Advertisement

基于障碍预测和概率方向权重的移动机器人动态路径规划

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

简介：
本研究提出了一种结合障碍预测与概率方向权重的算法，旨在优化移动机器人的动态路径规划，提高其在复杂环境中的适应性和效率。 本段落主要探讨了移动机器人在未知动态环境中的路径规划问题，并提出了一种结合障碍预估与概率方向权值的新型动态路径规划方法。该方法引入卡尔曼滤波技术，能够实现对障碍物运动状态的有效实时预测。同时，为确保移动机器人的即时路径规划需求得到满足，本段落还创新性地提出了基于周期规划的概率方向权值算法，通过融合障碍物与目标信息来处理室内环境中未知速度和轨迹的动态路径规划挑战。仿真测试及在SmartROB2机器人平台上的实际实验均验证了该方法的有效性和实用性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于障碍预测和概率方向权重的移动机器人动态路径规划
    优质
    本研究提出了一种结合障碍预测与概率方向权重的算法，旨在优化移动机器人的动态路径规划，提高其在复杂环境中的适应性和效率。 本段落主要探讨了移动机器人在未知动态环境中的路径规划问题，并提出了一种结合障碍预估与概率方向权值的新型动态路径规划方法。该方法引入卡尔曼滤波技术，能够实现对障碍物运动状态的有效实时预测。同时，为确保移动机器人的即时路径规划需求得到满足，本段落还创新性地提出了基于周期规划的概率方向权值算法，通过融合障碍物与目标信息来处理室内环境中未知速度和轨迹的动态路径规划挑战。仿真测试及在SmartROB2机器人平台上的实际实验均验证了该方法的有效性和实用性。
     
  • 测试_基于动态人工势场的动态障碍物路径规划方法
    优质
    本研究提出了一种基于动态人工势场理论的路径规划算法，专门针对移动机器人在存在动态障碍物环境中的导航问题，有效提升了避障能力和路径优化性能。 该模型采用人工势场法进行避障程序设计，其中包含一个动态障碍物和一个静态障碍物。
     
  • 基于Python3.6的机器人跨障路径动态规划方法
    优质
    本研究提出一种基于Python 3.6的创新算法，用于机器人在复杂环境中自动避开障碍物并进行实时路径规划。通过优化计算效率和准确性，此方法显著提升了机器人的自主导航能力。 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角（起始点）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。它的目标是到达网格的右下角（终点）。现在假设网格中有一些障碍物，那么从起点到终点会有多少条不同的路径呢？网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。
     
  • 路径动态规划与窗口路径规划在处理动态障碍物中的应用——基于动态窗口法的动态路径规划
    优质
    本研究探讨了路径动态规划和窗口路径规划方法在应对移动环境中动态障碍物挑战的应用，并深入分析了基于动态窗口法的动态路径规划技术，为机器人导航提供高效解决方案。 动态窗口法可以用于实现二维路径规划，并且能够设置圆形的静态或动态障碍物。
     
  • Test_动态人工势场_动态障碍物_路径规划的人工势场法.zip
    优质
    本资源提供了一种改进的人工势场算法，适用于存在移动障碍物的环境下的路径规划问题。通过引入动态人工势场模型，有效解决了传统方法在处理动态障碍物时的局限性。 Test_人工势场动态_动态障碍物_动态人工势场_路径规划动态障碍物_人工势场法.zip
     
  • 基于改进遗传算法的移动机器人动态路径规划
    优质
    本研究提出了一种基于改进遗传算法的策略，旨在优化移动机器人的动态路径规划，有效应对复杂环境中的实时变化，提高导航效率和灵活性。 本段落提出了一种新的遗传算法（GA）变异算子，并将其应用于动态环境下的移动机器人路径规划问题。在障碍物环境中寻找从起点到终点的可行路径是移动机器人路径规划的核心任务之一。由于其强大的优化能力，遗传算法已被广泛应用以生成最优路径。然而，在简单遗传算法或改进型变异算子中使用的常规随机变异算子可能导致不可行路径，并且容易导致早熟收敛问题。相比之下，本段落提出的变异算子能够避免这些问题。 为了验证所提出方法的有效性，将其应用于两种不同的动态环境场景，并与文献中的其他改进GA研究进行了比较分析。实验结果显示，在寻找最优路径方面，采用新变异算子的遗传算法表现更优且比其它方法更快地达到收敛状态。
     
  • 基于蚁群算法的移动机器人路径规划
    优质
    本研究提出了一种基于蚁群算法的优化方法，用于解决移动机器人的路径规划问题，提高了路径的高效性和适应性。 蚁群算法用于编写移动机器人的路径规划程序，该程序可以调整障碍物，并且可以直接运行。
     
  • 基于D-star算法的移动机器人避障路径规划MATLAB代码
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于D-star算法的移动机器人避障路径规划。通过优化搜索策略，实现在动态环境中的高效、实时路径调整与导航功能。 基于D_star算法的移动机器人避障路径规划matlab代码可以实现动态环境下的高效路径调整与优化。该方法适用于需要实时避开障碍物的应用场景，能够显著提高机器人的自主导航能力。通过使用D_star算法，机器人能够在探索未知或变化中的环境中找到最优路径，并迅速响应新出现的障碍物或者目标位置的变化。这样的技术对于室内服务型机器人、室外作业机器人等领域具有重要的应用价值。