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基于Dijkstra算法实现的多AGV路径规划和两车避让(C++源码+文档说明)

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简介:
项目背景 现代化仓库中自动避障小车的使用较为普遍,本项目旨在为路径规划方案及多车避障问题提供一个基础性的解决办法。首先,针对实际仓库运作场景的特点,本文将从以下几个方面进行探讨: 一般情况下,AGV的总数保持稳定,在没有突增或骤减的情况下运行;在不停顿、不加速或减速的情况下,AGV的运行速度保持一致,并且无论是否装载货物,其速度不变。 订单的优先级由上位系统处理。如有疑问或需要帮助,请随时联系。 项目源码源自本人毕业设计,并经过测试验证成功,在上传前已完成答辩评审,平均得分为96分。建议放心下载。 适用于计算机及相关专业的学生、教师及企业员工使用;对于有一定技术基础的用户,则可以在原有代码基础上进行调整和优化。该系统可应用于毕业设计、课程设计、作业开发以及项目初期阶段的演示与展示。 在获取该资源后建议您首先查看附带的README.md文件(如果有),仅作为学习资料提供,并禁止将其用于商业目的。

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客服
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  • DijkstraMATLAB代
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    本项目提供了一个基于MATLAB环境下的Dijkstra算法实现,用于解决图中两点间的最短路径问题。通过直观的可视化界面和简洁高效的代码设计,帮助用户快速理解和应用该经典算法于实际路径规划场景中。 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉在1959年提出的一种算法,用于求解从一个顶点到其余各顶点的最短路径问题,在有权图中尤其有效。该算法采用贪心策略,每次选择距离起始点最近且未访问过的顶点,并扩展其邻接节点,直至到达终点。
  • Dijkstra(Python语言)
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    本项目采用Python编程语言,实现了经典的Dijkstra算法用于解决图中的最短路径问题。通过该算法可以有效地进行路径规划,在网络路由、地图导航等领域有广泛应用价值。 Dijkstra算法的应用场景非常广泛,在交通网络中的路线规划是最典型的例子之一。例如,在寻找两个城市之间的最短路径时,可以将城市视为图的节点,道路作为边,并利用Dijkstra算法来计算出最优路径。 此外,该算法还可以用于电信网络中选择路由、物流配送过程中的路径优化等多个领域。其优势在于能够迅速找到最短路径,并且适用于有向图和无向图的情况。
  • 蚁群与Dijkstra二维_matlab及计_蚁群&Dijkstra
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    本文介绍了利用MATLAB软件结合蚁群算法和Dijkstra算法进行二维路径规划的方法,并展示了具体实现过程及其计算结果。通过这两种算法的融合,提高了路径规划的有效性和鲁棒性。 基于蚁群算法和Dijkstra算法的二维路径规划程序使用MATLAB编写,运行main文件即可执行。
  • CBSAGV仿真系统及项目开发.zip
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    本资源提供基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源代码及相关文档,适用于研究与教学用途,帮助开发者理解并实现高效的AGV调度策略。 【资源介绍】基于CBS算法的多AGV路径规划仿真系统源码+项目开发文档.zip 本仿真系统适用于多AGV物流分拣场景,并使用p5.js编写代码,推荐使用支持该语言的IDE如atom进行编辑。 **运行本地环境:** 1. 安装并配置好相关插件后(例如在Atom中安装p5js-toolbar),开启p5js-toolbar。 2. 通过点击“run”按钮即可启动仿真系统。 **优化版本说明** ### V1.0 - 实现了算法的基本功能,逻辑无明显错误。 - 输入参数包括:AGV的起点和终点、障碍物信息以及地图维度(行数与列数)。 - 输出为每个AGV在没有路径冲突情况下的完整路径数组。 ### V1.1 - 基本UI界面完成,提供了以下可调整参数: - 地图尺寸设置 - 障碍物比例设定 - AGV的起点和终点自由定义功能。 - 包含了直接执行模式与重置选项。 ### V1.15 - 进一步优化UI界面,并添加新特性如AGV新增、单步执行以及显示当前运行状态的功能。 ### V1.2 - 完成了删除AGV的功能,解决了相关存在的bug。 **已知问题及解决方案** 在某些情况下(例如图中所示),当一个AGV到达终点后,在实际操作中它会离开并继续下一个任务。然而,在仿真路径规划里,这个AGV会在其最终位置停留不动,从而与其他正在行驶的车辆产生冲突,导致系统陷入死循环。 - 为了解决这一问题,我们建议每个AGV都拥有一个任务列表,并在完成当前任务后自动切换到下一个待执行的任务上。此外,在补充路径时可以设置一些特殊的点来避免进一步的竞争情况。 ### V1.25 - 进一步修复了删除车辆的bug,初步实现了计时功能。 **关于计时功能** 对于单轮任务而言,需要对每个Agent单独进行时间记录;理想情况下应扩展到多轮任务,并直接为整个任务过程设置计时器。 【备注】 1. 此项目代码经过严格测试,在确保无误后才提供下载使用,请放心获取。 2. 该资源适合计算机相关专业的学生、教师以及企业员工,也适用于初学者学习提升之用。此外,它还可以作为毕业设计项目的参考或课程作业的一部分内容。 3. 如果有一定的编程基础,则可以根据个人需求修改现有代码以添加更多功能;或者直接应用于毕设项目中使用。欢迎下载并交流分享经验心得!
  • Dijkstra
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    本研究提出了一种基于Dijkstra算法的高效路径规划方法,旨在优化复杂环境下的导航解决方案。通过改进搜索策略和减少计算资源消耗,该方法能够快速准确地找到两点间的最短路径,在机器人技术、自动驾驶及地图服务等领域具有广泛应用前景。 基于Dijkstra算法的路径规划算法的Matlab代码可以用于解决图论中的最短路径问题。这种算法适用于寻找加权有向图或无向图中两个顶点之间的最小代价路径,广泛应用于交通导航系统、网络路由选择等领域。实现该算法时需要定义好节点及其间的连接关系和对应的权重值,并通过迭代方式逐步确定源节点到所有其他可达节点的最短距离及相应的最优路径。
  • QtC++动态DijkstraA*及Q-learning
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    本项目采用Qt C++开发,实现了动态规划、Dijkstra和A*算法以及Q-learning在路径规划中的应用,旨在优化路径选择与导航效率。 使用Qt C++通过动态规划、Dijkstra算法和A*(Astar)算法以及Q-learning实现路径规划,并采用十字链表存储地图数据。
  • DijkstraPython并行
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    本文介绍了Dijkstra算法在Python中的并行实现方法及其在路径规划问题上的应用,旨在提升计算效率和解决大规模网络的最短路径问题。 该存储库包含两个Python文件,它们是Dijkstra算法的并行化版本。我们使用了两种不同的并行化方法:线程库和多处理库,并且提供了一个内置合成随机图生成器来创建测试用例。 为了运行程序,请确保您的系统上安装了Linux(已在Ubuntu 14.04中进行了测试)以及Python3.4,因为该版本的Python具有所需的屏障实现。要签出仓库,可以使用命令 `git clone` 来获取代码库。 执行脚本时,请输入以下命令:python3.4 dijk_range_mp.py PND ,其中P为生成进程的数量,N表示图中顶点数量,D代表每个顶点的边数(即图形的程度)。程序运行后会在名为“range”的文件夹内创建一个输出文件。该文件的名字和格式将遵循以下模式: range-NPD.out 。例如,如果您输入 python3.4 dijk_range_mp.py 100 50 2 ,则会生成相应的输出文件以进行进一步分析或测试。
  • A*单一AGV
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    本研究探讨了运用A*搜索算法优化自动化引导车辆(AGV)在复杂环境中的路径规划问题,旨在提高其导航效率与准确性。 本段落讨论了基于曼哈顿距离权重的A*算法在单AGV路径规划中的应用,并使用C#进行实现。同时,文章还介绍了如何对A*算法的运行时间进行可视化展示。
  • Dijkstra与时间窗口AGVMATLAB
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    本作品提供了一套基于Dijkstra算法和时间窗口规划的自动导引车(AGV)路径优化解决方案,并附有详细的MATLAB源代码,适用于智能物流系统中的高效调度。 基于Dijkstra算法和时间窗规划的AGV小车MATLAB源代码提供了一种有效的方法来优化自动导引运输车辆的任务分配与路径选择问题。该方法结合了最短路径搜索技术和任务的时间约束,旨在提高物流系统的效率和灵活性。通过使用MATLAB实现这一方案,研究人员可以方便地进行算法测试、参数调整以及性能评估等工作。