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栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径,提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上,采用惯性优化原理,对每一个节点进行遍历,当两个
基于Bug算法的移动机器人路径规划研究.pdf
动态境下基于蚁群算法的机器人路径规划.pdf
基于改进遗传算法的移动机器人路径规划
各障碍物顶点连线的中点为路径点,相互连接各路径点,将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上,利用最短路径算法来求网络图的最短路径,找到从起点P1到终点Pn的最短路径。上述算法使用了连接线中点的条件,因
基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划研究.pdf
施工过程涉及很多过程,因此有必要优化施工机器人的路径规划。 大多数研究更多地集中在优化算法上,而较少关注基于这些算法的优缺点的比较分析。 因此,本文的创新之处在于分析三种先进的优化算法(遗传算法,混合
针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外
研究在复杂情况下机器人的路径规划问题,提出一种改进的滚动规划蚁群算法,并得到很好的路径效果。
是一个用Opengl和VC编写的代码,实现是的水下机器人的实时路径规划。同时设置了几个不同的视角来观察机器人。是三维海底水下机器人的方针
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