Advertisement

pyorca:ORCA碰撞避免算法的Python代码。

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


简介:
皮奥尔卡 (pyorca) 是一种基于局部碰撞避免算法的 Python 程序,它从零开始进行开发。 pyorca.py 和 halfplaneintersect.py 文件都包含着详尽的注释,详细描述了各自算法实现的细节。 test.py 则提供了一个简化的 pygame 驱动的演示程序,我利用它来验证我的实现效果。 该实现旨在遵循论文中描述的 3D 线性规划 (LP) 回退过程。 本软件受到版权保护,其版权归 Mak Nazecic-Andrlon 于 2013 年所有 (c)。 因此,任何个人均可免费获得本软件的副本以及相关的文档文件(以下简称“软件”),并拥有不受限制地处理该软件的权利,包括但不限于使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可以及销售软件副本的权利,并允许具备软件的人员也能够行使这些权利。 然而,在使用软件时必须遵守以下条款:本版权声明和本许可声明应包含在软件的所有副本或重要部分中。 本软件将“按原样”提供,不作任何明示或暗示的保证,包括但不限于适销性、适合特定用途以及不侵权的保证。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 基于MATLAB无人机编队路径规划与-无人机编队-路径规划--MATLAB
    优质
    本文介绍了一种基于MATLAB开发的无人机编队路径规划方法,该方法能有效进行飞行路线规划及实时避撞处理。通过优化算法,实现了复杂环境下的多机协同作业和安全飞行。 本段落提出了一种基于改进的势场法与领导跟随者策略相结合的方法来解决无人机编队路径规划及碰撞避免问题。首先通过优化传统势场算法中的局部极小值以及提高计算效率的问题,对原有方法进行了升级。随后介绍了斥力场修正机制和快速搜索算法的应用,以增强系统的性能和稳定性。在团队协作方面,则采用了领导跟随者策略来保证编队内各无人机之间的协调控制,并详细说明了领导者与跟随者的路径规划方案。 通过Matlab仿真实验对该方法的有效性和可靠性进行了验证。该技术尤其适用于多无人机协同作业的场景,例如军事侦察、救援搜索等任务中,能够为复杂环境下的安全可靠导航提供有力支持和保障。文中提供的代码资源可供进一步研究开发时参考使用,在未来的工作计划里还考虑将此算法扩展到动态环境中,并结合深度学习进行优化升级。
  • ALOHA防Matlab实现
    优质
    本项目提供了一种基于Matlab实现的ALOHA防碰撞算法代码,适用于研究无线网络中数据传输时的冲突避免技术。 我用MATLAB编写了ALOHA防碰撞算法,并进行了吞吐量、数据包数量以及成功传输的数据包数量的直观分析。
  • AVO2:带有加速速度限制(C++)
    优质
    简介:AVO2是一种创新的互避碰撞算法,通过引入加速速度限制机制,确保多智能体系统中各实体间的高效、安全互动。采用C++编写,适用于复杂环境下的路径规划与导航任务。 我们提出了一种考虑到加速限制的移动机器人避碰方法。该方法适用于单个机器人在存在动态障碍物中的导航以及多个机器人在同一工作空间内相互避免碰撞的情况。受速度障碍概念启发,我们引入了加速度-速度障碍(AVO),以使机器人能够在遵守加速度约束的情况下避开移动障碍物。AVO定义了一种新的比例控制加速方式,该方式允许机器人采用安全的速度来防止与动态物体发生碰撞。 为了适用于多机器人的场景,我们将此理念扩展为相互避免碰撞的概念:每个机器人负责一半的成对避碰任务。这种设计确保了即使在没有协调的情况下多个独立且同时行动的机器人也能实现无冲突导航。 我们的方法不仅适用于具有完整运动能力的机器人,还可以应用于那些存在非完整约束条件下的设备(如汽车)。我们已经对该算法进行了仿真测试,在包含大量移动障碍物和机器人的复杂环境中验证其有效性。
  • PythonCRC32
    优质
    本文探讨了在Python编程环境中使用CRC32算法时可能遇到的哈希冲突问题,并分析其产生原因及应对策略。 用Python编写的crc32碰撞代码可以用来破解压缩包密码。
  • Pyorca:基于PythonORCA实现
    优质
    Pyorca是一款采用Python语言开发的软件工具,旨在实现ORCA(Optimized Risk-aware Control Algorithm)碰撞规避算法。该工具为开发者和研究人员提供了一个灵活且高效的平台来模拟与评估动态环境下的自主移动体间的安全交互。 皮奥尔卡(PyORCA)是局部碰撞避免算法的Python实现版本,并完全从零开始构建。在pyorca.py和halfplaneintersect.py文件中包含了大量关于各自算法实施细节的相关注释与解释信息。test.py则提供了一个简单的pygame驱动演示,用于测试该实现的有效性。 论文中的3D LP回退功能也已根据描述进行了相应开发工作。此项目的所有权归Mak Nazecic-Andrlon所有(2013年)。依据以下许可条款免费向任何人授予使用、复制、修改和分发本软件的权限: - 必须保留上述版权声明及本许可声明。 - 该软件按“原样”提供,不保证其适销性或适用于任何特定目的。
  • GJKC++应用(解决问题)
    优质
    本资源提供了一个基于GJK算法的C++实现示例,用于高效地检测和处理二维或三维空间中的物体碰撞。该代码简洁明了,易于集成到游戏开发与机器人路径规划等项目中。 GJK碰撞检测代码应用 以下是基于GarageGames.com, Inc.的Torque 3D引擎中的干扰检测库SOLID 2.0的核心算法编写的GJK(Gilbert-Johnson-Keerthi)碰撞检测实现。 ```cpp #include core/dataChunker.h #include collision/collision.h #include sceneGraph/sceneObject.h #include collision/convex.h #include collision/gjk.h static F32 rel_error = 1E-5f; // 相对误差,用于计算距离 static F32 sTolerance = 1E-3f; // 距离容差 static F32 sEpsilon2 = 1E-20f; // 零长度向量 static U32 sIteration = 15; // 如果陷入循环,可以调整此值 S32 num_iterations = 0; S32 num_irregularities = 0; // GjkCollisionState类的构造函数和析构函数定义 GjkCollisionState::GjkCollisionState() { a = b = 0; } GjkCollisionState::~GjkCollisionState() {} void GjkCollisionState::swap(){ Convex* t = a; a = b; b = t; CollisionStateList* l = mLista; mLista = mListb; mListb = l; v.neg(); } // 计算行列式 void GjkCollisionState::compute_det(){ // 这里略去了具体实现,因为代码较长且复杂。 } inline void GjkCollisionState::compute_vector(int bits, VectorF& v){ F32 sum = 0; v.set(0, 0, 0); for (int i = 0, bit = 1; i < 4; ++i, bit <<= 1) { if (bits & bit) { sum += det[bits][i]; v += y[i] * det[bits][i]; } } v *= 1 / sum; } inline bool GjkCollisionState::valid(int s){ // 这里略去了具体实现,因为代码较长且复杂。 return true; } // 寻找最近点 inline bool GjkCollisionState::closest(VectorF& v) { compute_det(); for (int s = bits; s; --s) { if ((s & bits) == s && valid(s | last_bit)) { bits = s | last_bit; if(bits != 15) compute_vector(bits, v); return true; } } if (valid(last_bit)) { bits = last_bit; v = y[last]; return true; } return false; } // 判断退化情况 inline bool GjkCollisionState::degenerate(const VectorF& w) { for(int i=0, bit=1;i<4;++i,bit<<=1) if ((all_bits & bit)) if (y[i] == w) return true; return false; } // 移动到下一个位 inline void GjkCollisionState::nextBit() { last = 0; last_bit = 1; while(bits & last_bit){ ++last; last_bit <<= 1; } } void GjkCollisionState::set(Convex* aa, Convex* bb, const MatrixF& a2w, const MatrixF& b2w) { a = aa; b = bb; bits = 0; all_bits = 0; reset(a2w,b2w); mLista = CollisionStateList::alloc(); mLista->mState = this; mListb = CollisionStateList::alloc(); mListb->mState = this; } void GjkCollisionState::reset(const MatrixF& a2w, const MatrixF& b2w) { VectorF zero(0, 0, 0), sa, sb; a2w.mulP(a->support(zero), &sa); b2w.mulP(b->support(zero), &sb); v = sa - sb; dist = v.len(); } void GjkCollisionState::getCollisionInfo(const MatrixF& mat, Collision* info) { AssertFatal(false, GjkCollisionState::getCollisionInfo() - There remain scaling problems here.); if (bits){ getClosestPoints(pa,pb); mat.mulP(pa,&info->point); b->getTransform().mulP(pb,&pa); info->normal = info
  • RVO2:最优双向(C++)
    优质
    RVO2是一款使用C++编写的高效库,专门用于实现最优向量场中的双向碰撞规避算法,适用于模拟中人群或机器人的路径规划。 我们提出了一种避免多台独立移动机器人或代理在公共工作空间内相互碰撞的正式方法,在这种方法下,各代理无需直接通信即可实现无碰撞运动。我们的公式被称为最佳互避(ORCA),通过让每个代理承担一对碰撞规避任务的一半责任来确保无障碍运动的可能性。为每个代理选择最优动作的过程简化成求解低维线性程序,并且我们证明了生成的动作是平滑的。 我们在涉及数千个代理执行密集和复杂模拟方案的工作空间中测试了最佳互避方法,能在短短几毫秒内计算出所有代理无冲突行动的结果。RVO2库是我们算法在二维环境下开源C++ 98实现的一个版本,它提供了一个简洁易用的应用程序接口供第三方使用。用户可以指定静态障碍物来影响代理的运动路径。
  • 车辆运动模拟中预警时间计
    优质
    本研究专注于开发先进的车辆运动模拟技术,特别强调在复杂交通环境中实施有效的碰撞预警算法和精确的碰撞时间预测,以提升道路安全。通过综合分析车辆动态行为与环境因素,提出了一套高效且实用的解决方案,旨在显著降低交通事故发生率,并为智能驾驶系统的进一步发展提供理论依据和技术支持。 碰撞预警系统中的模拟前后车辆各种运动模型的碰撞时间是FCW报警算法的基础。