【SWO三维路径规划】蜘蛛算法SWO多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码 3965期】

最新推荐文章于 2025-07-31 23:45:10 发布
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分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版） 文章标签： matlab
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【SWO三维路径规划】基于matlab蜘蛛蜂算法SWO多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码 3965期】
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09-23 643
蜘蛛蜂算法SWO多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角） 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
毕设题目：Matlab无人机三维路径规划
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11-27 8504
毕设题目：Matlab无人机三维路径规划 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
探索蜘蛛手并联机器人视觉识别系统：制造业的未来之路
2301_81725385的博客
12-12 784
通过将这两个部分结合起来，蜘蛛手并联机器人视觉识别系统可以实现对物体的准确识别和定位，从而实现自动化生产和操作。而使用蜘蛛手并联机器人视觉识别系统，可以根据预先设定的程序和路径，自动完成货物的搬运和存储过程。而使用蜘蛛手并联机器人视觉识别系统，可以根据预先设定的程序和参数，自动完成产品的装配和组装过程。而使用蜘蛛手并联机器人视觉识别系统，可以通过图像处理和模式识别算法，快速准确地检测产品的质量状况。其中，蜘蛛手并联机器人视觉识别系统作为一项新兴技术，正在逐渐对制造业的生产方式和效率产生着深远的影响。
【ROS基础】视觉+机械手-delta并联机械手
欢迎时常光顾我的干货超市，热衷于AIoT！！
05-30 1万+
机器视觉－AI采摘机器人 https://www.bilibili.com/video/BV1YE41147iV/?spm_id_from=autoNext
四轴机械臂算法详解
ZhangzrJerry的博客
08-22 5488
我终终终终于来了，真的好久没更新了 首先给大家看看我们最近做的一个四轴机械臂项目吧 这是它已经拼装在基础底盘上的实物图了 可以看到一共有四个马达来驱动这个机械臂 其中最上端与最底部的马达可以独立控制 因此算法的核心在于中间的两节机械臂 如图为最核心的算法模型 其中a,b分别代表两个机械臂 ε与δ由马达控制器自动设置 因此我们的目标就是求出ε和δ的值 X和Y由遥控手柄实时传入(可以为增量或者绝对位置) c=sqrt(X2+Y2) γ=atan(Y/X) 在三角形ABC中有两个直角三角形 a2-AD2=k2
【无人机三维路径规划】基于蜘蛛算法SWO实现考虑：路径、高度、威胁、转角多项成本的多无人机协同集群避障路径规划附Matlab代码
m0_60703264的博客
03-15 1076
本文提出了一种基于蜘蛛算法（SWO）的多无人机协同集群避障路径规划算法，该算法考虑了路径长度、高度限制、威胁回避和转角平滑等多项成本。算法通过模拟蜘蛛在网上的捕食行为，实现无人机在三维空间中协同避障路径规划。算法具有鲁棒性强、收敛速度快、路径平滑等优点，可有效解决多无人机协同集群避障路径规划问题。
机器人手眼标定原理介绍（含详细推导过程）使用Tsai-Lenz算法
热门推荐
生活不止眼前的苟且
03-01 2万+
手眼标定原理及常用算法Tsai-Lenz介绍 上几节主要介绍了手眼标定程序的使用，但没有对手眼标定原理进行介绍，所以本文主要介绍手眼标定的原理，并介绍手眼标定算法Tsai-Lenz(实际是作者的名字)的计算过程，以及AX=XB的推导过程。 下一篇文章将会使用Python实现该算法 该算法适用于将相机装在手抓上和将相机装在外部两种情况 论文已经传到git上，地址： 本文中所说的夹爪=机器人末端执行器=机器人末端 如果你要进行手眼标定，可以参考我的其他文章： 手眼标定-基础使用 手眼标定-JAKA机械臂
机械臂算法中的重要概念与结论总结（不含详细推导）1
dht99082的博客
12-15 5605
机械臂是机器人的一种形式，属于一种多学科交叉涉及非常广泛的学科，在此将对学习过程中的重要概念与结论进行，本主要依据《Introduction to robotics mechanics and control》、《RobotDynamicsandControl》等书籍进行归纳。 一、概述 机械臂算法主要包括以下几个方面 1、运动学：处理机械臂运动时位置、速度的问题 2、动力学：处理机械臂力与运动的问题 3、运动规划：处理对于运动轨迹和运动路径的规划问题 4、优化问题：处理优化时间...
【SWO三维路径规划】蜘蛛蜂算法无人机避障三维航迹规划【含Matlab源码 4739期】
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09-17 1150
蜘蛛蜂算法无人机避障三维航迹规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
六自由度焊接机器人——基于matlab robotics toolbox求解工作空间(蒙特卡洛算法)及绕定点转动的轨迹规划
wffs_yz000的博客
02-10 1万+
1 6自由度焊接机器人DH模型 该六自由度机械臂能够实现操作器尖端的灵巧工作空间非空且含有内点，并能够规划机械臂各关节的轨迹，使操作器绕灵巧工作空间的某个内点作定点转动，即操作器尖端位置不变，操作器姿态变化，进一步地，可以实现工业焊接功能。 该6自由度焊接机器人使用 standard D-H（SDH）法建立坐标系，建立运动学模 型。最终形成的连杆模型和坐标系如下图： 得到标准 D-H 参数如下表...
自己写stm32加机械手臂程序注释详细
09-12
用蓝牙控制的智能机械手臂小车，刚刚学习的时候写的代码注解挺详细的
使用 ESP32 设计和控制四足蜘蛛机器人之代码实现篇
DT程序员的博客
09-22 1134
本文详细介绍如何使用 ESP32 设计和控制四足蜘蛛机器人之代码的实现，并提供完整的arduino源码
基于蜘蛛优化算法的机器人路径规划算法- 附Matlab代码
DevGlider的博客
09-18 362
然后，随机生成了初始蜘蛛的位置，并开始迭代搜索过程。在每次迭代中，根据蜘蛛的适应度值和信息素浓度，更新蜘蛛的位置和速度。在过去的几十年中，研究人员提出了许多路径规划算法，其中之一是基于蜘蛛优化算法的路径规划方法。基于蜘蛛优化算法的机器人路径规划算法是一种启发式搜索算法，通过模拟蜘蛛在搜索食物时的行为来寻找机器人的最佳路径。基于蜘蛛优化算法的机器人路径规划算法是一种启发式搜索算法，其灵感来自于蜘蛛在寻找食物时的行为。蜘蛛根据食物的位置和网上的信息素浓度来调整自己的移动方向和速度，以达到最佳的搜索效果。
2025年KBS顶刊新算法-向光优化算法Phototropic growth algorithm-附Matlab免费代码
群智能算法开发
07-29 887
文章提出了一种称为向光生长算法（PGA）的新型优化算法，其灵感来自植物细胞响应阳光的生长模式。所提出的算法已经在两个基准测试函数套件CEC 2017和CEC 2020上进行了评估，并根据获得的解决方案的质量与其他已建立的metaheuristic-optimization算法进行了比较。PGA的有效性通过在六个具有约束的具有挑战性的工程设计问题上对其进行测试得到进一步证明，展示了其在解决未知搜索空间的现实世界问题时的稳健性。
多场景-阶梯式碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化（MATLAB模型）
2408_88910159的博客
07-31 351
同时，精确核算燃气轮机（Gas Turbine, GT）和燃气锅炉（Gas Boiler, GB）等关键设备的。根据负荷响应特性，将需求响应（Demand Response, DR）划分为。，则重点考虑了用能侧电能与热能之间的相互转换潜力，构建了相应的响应模型。（如不同季节、不同能源价格、不同负荷水平等）进行仿真分析。的数学模型，量化分析电价变动对负荷需求的影响；可再生能源：风电机组（WT）、光伏机组（PV）场景 4: 不考虑碳交易机制且不考虑需求响应。场景 2: 碳交易机制下考虑需求响应;
采用黑翅鸢优化算法BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN四模型多变量回归预测，多输入单输出（Matlab）
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
07-28 637
采用黑翅鸢优化算法BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN四模型多变量回归预测，多输入单输出（Matlab）
牛顿-拉夫森法求解非线性方程组
wearegogog123的博客
07-30 410
x12x22−100x12−x2−30x12​x22​−100x12​−x2​−30​% 定义非线性方程组end% 定义雅可比矩阵end。
ACOSRAR改进连续蚁群算法用于优化复杂环境下无人机路径规划，Matlab代码实现
最新发布
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07-31 175
ACOSRAR改进连续蚁群算法用于优化复杂环境下无人机路径规划，Matlab代码实现
RF随机森林分类预测+特征贡献SHAP分析，通过特征贡献分析增强模型透明度，Matlab代码实现，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角
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07-28 677
RF随机森林分类预测+特征贡献SHAP分析，通过特征贡献分析增强模型透明度，Matlab代码实现，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角
无人机集群避障的路径规划
03-03
### 无人机集群避障路径规划算法综述 #### 鲸鱼优化算法（WOA） 鲸鱼优化算法被用于解决多无人机协同集群避障路径规划问题，旨在最小化路径、高度、威胁以及转角的成本。此方法展示了良好的收敛特性，能够在较短时间内找到接近最优解的方案[^1]。 ```matlab % WOA伪代码片段展示如何初始化种群并执行迭代过程寻找最优路径 function [best_position, best_score] = whale_optimization_algorithm(num_drones, start_positions, end_positions, obstacles) % 初始化参数... while not convergence_criteria_met() for each drone in num_drones update_position_based_on_whale_behavior(drone); evaluate_fitness_function(drone.position); % 计算适应度值 end select_best_solution_among_population(); adjust_search_space_according_to_current_solutions(); end end ``` #### 蜣螂优化算法（DBO） 另一种解决方案采用蜣螂优化算法来进行类似的多目标最优化任务。该技术同样关注于减少总的旅行距离和其他风险因素的同时保持较高的搜索效率和最终解的质量。实验验证了这种方法的有效性及其应对复杂环境的能力[^2]。 ```matlab % DBO简化版本示意代码说明个体间交互机制促进全局探索能力 function solution_set = dung_beetle_optimizer(problem_definition) initialize_swarm_with_random_positions(); repeat until stopping_condition_reached foreach beetle do move_towards_food_source_or_avoid_predators(beetle.location); assess_environmental_factors_affecting_survival_rate(beetle.new_location); share_information_about_good_locations_within_group(); endforeach; collect_all_feasible_paths_generated_by_the_swarm(); endrepeat; return selected_path_from(solution_set); ``` #### 蜘蛛蜂优化算法（SWO） 针对三维空间内的路径规划难题，提出了利用蜘蛛蜂的行为模式作为灵感源的设计思路。这种途径不仅考虑到了常规的空间几何属性还加入了动态变化的风险评估模型来指导整个系统的运作逻辑。具体实施过程中涉及到适应度评价体系构建、网络结构演化规则制定等多个方面的工作[^3]。 ```matlab % SWO核心部分体现自组织特征帮助系统自我调节达到更优状态 classdef SpiderWaspPlanner < handle properties (SetAccess=private) population_size; % 种群大小 max_iterations ; % 迭代上限 ... end methods function obj = construct_initial_web(obj) % 创建初始蜘蛛网布局 return obj; end function evolve_network_structure(obj) apply_heuristic_rules_for_adapting_web_shape(); incorporate_feedback_loops_into_design_process(); end function fitness_value = compute_objective_function(obj, candidate_solution) combine_costs_of_distance_elevation_threat_and_turns(candidate_solution); end end end ```
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