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最短路径避障算法（版本 1.3）：在平面内计算绕过障碍物的两点间最短路径 - MATLAB开发

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简介：
本项目提供了一种用于平面环境中避开障碍物的最短路径算法，适用于MATLAB平台。通过不断优化升级至1.3版，能够高效准确地解决点对点导航问题。 SHPATH - 避障的最短路径（版本 1.3） 该函数用于计算由0（开放空间）和1（障碍物）组成的“地形”矩阵中两个指定点之间的最短路径，同时避开所有障碍物。 算法采用两阶段解决方案。在第一阶段，通过快速传播的方式找到具有代表性的最短路径；第二阶段则对路径进行优化处理，使其更加平滑并减少量化噪声的影响。尽管地图坐标（以及起点和终点）是整数形式的，但解坐标的类型为实数以消除由地图栅格化带来的抖动问题。 值得注意的是，在算法中允许斜向移动来寻找最短路径。为了避免在引用网格矩阵时出现X/Y约定混乱的问题，本方法仅通过行和列来指代网格中的位置信息，用户可以根据自己习惯使用的坐标系统进行映射转换。建议用户查看代码注释并运行示例以更好地理解功能实现。 Michael Kleder, 2005年10月

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  • 最短路径避障算法（版本 1.3）：在平面内计算绕过障碍物的两点间最短路径 - MATLAB开发
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    本项目提供了一种用于平面环境中避开障碍物的最短路径算法，适用于MATLAB平台。通过不断优化升级至1.3版，能够高效准确地解决点对点导航问题。 SHPATH - 避障的最短路径（版本 1.3） 该函数用于计算由0（开放空间）和1（障碍物）组成的“地形”矩阵中两个指定点之间的最短路径，同时避开所有障碍物。 算法采用两阶段解决方案。在第一阶段，通过快速传播的方式找到具有代表性的最短路径；第二阶段则对路径进行优化处理，使其更加平滑并减少量化噪声的影响。尽管地图坐标（以及起点和终点）是整数形式的，但解坐标的类型为实数以消除由地图栅格化带来的抖动问题。 值得注意的是，在算法中允许斜向移动来寻找最短路径。为了避免在引用网格矩阵时出现X/Y约定混乱的问题，本方法仅通过行和列来指代网格中的位置信息，用户可以根据自己习惯使用的坐标系统进行映射转换。建议用户查看代码注释并运行示例以更好地理解功能实现。 Michael Kleder, 2005年10月
     
  • 寻找两点间最短路径的算法 - MATLAB开发
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    本项目致力于在MATLAB环境中实现和优化寻找两点间最短路径的经典算法，如Dijkstra和A*搜索算法，旨在为复杂网络提供高效的路径规划解决方案。 您可以使用此代码根据视频中的手部动作绘制一条线。它会画出连续两帧之间以及手的中心位置之间的连线。假设您的第一只手的位置是 (x,y)，第二只手的位置是 (x1,y1)，将这些信息保存在缓冲区中，您就可以绘制这条线了。
     
  • （实用分享）含障碍的两点间最短路径算法完整代码
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    本文章提供了一个关于如何计算含有障碍物的两点之间最短路径的算法，并附有完整的代码实现。适合对算法和编程感兴趣的读者参考学习。 在含有各种障碍物的水平面上，寻找两点之间的最短距离算法。这类似于计算从一个地方走到另一个地方的最短路径。需要注意的是，这不是图论问题、节点问题或Dijkstra算法、Floyd算法等问题。
     
  • 迪杰斯特拉的最短路径算法：在地图上计算两节点间的最短距离与路径 - MATLAB开发
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    本项目采用MATLAB实现迪杰斯特拉算法，用于求解地图上任意两个节点之间的最短路径及距离。适合于道路网络分析和优化问题研究。 这个功能可以实现以下操作： 1. 在地图上找到从起始节点到结束节点的最短路径及距离； 2. 找出地图上从起始节点到所有其他节点的最短路径及距离。 地图由节点和段组成，具体格式如下： 1. 节点的格式为[ID XY]或[ID XYZ]（ID为整数，X, Y, Z代表位置坐标，类型为double）； 2. 段的格式为[ID N1 N2]（ID为整数，N1和N2表示节点列表中的ID，使得节点N1与节点N2之间存在[无向]边/段，均为整数类型）。 如果未提供输入信息，则该功能会生成随机的节点及段映射。因此，在没有特定输入的情况下运行时，它将作为一个脚本执行；而在有具体参数调用时则作为函数使用。
     
  • A*算法在MATLAB中的路径规划代码：随机生成障碍物并寻找最短路径
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    本项目使用MATLAB实现A*算法进行路径规划，能够自动生成包含随机障碍物的地图，并找到从起点到终点的最优路径。 使用A*算法进行路径规划，在MATLAB中随机生成障碍物并找到最小路径。该过程通过A*算法实现路径优化，确保在存在随机分布的障碍物情况下寻得最优解。
     
  • 基于邻接矩阵的A*寻路避障最短路径算法
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    本研究提出了一种基于邻接矩阵优化的A*算法，用于实现高效、精确的寻路和避障功能，特别适用于复杂环境中的最短路径规划。 代码中有详细的介绍，并能模拟出在障碍情况下的寻路过程。
     
  • 基于Python的智能小车路径规划算法——最短路径与避障
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    本项目采用Python语言开发，旨在实现智能小车的高效路径规划。结合Dijkstra或A*算法寻找最优路径，并利用传感器数据进行实时避障调整，确保行进安全和效率。 预警车通常在指定的区域线路上进行巡检，并使用超声波技术来避障。当需要前往另一个区域或特定地点执行任务时，则需要用到最优路径算法。例如，在图7所示医疗场所剖面图中，对“小车区域”采用广度优先搜索（BFS）方法从起点开始向上下左右四个方向进行探索，模拟预警车在图像中的移动过程。每次搜索步长设定为车身的像素长度，并仅考虑车辆中心点的位置变化；通过检查覆盖区域内是否有像素值为0来判断是否遇到障碍物，将未被阻挡的空间标记出来并记录下到达该位置前一个节点的信息。 当确定小车已抵达终点时，则停止搜索过程。利用回溯算法可以找到从起点到目标的最短路径。在此过程中，设定起点灰度像素值为191（即(255 + 127)/2），而终点则设为64（即(255 - 127)/2）。这些数值仅作为标识区分用途，并无其他特殊含义；最终通过BFS算法得出的路径便是整个地图上的最短路线。
     
  • Dijkstra算法_计算最短路径_寻找任意两点间最短距离_Matlab代码
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    本资源提供利用Dijkstra算法在Matlab中计算图内任两节点间最短路径的源代码及示例，帮助用户理解和实现复杂网络中的路径优化问题。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：dijkstra算法_求最短路径_求任意两点间的最短路径_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如下载后不能正常运行，请联系我进行指导或更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • Java版矩阵方格中两点间的最短路径算法
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    本篇技术文档探讨了在二维矩阵网格环境中，寻找两个点之间最短路径的有效算法。特别聚焦于Java编程语言实现，涵盖多种寻径策略及其优化技巧。适合对算法和数据结构感兴趣的读者深入研究。 在一个7*5的矩阵方格中，红色A需要绕过障碍物到达B点。移动规则如下：1. A可以向周围8个方向的小方格移动，但不能移动到旁边有球的方格；2. A必须使用最短路径到达B。请用Java语言实现该算法。