【路径规划】第一周: 大杂烩

本文介绍了机器人路径规划的各种方法,包括可视图法、栅格法、人工虚拟势场法、遗传算法和蚁群算法。这些方法各有优缺点,如可视图法与启发式算法结合使用,栅格法考虑环境精度与存储空间,人工虚拟势场法适用于局部规划,遗传算法和蚁群算法则提供全局优化解决方案。路径规划的目标是找到最佳路径并避开障碍物,而各种智能算法正致力于平衡探索与利用之间的矛盾,提高路径规划效率。

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传统的路径规划方法多是根据环境模型的描述形式,采取相对简单的类似于几何数学模型的算法(如几何法、启发式算法)完成机器人路径的搜索。

可视图法

可视图法分别将机器人和障碍物假设为一质点和近似多边形,用可视的线段将质点、目标点及多边形的各顶点进行有序的组合连接,即连线不能穿越障碍物多边形,将机器人路径规划问题转换为搜索起始点到目标点之间最短线段集合,常采用 A算法或其改进算法搜索最短路径。由于搜索的路径是连接障碍物顶点的线段,机器人易与障碍物发生碰撞,当环境障碍物、特征信息量较多时,搜索路径的时间较长;同时可视图法灵活性较差,对环境的适应性及实时性较差,不能保证所寻的路径是全局最优。
切线图法是可视图法的改进方法,用障碍物的切线表示弧,降低了机器人与障碍物碰撞的几率,缺点是当机器人控制误差较大时,同样易与障碍物发生碰撞;在误差允许的情况下,采用切线法规划路径常选择远离障碍物的路径表示弧。可视图法多与启发式搜索算法结合来完成机器人路径规划,如 A
、Dijkstra 等。

栅格法

栅格法是用不同性质及不同序号的两类栅格描述机器人工作环境,即自由栅格和障碍栅格,自由栅格区域内不含障碍物,障碍栅格区域内包含障碍物。机器人路径规划问题就转换为搜索工作空间内可行栅格的有序集合。该方法以栅格为基本单位记录机器人所在环境信息,栅格尺度越大,特征地图的描述越粗糙,规划的路径质量越差,误差也越大;栅格尺度越小,环境障碍物描述的越精确,规划的路径质量越好,但此是以大量的存储空间及搜索算法的复杂度为代价,因此,应根据具体的应用环境,选择合适的栅格尺度及相应的优化搜索栅格有序集合的算法。栅格地图既可以描述真实环境的很多特征,又可以实现时间和空间消耗最优,因此,栅格地图是当前广泛采用的环境地图的描述方法。

人工虚拟势场法

工虚拟势场法是一种有效的局部路径规划

<think>好的,用户想要用Python对指定的Excel文件进行K-means聚类,K=3,并且需要生成聚类结果、聚类中心和评价指标的完整代码。首先,我得确认需要的库和步骤。处理Excel的话,pandas应该是必须的,然后聚类的话要用到sklearn的KMeans。评价指标的话,常见的包括轮廓系数、Calinski-Harabasz指数和Davies-Bouldin指数,这些sklearn都有现成的函数。 接下来,用户的具体需求是读取指定路径的Excel文件,这里需要注意路径的正确性,尤其是中文路径可能会引起问题,但Python一般处理UTF-8应该没问题,不过可能需要确认文件是否存在。然后数据预处理部分,是否需要标准化?因为K-means对特征的尺度敏感,所以通常需要标准化,这里应该用StandardScaler。 然后,聚类过程,设置n_clusters=3,初始化方法可能用默认的k-means++,然后拟合数据。聚类结果需要保存到原数据框中,这样方便后续输出到Excel。聚类中心的话,可以直接从模型里获取centroids,然后保存为DataFrame。 评价指标部分,需要计算三个指标,这需要导入对应的metrics模块。然后输出结果,可能需要格式化一下,保留小数点后几位。 最后,将结果保存到Excel,用户指定的路径可能需要存在,否则会报错,所以可能需要用os模块检查目录是否存在,如果不存在则创建。不过用户给的路径是"D:/实验大杂烩/数据挖掘/实验三/聚类结果.xlsx",可能需要确保“实验三”这个文件夹存在,或者在代码中添加创建目录的步骤,不过用户可能已经创建好了,这里暂时先不处理,但可以在注释里提醒用户。 然后,代码的结构大致是:导入库,读取数据,标准化,聚类,评价,保存结果。测试一下是否有语法错误,比如缩进、括号等。另外,可能需要处理Excel的sheet名称,如果原数据有多个sheet,需要指定,但用户没提,所以默认第一个sheet。 用户可能还希望可视化结果,但需求中没有提到,所以暂时不加。不过如果数据是二维的,可以加一个散点图,但如果是多维可能需要降维,比如PCA。但用户可能只需要基本结果,所以先不添加,保持代码简洁。 最后,相关问题部分,需要考虑用户可能的后续问题,比如如何选择K值,数据预处理的其他方法,不同评价指标的意义,如何解释结果,处理非数值数据等。生成三个相关问题比较合适。</think>以下是用Python实现Excel文件k-means聚类分析的完整解决方案: ```python # 1. 导入必要库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score # 2. 数据加载与预处理 file_path = "D:/实验大杂烩/数据挖掘/实验三/聚类数据.xlsx" df = pd.read_excel(file_path) X = df.values # 提取特征数据 # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 3. K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) kmeans.fit(X_scaled) # 4. 结果处理 df['Cluster'] = kmeans.labels_ # 添加聚类标签列 # 获取聚类中心(反标准化后) centroids = scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_) centroids_df = pd.DataFrame(centroids, columns=df.columns[:-1]) # 5. 评估指标 metrics = { "轮廓系数": silhouette_score(X_scaled, kmeans.labels_), "Calinski-Harabasz指数": calinski_harabasz_score(X_scaled, kmeans.labels_), "Davies-Bouldin指数": davies_bouldin_score(X_scaled, kmeans.labels_) } # 6. 结果保存 output_path = "D:/实验大杂烩/数据挖掘/实验三/聚类结果.xlsx" with pd.ExcelWriter(output_path) as writer: df.to_excel(writer, sheet_name='聚类结果', index=False) centroids_df.to_excel(writer, sheet_name='聚类中心', index=False) pd.DataFrame([metrics]).to_excel(writer, sheet_name='评价指标', index=False) print(f"结果已保存至:{output_path}") ``` 代码说明: 1. 数据标准化:使用`StandardScaler`消除量纲差异,这对k-means算法至关重要[^1] 2. 聚类执行:采用k-means++初始化策略(sklearn默认),设置随机种子保证可重复性 3. 结果解读: - `聚类结果`表包含原始数据+新增的Cluster列 - `聚类中心`表显示反标准化后的真实尺度中心点 - 评价指标包含三种常用聚类评估指标
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