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基于MATLAB的A星算法路径规划仿真(含源码和图片).rar

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简介:
本资源提供了一个基于MATLAB的A星算法实现,用于进行有效的路径规划仿真。包含详细的代码、注释以及可视化结果图像,适用于学习与研究。 1. 资源内容:基于Matlab利用A star算法实现路径规划仿真的源码及图片。 2. 适用人群:计算机、电子信息工程、数学等相关专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计,可作为“参考资料”使用。 3. 更多仿真源码和数据集下载列表,请自行寻找所需资源。 4. 免责声明:本资源仅作为“参考资料”,而非定制需求,不一定能满足所有人的具体要求。使用者需具备一定基础以理解代码、调试程序并修改功能。因作者在大厂工作繁忙,无法提供答疑服务,如无资源缺失问题,则概不负责,请予以理解。

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  • MATLABA仿).rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB的A星算法实现,用于进行有效的路径规划仿真。包含详细的代码、注释以及可视化结果图像,适用于学习与研究。 1. 资源内容:基于Matlab利用A star算法实现路径规划仿真的源码及图片。 2. 适用人群:计算机、电子信息工程、数学等相关专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计,可作为“参考资料”使用。 3. 更多仿真源码和数据集下载列表,请自行寻找所需资源。 4. 免责声明:本资源仅作为“参考资料”,而非定制需求,不一定能满足所有人的具体要求。使用者需具备一定基础以理解代码、调试程序并修改功能。因作者在大厂工作繁忙,无法提供答疑服务,如无资源缺失问题,则概不负责,请予以理解。
  • MATLABA仿数据).rar
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的A星算法路径规划仿真实验材料,包括完整源代码及实验数据。适合于研究与学习使用。 1. 资源内容:基于MATLAB实现A star算法仿真(完整源码+说明文档+数据)。 2. 代码特点:参数化编程、便于更改参数设置、编程思路清晰且注释详尽。 3. 适用对象:适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业大学生的课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 4. 更多仿真源码和相关数据集可以自行寻找所需资源下载。 5. 作者介绍:一位资深算法工程师,拥有十年使用MATLAB、Python、C/C++ 和 Java 编程以及YOLO 算法仿真的经验。擅长领域包括计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法设计与实现、神经网络预测技术应用、信号处理分析等,并在元胞自动机建模、图像处理方法研究及无人机路径规划等方面有着丰富的实践经验,可提供多种领域的仿真源码和数据集定制服务。
  • MATLAB双向RRT仿).rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB实现的双向快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)算法,用于进行有效的路径规划仿真。包含完整的源代码及结果可视化图片,便于学习与二次开发。 1. 资源内容:基于Matlab实现bidirectional RRT算法路径规划仿真的源码及图片。 2. 适用人群:该资源适用于计算机、电子信息工程以及数学等专业的学习者,可作为参考资料进行参考学习使用。 3. 解压说明:本资源需要在电脑端利用WinRAR或7zip等解压缩工具来完成解压操作。如果尚未安装相应的解压缩软件,请自行通过搜索引擎下载获取所需工具。 4. 使用声明:此资料仅供“参考资料”之用,并非定制需求,因此代码仅能作为参考用途,不可直接复制使用;并且该资源可能无法满足所有用户的需求,使用者需具备一定的基础能够理解代码并进行调试和修改。由于作者目前在大厂工作繁忙无暇答疑,请确保下载的文件完整且不存在任何问题后再行操作,如有其他疑问请自行解决,感谢您的理解和配合。
  • AMatlab
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    简介:本资源提供了一种用于A星(A*)路径寻优算法的MATLAB实现代码。它适用于游戏开发、机器人导航等领域中的高效路径搜索问题求解。 Astar路径规划算法的Matlab源代码可以用于实现高效的路径搜索功能,在网格环境中寻找从起点到终点的最佳路径。此代码通常包括启发式函数以加速搜索过程,并且能够处理障碍物,确保找到的路线是可行的。使用时可以根据具体需求调整参数和环境设置。
  • MATLABA*仿
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    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
  • MATLAB仿毕业设计().rar
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    本资源为基于MATLAB实现的路径规划仿真项目,包含完整代码及可视化结果图像。适合于相关专业学生进行学习参考或作为毕业设计素材使用。 资源内容:基于路径规划的MATLAB仿真毕业设计(完整源码+说明文档+数据).rar 代码特点: - 参数化编程:参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰,注释明细。 适用对象: - 工科生、数学专业以及算法方向的学习者。 作者介绍: 某大厂资深算法工程师,从事MATLAB、Python、C/C++和Java等语言的算法仿真工作10年;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、智能控制及路径规划等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。
  • A与DWAMatlab改进
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    本项目旨在通过结合A*算法和动态窗口法(DWA)的优势,在Matlab平台上实现并优化机器人路径规划源代码,提升导航效率与准确性。 改进A星算法与动态窗口算法(DWA)的MATLAB源码路径规划方法。
  • A搜索
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    A星算法是一种在图形中寻找两个顶点之间最短路径的有效方法,广泛应用于游戏、机器人技术及地图服务等领域的路径规划与搜索问题。 A星(A*)算法是一种广泛应用的路径搜索方法,在图形搜索问题中尤其有效。它结合了最佳优先搜索与启发式搜索的优点。通过评估函数预测从当前节点到目标节点的成本,从而高效地找到最短路径。该评估函数通常包括两部分:g(n)表示起点至当前点的实际成本;h(n)则为估计的剩余距离。 A星算法的核心在于其能够保持最优性的同时避免盲目探索所有可能路线。主要步骤如下: 1. 开始时,初始化一个开放列表和关闭列表。开放列表用于存放待处理节点,并根据f(n)=g(n)+h(n)值排序;而关闭列表则记录已处理过的节点。 2. 将起点加入开放列表中,并设置其初始成本为零,同时计算目标与起始点之间的启发式估计(如曼哈顿距离或欧几里得距离)作为h值。 3. 每次从开放列表选择f(n)最小的节点进行处理。将其移至关闭列表并检查是否为目标节点;如果未达到,则继续处理其邻居。 4. 对于每个当前节点的邻居m,计算新路径的成本,并根据特定规则更新或添加到开放列表中(包括更新g值和设置父节点)。 5. 如果开放列表为空且没有找到目标,说明不存在通路。 A星算法的效果很大程度上取决于启发式函数的选择。理想情况下,该函数应无偏差且尽可能准确。常见的启发式方法有曼哈顿距离、欧几里得距离等。 实际应用中,如游戏AI寻路和机器人导航等领域广泛使用了A*搜索技术。它能够减少不必要的探索从而提高效率,但同时也需要预先计算并存储大量的信息以支持算法运行,在大规模问题上可能会消耗较多内存资源。 总的来说,A星是一种高效的路径查找方法,通过结合实际成本与启发式估计来找到最优解,并且在保证结果的同时有效减少了搜索范围。选择合适的启发函数对于优化性能至关重要。
  • 【机器人MATLABA栅格.md
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    本Markdown文档提供了在MATLAB环境下使用A星(A*)算法进行栅格地图中机器人路径规划的源代码。适合用于学习和研究移动机器人的自主导航技术。 【机器人路径规划】基于A星栅格路径规划matlab源码 本段落档提供了使用Matlab实现的A*算法进行栅格地图上的机器人路径规划的代码示例。通过该源码,读者可以了解如何在二维网格环境中应用A*搜索算法来找到从起点到终点的有效路径,并且能够对不同的障碍物配置和环境条件做出灵活调整。 文档中包含详细的注释、必要的函数定义以及具体的应用实例演示,适合于初学者学习机器人导航技术或进行相关研究工作的人员参考使用。
  • 遗传Matlab仿完整数据).rar
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    本资源提供了一个基于遗传算法进行路径规划的MATLAB仿真项目,包括所有必要的源代码及实验数据。适合研究与学习使用。 资源内容:基于GA算法实现路径规划的Matlab仿真(完整源码+数据)。 代码特点: - 参数化编程,参数易于更改。 - 代码结构清晰、注释详尽。 适用对象:计算机、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计和毕业设计项目。 作者介绍:某知名企业的资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真方面拥有10年的丰富经验。擅长领域包括但不限于计算机视觉,目标检测模型,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,并在无人机等多种领域的仿真实验中颇有建树。欢迎交流学习。