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Dstar-Lite.rar_D* Lite算法_Dstar-Lite_D算法_java_d*与d*lite_路径

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简介：
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。

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  • Dstar-Lite.rar_D* Lite算法_Dstar-Lite_D算法_java_d*与d*lite_路径
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    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
    优质
    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。
     
  • Dstar-lite-on-ROS-Turtlebot: D* Lite运动规划算法，Robot OS，Turtlebot
    优质
    本项目基于Robot Operating System (ROS) 平台，实现D* Lite算法在Turtlebot机器人上的路径规划，并进行仿真测试。 ROSTurtlebot上的Dstar-lite 仿真：ME / CS 133b机器人最终项目，加州理工学院，2017年冬季，贡献者包括胡博涛、刘玉凯、石冠亚。 ROS和Turtlebot：CS / ME / EE 134自治最终项目，加州理工学院，2018年春季学期。该项目的参与者有胡博涛、刘玉凯、石冠亚、吴彦以及吴玉伟（按字母顺序排列）。 模拟运动规划是机器人技术和算法研究中的核心问题之一，它涉及到如何帮助一个机器人确定一条从起点到目标点的最短路径，并且需要避开环境中的所有障碍。D * Lite作为简化版的D*算法，在反向搜索中从目标开始并尝试向前推进每个节点时使用了当前的最佳路径和启发式估计来贪婪地进行扩展。 该项目首先实现了基于Python语言的D * lite算法，为了评估机器人的性能表现，我们还生成了一些随机迷宫并通过MATLAB记录下了其运动轨迹。关于如何操作的具体说明可以在项目文件夹中的相应目录下找到。
     
  • DStar（动态路径规划）算法
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    DStar算法是一种先进的路径规划技术，它能够实时更新和优化移动机器人或代理人的行进路线，适应环境变化。 D*算法又称为动态A*算法，在未知环境或有动态障碍物出现的情况下，使用传统的A*算法需要放弃之前的搜索结果（如open表和close表），重新进行规划，这会导致计算时间的增加。而D*算法的核心思想是先用dijkstra或A*从目标点向初始点反向搜索，然后机器人从起点朝目标点移动，在遇到动态障碍物时只需局部调整路径即可，这样大大提高了效率。本仿真基于matlab进行了D*算法的动画演示。
     
  • D-star Lite算法的动态路径规划实验探究
    优质
    本研究通过D-star Lite算法进行动态路径规划的实验分析，旨在探索其在复杂环境下的实时性和有效性。 车辆导航系统的核心是路径规划算法，该算法分为静态路径规划（Static Path Planning, SPP）和动态路径规划（Dynamic Path Planning, DPP）。SPP的不足在于无法对实时变化的交通信息做出快速响应，而DPP则能够利用路网中不断更新的交通数据为驾驶员提供更佳路线。本段落首先研究了静态路径规划算法中的A*算法等方法，并进一步探讨动态路径规划的思想，在此基础上分析并提出了改进D*Lite算法的方法，并给出了优化后的程序代码。通过在10×10、50×50和100×100三种规模的模拟路网中进行对比实验，结果显示优化后的D*Lite算法在运行速度上有了显著提升。
     
  • 基于D* Lite算法的移动机器人路径优化规划
    优质
    本研究提出了一种基于D* Lite算法的高效路径规划方法，专门针对移动机器人的复杂环境导航需求进行了优化，显著提升了其在动态障碍物中的路径适应性和实时性。 采用D*Lite算法规划出的路径不够平滑，并且与障碍物的距离较近。在动态环境下，通过D*Lite算法重新规划得到的路径同样非常接近障碍物，容易导致碰撞发生。为解决这些问题，本段落引入了一种懒惰视线算法和距离变换相结合的方法来改进D*Lite算法。 首先对地图进行距离变换处理，并且加入启发式代价计算方法以使得远离障碍物的节点优先被选取；其次，在扩展节点的过程中采用视线算法并定义了本地父亲节点与远程父亲节点的概念，使路径规划不再局限于八邻域内搜索，从而能够实现任意角度下的路径搜索。最后，在遇到未知障碍物时进行局部距离变换，并结合启发式距离信息重新规划路线以避开突然出现的障碍物。 通过仿真实验验证发现，在不同环境下使用改进后的算法所得到的路径更加平滑且安全。
     
  • 路径规划D*算法分析
    优质
    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。
     
  • D*算法路径规划C语言程序
    优质
    本项目采用C语言实现D*算法进行路径规划，适用于机器人自主导航等领域，代码简洁高效，具备动态环境下的适应能力。 因为找不到D星路径规划的C程序，自己根据A星算法进行了改写，并且测试通过了。