C++蚁群算法的机器人路径规划

针对煤矿搜救机器人路径规划过程中因受障碍区间的干扰导致全局最优路径难以确定的问题,提出了基于梯度-坐标轮换法的煤矿搜救机器人最优路径规划算法。机器人首先按照梯度-坐标轮换法运动,然后根据已有的运动路径

论文基于6关节工业机器人建立六关节工业机器人运动模型

基于蚁群算法的白车身焊接机器人路径优化研究pdf,基于蚁群算法的白车身焊接机器人路径优化研究

基于蚁群算法的二、三维路径规划算法，matlab代码，注释齐全

基于蚁群算法的完全遍历路径规划研究.pdf

基于蚁群算法路径规划能成功运行包含蚁群初始化栅格法建模信息素启发函数画图等部分

一种基于多启发因素的改进蚁群算法，在路径规划过程中考虑路径安全性、颠簸性、平滑性和路程最短性等因素，并模拟移动机器人真实地面路况环境，通过邻域矩阵探测法实现障碍检测，有效提高路径的安全性和质量。此外，

我是在三维网格地图中实现的路径搜索，用的点而不是边来标记信息素的，主要是觉得边要麻烦一些，感兴趣的可以自己实现边标记信息素。蚂蚁在三维地图中走，每次可以上下，左右，斜着走，且都算作等效的一步距离。

蚁群算法进行三维路径规划，这是三维尺度上的路径规划源代码，非常值得学习。

旅行商问题(TravelingSalemanProblem，TSP)是车辆路径调度问题(VRP)的特例，由于数学家已证明TSP问题是NP难题，因此，VRP也属于NP难题。旅行商问题（TSP）又译为旅行