【路径规划】基于matlab原子搜索算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 2887期】

最新推荐文章于 2024-10-23 13:18:22 发布
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⛄一、原子搜索算法及栅格地图简介

1 原子搜索算法
原子搜索算法（Atom Search Optimization）是一种较新的智能优化算法，灵感来源于微观分子动力学。该算法中，每个原子在搜索空间中的位置代表一个解，较好的解表示较重的质量。种群中的原子会根据彼此之间的距离相互吸引或排斥

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【路径规划】基于matlab晶体结构算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 2923期】
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10-06 1052
晶体结构算法栅格地图机器人最短路径规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【路径规划】原子搜索算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 2887期】
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01-28 265
原子搜索算法栅格地图机器人最短路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
MATLAB——遗传算法路径规划
08-27
本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——遗传算法路径规划，简单明了，易于理解
【路径规划】基于matlab静电放电算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 2858期】
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07-24 660
静电放电算法栅格地图机器人最短路径规划 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】路径规划非线性控制（Matlab实现）
你的Matlab小助手
10-18 1002
4. 性能评估与优化：对路径规划和非线性控制的性能进行评估，包括路径的准确性、系统的响应时间、稳定性、鲁棒性等方面。4. 物流与仓储：优化物流机器人和自动化设备的路径规划和运动控制，提高物流作业的效率和准确性。一、背景与重要性：在众多领域，如机器人导航、无人驾驶车辆、航空航天等，精确的路径规划和有效的控制是实现高效、安全运行的关键。由于实际系统往往受到各种非线性因素的影响，如摩擦力、空气动力学效应、系统的动力学约束等，传统的线性控制方法难以满足高性能的控制要求，因此非线性控制方法的研究和应用变得至关重要。
【路径规划】基于matlab灰狼算法机器人栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 1761期】
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03-09 3025
灰狼算法机器人栅格地图最短路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于遗传算法的机器人路径规划matlab程序
05-02
采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。 利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。 用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题、难点以及解决办法。
【路径规划】基于matlab原子搜索算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 2887期】.mp4
02-23
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...
【路径规划】基于D星算法实现栅格地图机器人路径规划
m0_60703264的博客
08-15 3141
一、算法介绍 A* 在静态路网中非常有效（very efficient for static worlds），但不适于在动态路网，环境如权重等不断变化的动态环境下。 D是动态A（D-Star,Dynamic A Star） 卡内及梅隆机器人中心的Stentz在1994和1995年两篇文章提出，主要用于机器人探路。是火星探测器采用的寻路算法。 Optimal and Efficient Path Planning for Partially-Known Environments The Focuss.
基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源码
03-16
算法的思路如下：取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Dijkstra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，由于上述算法使用了连接线中点的条件，不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi (i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径。
1基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源代码
05-31
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，因此不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi (i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径
【路径规划】基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md
08-09
【路径规划】基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md
基于栅格地图的A-星算法路径规划
01-19
用 MATLAB 实现基于栅格地图的A-星算法路径规划，代码中障碍物是随机的。
基于栅格地图的Dijkstra算法路径规划
01-19
用MATLAB 实现，基于栅格地图的Dijkstra算法路径规划。
【路径规划】使用 Genetic Algorithm 解决机器人路径规划问题（Matlab实现）
最新发布
你的Matlab小助手
10-23 434
在机器人路径规划中，首先需要将路径问题进行编码，通常可以将路径表示为一系列的坐标点或者特定的数据结构。然后，初始化一个包含多个潜在路径的种群。选择操作根据适应度挑选出较优的路径作为父代，交叉操作将父代路径进行组合以产生新的路径，变异操作则对路径进行随机的改变，增加种群的多样性。随着迭代的进行，种群中的路径逐渐优化，最终收敛到一个较好的解决方案，即机器人的最优或接近最优路径。遗传算法能够处理复杂的环境，包括存在多个障碍物、动态变化的环境等情况，为机器人在不同场景下的路径规划提供了一种有效的方法。
[ Matlab ] 遗传算法求最短路径
dianling3902的博客
06-05 7403
打包下载源代码 实例描述 配送中心数为 \(1\)，客户数 \(k\)为 \(8\)，车辆总数 \(m\)为 \(2\)；车辆载重皆为 \(8\) 吨；各客户点需求为 \(g(i = 1, 2, ... , 8)\)（单位为吨），已知客户点与配送中心的距离如表 $1 $（其中 \(0\) 表示中心仓库），要求合理安排车辆的运输路线，使总运输里程最小。 客户点与配送中心的距离表 ...
【路径规划】动态路径规划（matlab实现）
你的Matlab小助手
03-31 1027
动态路径规划是指在考虑环境不确定性和变化的情况下，确定从起点到目标点的最佳路径的过程。与传统路径规划不同，动态路径规划需要在实时或近实时条件下不断调整路径以应对环境变化。这些算法可以是基于规则的，也可以是基于优化或机器学习的，旨在在考虑时间、资源和环境变化的情况下找到最优路径。总的来说，动态路径规划是一种在不确定环境中实现路径规划的技术，通过实时更新和调整路径以适应环境变化，从而在动态环境中有效地导航和规划路径。文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
基于遗传算法在机器人路径规划中的应用研究(Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
12-07 860
机器人运动规划是移动机器人导航的核心技术之一。40多年来,运动规划技术发展迅速,涌现出了许多规划算法,但因为环境描述方式差异巨大,技术差别大,实验比较难度较大。在总结机器人发展史上具有典型意义的规划算法的基础上,提出了路径规划算法的评价标准和形式化描述方式,介绍了每种算法的原理或技术,从搜索策略和环境建模的角度将它们分为四大类,分别是基于自由空间几何构造的规划算法、前向图搜索算法、基于随机采样的运动规划算法以及智能化规划算法,并按照提出的标准比较它们的性能。 针对路径规划以及碰撞检测这一研究的重点问题,提出
基于matlab蚁群算法机器人栅格地图最短路径规划代码
10-26
蚁群算法是一种启发式算法，模拟了蚁群在寻找食物时的行为。在机器人栅格地图最短路径规划中，蚁群算法可以用来找到机器人从起点到终点的最短路径。 以下是基于Matlab的蚁群算法机器人栅格地图最短路径规划代码： 1. 首先，创建一个二维栅格地图，其中1表示障碍物，0表示可通行区域。 2. 初始化蚂蚁个体的位置和初始信息素浓度。 3. 设置蚂蚁个体的移动规则，例如按照一定的概率选择下一个移动的方向。 4. 计算每只蚂蚁个体的短路径距离，并更新信息素浓度。 5. 更新信息素浓度，采用蚁群算法的迭代更新公式。 6. 在迭代过程中，通过不断更新信息素浓度来引导蚂蚁个体寻找最短路径。 7. 当迭代次数达到一定值或者找到最短路径时，停止迭代。 8. 输出最短路径。 这段代码实现了基于蚁群算法的机器人栅格地图最短路径规划。通过模拟蚂蚁个体的移动和信息素浓度的更新，可以找到机器人从起点到终点的最短路径。这种算法在解决机器人路径规划问题中具有广泛应用价值。
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