D)
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    简介：MOEA/D是一种分解式的多目标优化算法，通过将一个多目标问题转化为多个单目标子问题来求解，适用于解决复杂工程中的多种冲突目标。 MOEA/D在多目标优化领域是一类比较经典的算法。
  • 路径规划D*算法分析
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    本文对D*算法在路径规划中的应用进行了深入分析，探讨了其高效性、灵活性及适用场景，为移动机器人和自动驾驶领域提供理论支持和技术参考。 路径规划中的D*算法是一种在机器人导航领域广泛应用的技术。它能够动态地调整搜索策略以适应环境变化，并且能够在未知或部分已知的地图中寻找从起点到目标点的最优路径。相比传统的A*算法，D*算法具有更好的效率和灵活性，在实时路径更新方面表现出色。
  • L-D算法在AR中的实现
    优质
    L-D算法在AR中的实现一文探讨了如何将L-D算法应用于增强现实技术中，优化数据压缩和传输效率，提升用户体验。 AR模型在Matlab中的实现可以利用Levinson-Durbin算法。这种方法对于自回归模型的参数估计非常有效。
  • Dstar-Lite.rar_D* Lite算法_Dstar-Lite_D算法_java_d*与d*lite_路径
    优质
    Dstar-Lite.rar包含D* Lite算法资源，该算法是改进版的D*搜索算法，适用于动态环境中的路径规划。文档提供Java实现代码及对比分析，帮助理解D*与D* Lite差异。 这是使用D*算法实现的机器人路径规划Java程序，在动态环境下可以快速找到未知环境中的可行路线。
  • DStar-Lite: D* Lite算法的基础实现
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    DStar-Lite是基于D* Lite算法的一个基础版本，它简化了路径规划问题，为机器人和自主系统提供了高效的动态环境导航解决方案。 D * -Lite类软件是基于Koenig（2002）所述的D * -Lite算法实现的一个版本。这是非优化版，如该文图5所示。在第3节中对算法进行了一些小改进。 此资源依据GNU通用公共许可证第三版发布，该许可于2007年6月29日生效。 请注意，这仍是一个早期版本，并且软件可能存在一些错误。要运行dstar测试程序，请先安装OpenGL/ GLUT库： ``` $ tar -xzf dstar.tgz $ cd dstar $ make $ ./dstar ``` 指令： [q / Q]：退出 [r / R]：重新规划 [a / A]：切换自动重新计划 [c / C]：清除（重启） 鼠标操作： 左键点击单元格，使其不可通过（成本为-1）； 中键点击将目标移动到该单元格； 右键单击将起点移至该单元。
  • D-S证据理论算法的MATLAB实现
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    本项目致力于在MATLAB环境中实现D-S（Dempster-Shafer）证据理论的各种算法，旨在为不确定性推理提供强大的工具支持。 D-S证据理论的Matlab实现算法以函数形式编写，只需输入参数即可使用，简单易懂。如果需要改进，则只需要稍作调整。