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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
关于机器人路径规划的模糊控制问题,共13篇论文。本人最近在做毕设,这是从校园网上下载的论文,为了方便校外不能上数据库的技术人员
本项目是机器人课程的一个课程设计,能利用A星(A*)算法搜索出最有路径,包括方格地图和谷歌地图,采用matlab开发,在地图上设置起点终点,系统可找出最短路径
白色栅格表示机器人可以在其中自由移动,黑色栅格表示障碍栅格,表示机器人无法逾越。本文旨在当机器人遇到障碍栅格时,能根据传感器获得的信息和控制器的有效控制使得机器人绕开障碍物并找到一条有效路径,并通过M
通过matlab的GUI编程实现单个机器人的多任务路径规划,测试可运行。
基于模糊决策的机器人路径规划研究,田丰,陈宏钧,对于多自由度机器人手臂在未知环境中的避障问题,本文提出了一种基于模糊决策的工业机器人实时路径规划方法。采用工作空间内的障
这是关于移动机器人路径规划方面的参考资料,资料中使用了模糊算法来为机器人做路径规划。
我们定义 无碰撞的,且路径长度最短的路径为最优路径,为全局最优的解。 无碰撞的,路径长度非最短的路径为较优路径,为局部最优的解。 选择的作用:筛选路径较优路径; 交叉的作用:保证路径种群的稳定性,朝着
机器人路径规划演示平台,自主移动的智能机器人演示,附说明及VC源码
人工势场移动机器人路径规划,可自由修改障碍物
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