研究了一种基于人工蜂群算法的煤矿救灾机器人全局路径规划算法。该算法首先进行环境建模,然后根据环境信息特点,巧妙结合人工蜂群算法获得机器人全局优化路径。该路径规划方法具有建模方便、算法简单以及不局限于障
路径规划各种算法总结很有帮助适合机器人、小车等开发
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
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
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
A* and Dijkstra demo MFC dialog EXE MS visual c++ 6.0
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
基于MPSP算法的自由漂浮空间机器人路径规划,武耀发,宁昕,由于自由漂浮空间机器人系统的非完整特性,使得我们不能像地面固定基座机器人一样通过逆运动学的方法对其进行路径规划,而且传统
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