论文研究基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究 .pdf

移动机器人路径规划技术的研究现状与发展趋势.pdf

基于蚁群算法的机器人路径规划C语言代码

移动机器人的路径规划不仅要求路径路程短，还要避免路径转弯过多，颠簸程度严重，环境适应性差等问题，为此提出基于路径长度，转弯次数及坡度平滑性三种因素共同影响的改进启发函数，综合计算转移概率；同时改进信息

应用蚁群算法计算机器人在已知地图构造情况下的最短路径

移动机器人路径规划及优化方法是机器人导航领域的重要研究方向。其中，人工势场法是一种常用的路径规划方法。本文着重介绍了人工势场法的细节原理及其在移动机器人路径规划中的应用，并对一些常用的优化方法进行了总

针对多机器人分布式通信的特点，提出一种基于簇的多移动机器人通信系统。周期性地发送识别信息构建多机器人簇结构，可以有效地降低通信网络的负载；通过底层截获网卡数据包来接收信息，并采用一种链路修复机制提高了

进行了移动机器人越障机理的研究，应用环境为非结构化环境

在未知环境下,针对传统模糊控制算法规划路径在某些复杂的障碍物环境中出现的死锁问题,设计了障碍逃脱策略,即当机器人进入陷阱区并在目标点方向不可行时,寻找可行方向并设置方向点,由方向点暂代目标点继续前行,

分析了自主移动机器人路径规划中的常用的几种方法，对于学习机器人路径规划很有价值。

机器人研究领域中一大难题就是机器人路径规划问题,特别是对于条件极为恶劣、工况十分复杂的煤矿井下作业环境而言,获取满意的规划结果的难度更大。文章首先对Q-learning算法进行简单介绍,之后阐述了依托