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多个任务的单机器人路径规划及MATLAB代码示例.zip

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简介:
本资源包提供了一种针对单个机器人执行多任务时的路径规划方法,并附有详细的MATLAB实现代码。适合科研和学习使用。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a,包含运行结果。 2. 领域: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、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容:标题所示内容的介绍可通过主页搜索博客获取。 4. 适合人群:本科和硕士等科研学习使用。 5. 博客介绍:热爱科研的MATLAB仿真开发者,致力于技术与修养同步提升。

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  • MATLAB.zip
    优质
    本资源包提供了一种针对单个机器人执行多任务时的路径规划方法,并附有详细的MATLAB实现代码。适合科研和学习使用。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a,包含运行结果。 2. 领域: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、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容:标题所示内容的介绍可通过主页搜索博客获取。 4. 适合人群:本科和硕士等科研学习使用。 5. 博客介绍:热爱科研的MATLAB仿真开发者,致力于技术与修养同步提升。
  • 】利用RRT算法进行起点,一终点)- MATLAB.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的RRT算法代码,用于解决多个起始点到单个目标点的多机器人路径规划问题。通过优化搜索策略,有效避免了路径中的障碍物,并实现了高效、准确的路径生成。 基于RRT算法实现多机器人路径规划的Matlab源码,适用于多个起点统一终点的情况。
  • 架无覆盖MATLAB运行结果.zip
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    本资源包含多架无人机执行路径规划与覆盖任务的相关研究资料,包括详细的MATLAB代码及其对应的运行结果。适合从事无人机路径规划相关研究的学习者和研究人员参考使用。 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a,包含运行结果。 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理及路径规划等多领域的MATLAB仿真研究。 内容:涵盖标题所示的所有主题。对于具体介绍,请查看博主主页的搜索博客功能。 适合人群:本科和硕士阶段的教学与科研使用 开发者简介:热爱科研的MATLAB仿真开发人员,致力于技术和个人修养同步提升,并欢迎相关项目的合作交流。 团队长期从事以下领域的算法研究及改进: 1. 智能优化算法及其应用 - 改进智能优化算法(单目标和多目标) - 生产调度问题:装配线、车间、生产线平衡以及水库梯度调度等。 2. 路径规划: - 旅行商问题研究(TSP, TSPTW) - 各类车辆路径规划(VRP, VRPTW, CVRP)及机器人和无人机的三维路径规划 - 多式联运与无人机结合车辆配送 3. 三维装箱求解 4. 物流选址:背包问题、物流设施选址优化等。 5. 电力系统: - 微电网优化,配电网系统的重构与有序充电。 - 储能双层调度及配置优化研究 6. 神经网络预测分类 - 包括BP, LSSVM, SVM, CNN, ELM, KELM等常见模型的应用。 7. 图像处理算法: - 车牌、交通标志识别,发票、身份证及其他文档的自动读取。 - 人脸表情及行为特征分析,病灶检测与分类 - 各种图像分割、隐藏和融合技术 8. 信号处理:涵盖各种类型的信号识别、故障诊断等应用。 9. 元胞自动机仿真: 模拟交通流,人群疏散以及病毒扩散过程。 10.无线传感器网络研究,包括定位与覆盖优化。
  • 】利用DQN进行(含MATLAB).zip
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    本资源提供基于深度强化学习中的DQN算法实现的机器人路径规划方案,并附有详细MATLAB代码和说明文档。适合科研与学习参考。 版本:MATLAB 2019a 领域:基础教程 内容:基于DQN实现机器人路径规划附MATLAB代码.zip 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
  • 】利用DQN进行(含MATLAB).zip
    优质
    本资源提供了一种基于深度Q网络(DQN)的创新性方法来解决机器人路径规划问题,并附有详细的MATLAB实现代码,适用于研究和学习。 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、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。
  • 】利用DQN进行(含Matlab).zip
    优质
    本资源提供了一个基于深度Q网络(DQN)的机器人路径规划解决方案,并附有详细的MATLAB实现代码。适合研究与学习使用。 版本:MATLAB 2014/2019a 领域: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多领域的MATLAB仿真。 内容介绍:标题所示,具体介绍可通过主页搜索博客获取。 适用人群:本科和硕士阶段的科研学习使用。 博主简介:热爱科研工作的MATLAB开发者,在技术与个人修养方面不断精进。如有合作意向,请私信联系。
  • 】A星算法栅格Matlab.zip
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    本资源提供基于A星(A*)算法的机器人路径规划Matlab实现代码,采用栅格地图进行路径搜索和优化。 在机器人技术领域,路径规划是一项核心任务,它涉及让机器人高效且安全地从起点移动到目标点的策略。本资源介绍了一种基于A*(A-star)算法的栅格路径规划方法,并提供了完整的MATLAB源码,这对于学习和理解该算法的实际应用非常有帮助。 A*算法是一种启发式搜索算法,在1968年由Hart、Petersen和Nilsson提出。其特点是结合了Dijkstra算法寻找最短路径的特点与优先级队列的效率,通过引入评估函数来指导搜索过程,使搜索更倾向于目标方向,从而提高效率。 该评估函数通常由两部分组成:代价函数(g(n))和启发式函数(h(n))。其中,代价函数表示从初始节点到当前节点的实际成本;而启发式函数则估计了从当前节点到达目标节点的最小可能成本。A*算法在每次扩展时会选择具有最低f(n)值的节点进行操作,这里的f(n)=g(n)+h(n),这使得搜索过程能够避免不必要的探索区域。 在栅格路径规划中,环境通常被划分成许多小正方形或矩形网格单元,称为“栅格”。每个栅格代表机器人可能的位置,并且可能是可通行空间或是障碍物。机器人从起点出发,在A*算法的指导下计算出一条穿过最少栅格到达目标点的最佳路线。启发式函数h(n)可以是曼哈顿距离或者欧几里得距离等,也可以根据实际情况进行调整。 MATLAB作为一种强大的数学和工程软件工具,非常适合用于路径规划的研究与实验。利用该软件实现A*算法时,我们可以直观地展示路径规划的过程,并且可以根据需要调节参数以优化路径效果。通常的MATLAB源码包括以下部分: 1. 初始化:设定地图、起点位置、目标点以及栅格尺寸。 2. A*算法实现:定义代价函数和启发式函数,并实施搜索过程。 3. 可视化展示:呈现地图布局、规划好的路径及机器人移动轨迹等信息。 4. 参数调整:如改变启发式函数的权重,管理开放列表与关闭列表。 通过研究提供的MATLAB源码,学习者可以深入了解A*算法的工作原理,并学会如何将其应用于实际中的机器人导航问题。此外,基于这个项目还可以进一步探索其他类型的启发式方法或者尝试解决更复杂的动态环境下的路径规划挑战。对于提升对机器人领域内路径规划理论和技术的理解来说,这是一个非常有价值的资源。
  • 】基于工势场避障(附Matlab)[3639期].zip
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    本资源提供了一种基于人工势场法的多机器人系统避障路径规划解决方案,内含详尽算法说明及实用的Matlab实现代码。适合研究与学习使用。 【路径规划】人工势场算法多机器人避障路径规划代码(包含Matlab源码)
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    机器人多路径规划研究旨在开发智能算法,使机器人能够分析环境并计算出最优或次优行进路线,以提高导航效率和适应复杂场景。 本段落分析了多机器人协调对机器人控制体系结构的需求,并设计了一种改进的混合式架构。文中详细介绍了行为管理、行为进程以及行为决策的功能与实现方法。