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dstar-lite算法的底层实现。

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简介:
D * -Lite类软件是基于D * -Lite算法的运用,正如[Koenig,2002]中所阐述。它代表着一种未经优化的版本,如同本文图5所示。随后第三节将详细介绍对该算法所进行的若干细微调整。本资源依照GNU通用公共许可证版本3(2007年6月29日发布)进行发布,该许可证可以在以下链接获取: 请务必知悉,这是一个早期版本,该软件仍可能存在一些小的缺陷。要运行dstar测试程序,您首先需要安装OpenGL / GLUT库,之后方可执行。然而,您无需在自己的程序中实际使用Dstar类。 使用以下命令进行操作: $ tar -xzf dstar.tgz$ cd dstar$ make$ ./dstar指令[q / Q]-用于退出[r / R]-用于重新规划[a / A]-用于切换自动重新规划[c / C]-用于清除(重新启动)。 通过鼠标左键操作可以使单元格被标记为不可访问(成本-1),鼠标中键可以用来将目标移动至单元格右侧,而鼠标右键单击则可以将起始点移动至该单元格。

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  • DStar-Lite: D* Lite基础
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    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,Robot OS,Turtlebot
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    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-Lite.rar_D* Lite_Dstar-Lite_D_java_d*与d*lite_路径
    优质
    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。
  • MATLABTD3——亲手编写代码
    优质
    本教程详细介绍如何使用MATLAB从零开始实现TD3(孪生Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)算法,适合对强化学习感兴趣的编程爱好者和技术研究人员。 自己实现了TD3网络的Matlab代码,欢迎提出宝贵意见。
  • DStar(动态路径规划)
    优质
    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。
  • MATLAB中LSTM神经网络
    优质
    本文章深入探讨了在MATLAB环境中LSTM(长短期记忆)神经网络的底层实现机制,详细解析其内部结构与工作原理,并提供了实际应用示例。适合对深度学习感兴趣的读者参考。 在MATLAB中从底层实现长短期记忆神经网络。
  • 基于OpenGL骨骼动画代码(自行设计全部
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    本项目基于OpenGL技术,实现了一套完整的骨骼动画系统,包括关键帧插值、蒙皮渲染等核心功能。所有算法均为自主研发。 采用自设计的算法来控制骨骼绘制及骨骼运动,并且使用了自设计的骨骼蒙皮权值绑定算法,使得骨骼能够有效地控制蒙皮运动。
  • 优化MATLAB
    优质
    本研究旨在通过MATLAB编程语言开发和实现一种高效的双层优化算法。该方法结合了内外两层迭代策略,以解决复杂工程问题中的多目标优化挑战,并提供了详尽的代码示例及应用案例分析。 解决非线性双层规划问题的算法涉及复杂的数学建模与优化技术。这类问题通常包括一个主问题(上层)和一个或多个子问题(下层),其中每个层次的目标函数可能包含非线性项,使得求解过程变得非常具有挑战性。 为了解决这些问题,研究人员开发了多种方法和技术,其中包括但不限于遗传算法、粒子群优化以及混合整数规划技术。这些解决方案旨在找到全局最优解或者近似最优解,并且在实际应用中广泛用于工程设计、经济管理等领域中的复杂决策问题。 非线性双层规划的研究不仅理论意义重大,在许多现实世界的应用场景下也展现出巨大的实用价值,因此吸引了众多学者的关注和研究兴趣。
  • 基于C#音频播放器
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    本项目致力于开发一个高效的底层音频播放器,采用C#语言编写,旨在为开发者提供强大的音频处理能力与灵活的应用接口。 本段落介绍了一个使用C#中的waveout API的示例应用程序,该程序是一个低级别的音频播放器。