Dijkstra算法在MATLAB中的机器人编队路径规划

最新推荐文章于 2025-12-01 22:20:41 发布

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本文介绍了如何使用Dijkstra算法在MATLAB中解决机器人编队的路径规划问题。通过定义函数实现Dijkstra算法，结合图论，将机器人位置和障碍物转化为图，计算每个机器人的最短路径。

Dijkstra算法在MATLAB中的机器人编队路径规划

路径规划是机器人技术中的一个重要问题，它涉及到如何确定机器人在给定环境中的最优路径。Dijkstra算法是一种常用的图论算法，可用于解决最短路径问题。在MATLAB中，我们可以利用Dijkstra算法实现机器人编队的路径规划。

首先，我们需要定义一个函数来实现Dijkstra算法。以下是MATLAB代码的实现示例：

function [distances, paths] = Dijkstra(graph, start)
    n = size(graph

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【路径规划】基于matlab Dijkstra算法机器人编队路径规划【Matlab仿真 1884期】.md

11-08

步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的...

【路径规划】Dijkstra算法机器人编队路径规划【含Matlab仿真 1884期】.zip

11-20

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【路径规划】基于matlab Dijkstra算法机器人编队路径规划【含Matlab源码 1884期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

06-14

2257

Dijkstra算法机器人编队路径规划 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

基于Dijkstra算法的机器人编队路径规划问题

PixelDyno的博客

09-11

1215

算法的基本思想是维护一个距离数组，用于记录从起点到每个节点的当前最短路径的长度。然后，我们从起点开始，逐步扩展到其他节点，每次选择距离最小的节点，并更新与其相邻节点的距离。我们可以将每个机器人的位置看作图中的一个节点，节点之间的连接表示机器人之间的移动关系。编队中的每个机器人都具有一个起点和一个目标点，我们的目标是找到每个机器人从其起点到目标点的最短路径，以便整个编队能够以最短的总路径到达目标。Dijkstra算法是一种基于图的贪心算法，它从起点开始，逐步扩展到其他节点，并找到从起点到每个节点的最短路径。

【多机器人路径规划】基于Dijkstra算法实现机器人编队路径规划问题附matlab代码

qq_59747472的博客

06-07

435

移动机器人的避障问题是移动机器人控制领域的研究热点。针对给定的移动机器人避障问题 , 探讨了最短路径及最短时间路径的路径规划问题。对于最短路径问题 ,建立了简化的路径网格模型 ,将其抽象为由节点及边构成的两维图,再使用经典的Dijkstra算法获得可行的最短路径；对于最短时间路径问题 , 通过分析移动机器人弯道运行的速度曲线, 基于几何方法得出了移动时间与过渡圆弧圆心之间严格的数学关系 , 此后借助matlab优化函数获得最佳的移动路径算法可为类似机器人避障问题的解决提供借鉴。 3 仿真结果 [1]

【路径规划】Dijkstra算法多机器人路径规划【含Matlab源码 1883期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

11-21

696

1 传统Dijkstra算法步骤Dijkstra算法是一种经典的求解最短路径的算法，用于计算一个节点去往其他各个不相关节点的最小移动代价。本思想是把在图中无论如何出现的所有节点分离为2组，第1组包含被准确认定是最短路径的节点，第2组存放待检查的不确定的节点。根据最小移动代价逐渐增大的顺序，逐个将第2组需要检查的节点加入到第1组中，一直到从起始点出发可以到达的所有节点都包含在第1组中。Dijkstra算法运行的主要特征是以机器人抽象的出发点为中心向外层层延伸，直到延伸到整个区域的末端为止。

【路径规划】基于Dijkstra和A算法的机器人路径规划附Matlab代码

Matlab245的博客

02-27

1012

机器人技术在现代社会中扮演着越来越重要的角色，从工业自动化到家庭服务，机器人的应用场景不断扩展。而路径规划作为机器人导航的核心环节，其效率和可靠性直接影响着机器人的整体性能。路径规划旨在找到从起点到终点的最优或可行路径，同时避开障碍物，并满足一定的约束条件。Dijkstra算法和A算法是两种经典的路径规划算法，它们在机器人路径规划中得到了广泛的应用。本文将深入探讨基于Dijkstra和A算法的机器人路径规划，对比分析它们的优缺点，并探讨在实际应用中需要考虑的关键因素。

【路径规划】基于Dijkstra算法求解机器人栅格地图路径规划及避障附Matlab代码

qq_59747472的博客

06-20

562

1 算法原理Dijkstra算法是一种经典的用于解决单源最短路径问题的图算法，它可以在带权重的有向或无向图中找到起点到其他所有节点的最短路径。以下是Dijkstra算法的基本原理：初始化数据结构：创建一个空的开放列表，用于存储待探索的节点。为每个节点初始化距离值（初始设为无穷大）和已访问标志。将起点设置为当前节点，并将其距离值设置为0。Dijkstra搜索过程：如果相邻节点已被访问或不可达，则忽略。计算相邻节点的距离值：当前节点的距离值加上从当前节点到相邻节点的边权重。

基于MATLAB的Dijkstra算法机器人编队路径规划

与其临渊羡鱼,不如退而结网

07-03

141

在机器人编队路径规划中，我们可以将机器人看作节点，将两个机器人之间的距离看作边的权值，然后利用Dijkstra算法计算所有机器人之间的最短路径。通过以上示例，我们成功地使用MATLAB中的Dijkstra算法实现了机器人编队的路径规划。假设有n个机器人，我们可以将机器人的位置坐标作为节点，机器人之间的欧氏距离作为边的权值。接下来，我们可以实现Dijkstra算法来计算机器人之间的最短路径。以上代码定义了一个名为dijkstra的函数，该函数接受距离矩阵、起点和终点作为输入，并返回最短路径和路径的总距离。

【机器人路径规划】基于遗传、dijkstra、蚂蚁优化算法的机器人路径规划研究附Matlab代码

Matlab_jiqi的博客

10-14

780

机器人路径规划是机器人领域的核心问题之一，旨在为机器人在复杂环境中寻找一条从起始点到目标点的最优或次优路径。路径规划的效率和质量直接影响机器人的作业性能和安全性。随着人工智能和计算技术的发展，各种优化算法被引入路径规划领域，其中遗传算法（GA）、Dijkstra算法和蚁群优化算法（ACO）是三种具有代表性的方法。本文将对这三种算法在机器人路径规划中的应用进行深入探讨和比较，分析它们的原理、优缺点以及适用场景。环境感知与建模：机器人需要准确感知周围环境，并将其建模为可计算的地图（如栅格地图、拓扑地图等）。

【超全】【15种算法求解路径规划】基于SSA、RRT、PRM、dijkstra等15种算法的移动机器人路径规划研究附Matlab代码

j_jinger的博客

05-22

2684

路径规划是移动机器人自主导航的核心问题之一。它旨在为机器人在给定环境中寻找一条从起点到终点的最优或可行路径，同时避开障碍物。随着移动机器人应用领域的不断拓展，对路径规划算法的效率、鲁棒性和实时性提出了更高的要求。本文系统地回顾并深入探讨了当前移动机器人路径规划领域常用的十五种代表性算法，涵盖了搜索算法、采样算法、智能优化算法以及其他新兴方法。通过对这些算法的基本原理、优缺点、适用场景进行详细阐述，并结合实际应用中的挑战，旨在为研究者和工程师提供一个全面了解和选择合适路径规划算法的参考框架。

【路径规划】基于matlab Dijkstra算法机器人编队路径规划【含Matlab源码 1884期】.mp4

02-22

步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码...

Leetcode 65 固定长度窗口 | 中心辐射型固定窗口

im_AMBER的博客

12-01

816

窗口是 “连续固定长度” 还是 “以某个点为中心辐射”？若题目说 “长度为 k 的子数组”→ 普通固定窗口；若题目说 “半径为 k”“以每个元素为中心”→ 中心辐射型窗口。结果是 “每个窗口对应一个值” 还是 “每个索引对应一个值”？前者→普通固定窗口；后者→中心辐射型窗口。

基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现

2501_92729044的博客

11-30

252

本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。

八.函数递归

weixin_60668256的博客

12-01

407

return 0;

2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）

最新发布

qq_73044452的博客

12-01

257

摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。

强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍

4AM_明朝百晓生

12-01

391

其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。

基于MATLAB的准Z源NpC三电平逆变器拓扑：SVPWM调制与中性点平衡算法的创新应用

2509_94268408的博客

11-30

395

这玩意儿结合了SVPWM调制和中性点平衡算法，实测波形效果比传统拓扑稳得多，特别是处理电压突降和中性点漂移时表现惊艳。有意思的是，当故意让算法失效时，相电压会出现明显的三次谐波毛刺（如下图右侧），而启用平衡算法后波形干净得像用尺子画出来的一样。基于MATLAB搭建的准Z源NpC三电平逆变器拓扑，利用SVPWM调制算法，加入了中性点平衡算法，有创新，给出了线电压和相电压波形。这段代码直接帮我们锁定了电感最优值在1.2mH附近，比教科书公式算出来的更准，毕竟实际仿真考虑了开关器件的非线性特性。

人工兔算法详细原理，人工兔算法公式，人工兔算法优化BP神经网络

abc991835105的博客

12-01

摘要：人工兔优化算法(ARO)是一种受兔子生存策略启发的智能优化算法。该算法通过模拟兔子的"绕道觅食"和"随机躲藏"两种行为，分别对应全局探索和局部开发。算法采用能量因子机制自动平衡探索与开发，包含三个核心公式：绕道觅食公式实现全局跳跃搜索，随机躲藏公式进行局部精细优化，能量收缩机制控制搜索策略转换。实验结果表明ARO在多种优化问题上表现优异，能够有效避免早熟收敛并找到高质量解。该算法适用于工程设计、路径规划等复杂优化问题。