粒子群算法求解机器人路径规划

给正在研究机器人路径规划的学者一个好的参考

路径规划各种算法总结很有帮助适合机器人、小车等开发

粒子群算法应用在路径规划2 matlab,里面有参考论文,相互学习,二维环境下的

针对井下复杂矿难环境,传统方法建立环境地图需要大量信息,处理复杂搜索问题,提出基于机器视觉建立环境地图。算法从帧差背景中获取环境障碍物位置信息,依据机器人加速鲁棒特征定位,离散建模运动空间。实验仿真表

Matlab遗传算法扫地机器人路径规划算法代码实现路径规划，栅格法画地图，障碍物位置可以自己定义，画出平均路径和最短路径曲线，适应度函数考虑路线顺滑度和距离两个因素。

采用D*Lite算法规划出的路径并不平滑,且预规路径与障碍物均十分接近.除此之外,在动态环境下时,由D*Lite算法重规划得到的路径也离障碍物距离很近,十分容易发生碰撞.针对此问题,引入懒惰视线算法与

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提出一种全局静态环境下移动机器人路径规划的改进势场蚁群算法.该算法采用人工势场法求得的初始路径和机器人与下一个节点之间的距离综合构造启发信息,并引入启发信息递减系数,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导

针对机器人路径规划中,应用遗传算法时容易陷入局部最优解以及收敛速度较慢等问题,设计出一种基于混沌遗传算法的路径规划方法。在基本遗传算法的基础上采用自适应调整的选择概率,并引入混沌操作,从而增强移动机器

关于扫地机器人的路径规划算法的概括，为提高机器人路径规划的搜索速度，缩短搜索时间，总结归纳移动机器人在路径规划问题上的算法及其特点，并对路径规划技术进行概述；其次对移动机器人路径规划进行分类总结，并从