多机器人路径规划问题的Dijkstra算法实现（附带Matlab代码）

最新推荐文章于 2024-06-01 14:23:56 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-01 14:23:56 发布 · 1.3k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法 #机器人 #matlab #Matlab

Matlab 专栏收录该内容
144 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用Dijkstra算法解决多机器人系统的路径规划问题，通过Matlab代码实现，包括构建图、计算最短路径，并提供了算法的基本框架和优化建议。

多机器人路径规划问题的Dijkstra算法实现（附带Matlab代码）

路径规划是多机器人系统中的重要问题之一，它涉及到如何有效地为多个机器人找到最优的路径，以达到各自的目标点并避免碰撞。Dijkstra算法是一种经典的图算法，可以用于解决路径规划问题。在本文中，我们将使用Matlab实现基于Dijkstra算法的多机器人路径规划，并提供相应的源代码。

首先，让我们定义问题的基本概念和假设。我们考虑一个二维离散空间，其中包含多个机器人和障碍物。每个机器人都有一个起始位置和一个目标位置，我们的目标是找到每个机器人的最短路径，使其能够安全到达目标位置。

算法的核心思想是使用图来表示问题，并使用Dijkstra算法来找到每个机器人的最短路径。我们可以将机器人的起始位置和目标位置看作图中的节点，而机器人之间的路径和障碍物可以看作图中的边。因此，我们首先需要构建图来表示问题。

以下是基于Dijkstra算法的多机器人路径规划的Matlab代码：

function shortestPaths = multiRobotPathPlanning(startPositions, goalPositions,
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于Dijkstra算法的机器人编队路径规划问题
PixelDyno的博客
09-11 1233
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。
基于MATLAB的Dijkstra算法多机器人路径规划
TechO_O的博客
08-10 752
在多机器人系统中，如何规划每个机器人的路径，使得它们能够高效地完成任务，并避免相互碰撞，是一个具有挑战性的问题。假设我们有两个机器人，起始位置分别为(1, 1)和(5, 5)，目标位置分别为(5, 5)和(1, 1)。我们可以使用一个二维数组来表示机器人的起始位置和目标位置，其中0表示起始位置，2表示目标位置。这样，每个机器人都可以根据地图和起始位置找到到达目标位置的最短路径，并且避免与其他机器人相撞。我们可以使用一个二维数组来表示地图，其中0表示自由空间，1表示障碍物，2表示目标点。
【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；
03-05 477
Dijkstra算法多机器人路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【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 2298
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！
机器人路径规划：基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划（提供Python代码）
IT猿手
03-17 1073
Dijkstra算法采用贪心策略，通过逐步扩展已知最短路径集合来逐步确定最短路径。它使用一个距离数组来记录从起始节点到其他节点的当前最短距离，并通过不断更新距离数组来逐步确定最短路径。
移动机器人路径规划中Dijkstra算法的实现与原理分析
08-28
内容概要：文章详细介绍了Dijkstra算法在移动机器人路径规划中的应用，涵盖算法基本原理、伪代码实现及详细注释，并结合仿真环境分析其实验效果。通过将环境建模为带权图，利用Dijkstra算法求解从起点到目标点的最短...
多机器人路径规划问题的Dijkstra算法实现及matlab代码
与其临渊羡鱼,不如退而结网
06-29 421
Dijkstra算法是一种经典的路径规划算法，可以被应用于多机器人路径规划问题的解决中。机器人在运动过程中不能相互碰撞，且每个机器人的运动速度是固定的。同时，我们将空间划分成固定大小的网格，每个机器人只能沿着网格移动，不能在网格之间移动。输入参数中，starts表示每个机器人的起点坐标，goals表示每个机器人的目标坐标，grid_size表示地图网格的大小，robot_size表示机器人的占据空间大小。通过以上代码实现，我们可以得到多机器人路径规划的解决方案，并可以在matlab中进行结果的可视化。
机器人路径规划中改进RRT与Dijkstra融合算法的MATLAB实现
最新发布
08-28
内容概要：文章研究了在机器人路径规划中，基于MATLAB平台对单向RRT和双向RRT算法进行改进，通过引入Dijkstra算法对RRT生成的路径进行局部优化，提升路径的最优性与规划效率。针对单向RRT，采用Dijkstra在生成树中...
基于Dijkstra算法的路径规划及其在机器人编队中的应用
TechSavant的博客
08-06 425
在实现中，我们需要用一个邻接矩阵表示地图，矩阵中每个元素表示相邻两个节点之间的距离。接着，从起点开始，遍历与其相邻的节点，更新它们的距离集合中的值。最后，在所有节点中找到距离最小的节点，并将其加入节点集合。在进行机器人编队时，我们需要将每个机器人看做一个节点，并用距离函数来表示机器人之间的距离。因此，本文将介绍如何使用Dijkstra算法实现路径规划，并将其应用于机器人编队中。综上所述，Dijkstra算法是一种寻找最短路径的有效算法，并可应用于机器人编队中的路径规划。
A星算法的多机器人路径规划的python代码
weixin_35752122的博客
02-10 1119
A星算法是一种用于解决路径规划问题的算法，它可以用于单机器人和多机器人的情况。下面是一段使用 Python 实现多机器人路径规划的代码示例： ``` import heapq import numpy as np def a_star(grid, start, goal, robot_starts, robot_goals): def heuristic(position, goal): ...
动态规划python_机器人是如何规划路径的？动画演示一下吧
weixin_39849479的博客
11-15 334
机器之心报道机器之心编辑部走机器的路，让你看一下。在机器人研究领域，给定某一特定任务之后，如何规划机器人的运动方式至关重要。最近，GitHub 上开源了一个存储库，该库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法，大部分代码是用 Python 实现的。值得一提的是，开发者用 plotting 为每种算法演示了动画运行过程，直观清晰。项目地址：https://github.com/zhm-real/Pa...
机器人路径规划：基于广度优先搜索算法的机器人路径规划（提供Python代码）
IT猿手
03-18 772
广度优先搜索（BFS）是一种用于图或树的遍历算法，它从根节点开始，逐层地向下搜索，直到找到目标节点或遍历完整个图。BFS使用队列数据结构来实现，保证了节点的访问顺序是按照层级逐个进行的。BFS的过程如下：1. 将起始节点放入队列中。2. 从队列中取出一个节点，并访问该节点。3. 将该节点的所有未访问过的邻居节点放入队列中。4. 标记该节点为已访问。5. 重复步骤2-4，直到队列为空。BFS的特点是先访问离起始节点最近的节点，然后逐渐向外扩展。
智能网联自动驾驶沙盘的Dijkstra算法在全局路径规划的实践
渡众机器人
12-12 1302
智能网联智慧交通自动驾驶沙盘通过实现Dijkstra算法，为全局路径规划注入了智能元素。该算法通过模拟城市交通网络，考虑实际交通状况，寻找最短路径，使自动驾驶车辆能够高效、安全地穿越城市。沙盘结合了实际交通场景，为学生提供了深入理解Dijkstra算法在自动驾驶系统中应用的机会。通过沙盘模拟，学生能够观察到算法如何在城市环境中做出智能决策，选择最优路径。这一实践既培养了学生对算法原理的深刻理解，又使他们能够将理论知识应用到实际场景中，为未来智能交通领域的研究和实践奠定了坚实基础。
【路径规划】基于matlab模糊控制机器人路径规划【含Matlab源码 1643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；
12-26 3392
模糊控制机器人路径规划 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【路径规划】基于卡尔曼滤波的即时定位与地图构建SLAM多机器人路径规划附matlab实现
matlab_dingdang的博客
02-01 1153
为了解决多机器人路径规划问题，本文提出了一种基于卡尔曼滤波的 SLAM 算法。该算法利用卡尔曼滤波器估计机器人的位姿和环境地图，并利用估计结果进行路径规划。实验结果表明，该算法能够有效地解决多机器人路径规划问题，并具有较高的精度和鲁棒性。
【路径规划】机器人路径规划（Matlab实现）
你的Matlab小助手
05-29 572
这个过程涉及到考虑到机器人的动力学、环境中的障碍物以及可能的运动限制，并且需要在保证安全和有效性的前提下完成。机器人路径规划是一项关键的技术，通过使用各种算法和方法，使机器人能够在复杂的环境中自主导航，完成各种任务。[2]郭小莹,赵淑苹.机器人路径规划中的算法研究综述[J/OL].无线电工程:1-9[2024-05-29].http://kns.cnki.net/kcms/detail/13.1097.TN.20240527.1145.002.html.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
【路径规划】多机器人路径规划（Matlab实现）
你的Matlab小助手
06-01 729
这些任务可能涉及到团队协作、资源共享、分布式搜索等，例如物流中心的货物分拣、无人机编队飞行、多机器人探索等。多机器人路径规划广泛应用于各种领域，如工业自动化、物流配送、救援任务、智能交通等，为提高效率、降低成本、增强安全性提供了有效的解决方案。[1]薛光辉,王梓杰,王一凡,等.基于改进人工势场算法的煤矿井下机器人路径规划[J/OL].工矿自动化:1-9[2024-06-01].https://doi.org/10.13272/j.issn.1671-251x.2024030014.行百里者，半于九十。
多移动机器人路径规划研究及Matlab实现
pytorchCode的博客
08-03 228
其中，map.mat为一个包含地图信息的mat文件，start_node和goal_node分别为起点和终点坐标，max_step是搜索最大步数，step_size是每个步长的大小。在本文中，我们介绍了多移动机器人路径规划的方法和实现，并提供了基于Matlab的实现代码。本文将介绍多移动机器人路径规划的研究，并提供基于Matlab的实现代码。一般而言，多移动机器人路径规划应满足以下几个要求：在满足约束条件下找到最优路径，最小化路径长度，确定合适的行进速度，保证机器人避免碰撞等。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值