融合动态窗口法和改进蚁群算法的多智能体路径规划算法

最新推荐文章于 2025-04-29 10:43:05 发布
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分类专栏： 读研分享 文章标签： 路径规划
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1.融合动态窗口法和改进蚁群算法的路径规划

2.支持根据自己的需要更改栅格地图

3.支持3个不同智能体的路径规划（无人机，无人船，无人车，机器人等）

4.可以根据自己需要更改障碍物位置

5.支持移动障碍物避障

6.支持各个智能体选取不同的起点和终点

如下图所示避开静止障碍物

 增加移动障碍物，利用dwa算法进行动态实时避障，最终结果如下图（视频正在上传)

融合动态窗口法和改进蚁群算法的多智能体路径规划算法

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蚁群算法python实现_利用Python实现A*算法路径规划
weixin_39694264的博客
12-01 2486
一、A*算法介绍A*算法实际上是一种启发式算法，也是路径规划中应用最为普遍的算法之一。A*算法并不是只用于路径规划，同时，路径规划中也不只有A*一种启发式方法。A*算法相比其他路径规划算法，如遗传算法、蚁群算法等，其算法过程较为简单、易于理解，运行速度快。而且，应用A*的路径规划结果也还不错。因此，总体来说，A*算法应该是性价比较高的一种路径规划算法。A*算法的基本思想是，对于当前的搜索点CNod...
机器人路径规划中蚁群算法与动态窗口法融合——多动态障碍物环境应用
05-11
内容概要：本文探讨了蚁群算法与动态窗口法在多动态障碍物环境下的融合路径规划算法。首先介绍了机器人技术在复杂环境下的路径规划挑战，特别是多动态障碍物带来的难题。接着详细分析了蚁群算法的独特搜索机制及其...
【路径规划】基于改进蚁群算法的机器人_无人机_无人车_无人船的路径规划算法
matlab_dingdang的博客
04-14 1107
路径规划是机器人、无人机、无人车、无人船等智能移动平台实现自主导航的关键技术。其目标是在给定起始点和目标点的情况下，找到一条满足特定约束条件（例如避障、能耗限制、时间限制等）的最优或近似最优路径。传统的路径规划方法包括A*算法、Dijkstra算法、人工势场法等，但在复杂的、动态的环境中，这些算法往往面临计算复杂度高、容易陷入局部最优解等问题。因此，智能优化算法，尤其是蚁群算法，近年来受到了广泛关注并被应用于各类智能移动平台的路径规划研究中。
蚁群算法融合动态窗口法路径规划算法 多动态障碍物
2301_77679579的博客
04-17 916
蚁群算法融合动态窗口法路径规划算法。
改进蚁群算法的无人帆船路径规划毕业论文【附代码+数据】
坷拉博士
10-28 1037
通过对蚁群算法的多方面改进，特别是信息素的初始化、启发函数的改进、自适应策略的引入、动态避障模型的应用，以及融合滚动窗口法的路径规划方式，使得无人帆船的路径规划更加高效、稳定和安全。同时，本文还对蚁群优化算法的信息素更新规则进行了调整，引入了自适应策略，使信息素的更新与蚁群的全局与局部搜索能力相平衡，减少了陷入局部最优解的风险。融合滚动窗口的路径规划方式，使得无人帆船能够在复杂、多变的环境中保持良好的航行效率和安全性，尤其是在突发情况下，系统能够快速作出反应，调整航线以避开障碍，确保航行的安全与稳定。
【路径规划】基于蚁群算法的车辆路径规划问题的研究附Matlab代码
Matlab245的博客
02-20 1159
车辆路径规划问题 (Vehicle Routing Problem, VRP) 作为一个经典的组合优化问题，在物流配送、交通运输、应急救援等领域有着广泛的应用价值。其目标是在满足客户需求的前提下，合理安排车辆行驶路线，以达到成本最小化、效率最大化等优化目标。随着经济的快速发展和市场竞争的日益激烈，如何高效解决VRP问题，降低物流成本，提高服务质量，成为学术界和工业界共同关注的热点问题。
三维路径规划：蚁群算法与移动机器人
weixin_42587866的博客
04-29 2084
三维路径规划是指在一个三维空间中，根据特定的约束条件（如避障、能耗最小化、时间最优化等），找到从起始点到目标点的最优路径。它涉及机器人运动学、人工智能、几何学和优化理论等多个学科的知识。在三维空间中进行路径规划，机器人不仅要考虑平面内的二维移动，还需要考虑高度的变化，这无疑增加了路径规划的难度。MATLAB在路径规划中的应用包括：算法开发：编写自定义的路径规划算法，如ACO、A*、Dijkstra等。环境模拟：构建虚拟环境进行算法测试和性能评估。结果可视化。
【VRP问题】基于蚁群算法ACO求解有容量和时间窗口限制的车辆路径规划附Matlab代码
qq_59747472的博客
04-03 1292
车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是运筹学和组合优化领域的一个经典问题，其核心目标是在满足客户需求的前提下，规划一组车辆的行驶路线，使得总成本（如行驶距离、时间等）最小化。在实际应用中，VRP问题经常会遇到各种约束，例如车辆的容量限制、客户的时间窗口限制等，这些约束使得问题的求解变得更加复杂。
【无人机路径规划算法】基于蚁群优化的无人机任务计划（Matlab代码实现）
w56782888的博客
12-13 985
通过模拟蚂蚁的行为，基于蚁群优化的无人机任务计划可以在复杂的环境中找到高质量的解决方案，并具有一定的鲁棒性和适应性。在无人机路径规划中，可以将蚂蚁的行走路径表示为无人机的飞行路径，通过信息素的积累和挥发来引导无人机找到最优路径。本文基于蚁群优化算法对无人机任务计划进行了研究，提出了基于蚁群优化的无人机路径规划算法，并通过仿真实验验证了算法的有效性。（3）针对多无人机协同任务规划问题，采用层次聚类对目标群进行分类，将分类后的目标群分配给各无人机基地，通过优化蚁群算法的搜索条件，降低时间和空间复杂度。
【路径规划】基于蚁群算法的多配送中心的车辆调度问题的研究附Matlab代码
j_jinger的博客
02-18 1329
车辆调度问题 (Vehicle Routing Problem, VRP) 作为物流配送领域的核心问题，在提高配送效率、降低运营成本方面起着至关重要的作用。传统的VRP通常假设只有一个配送中心，然而在实际应用中，企业往往为了覆盖更广阔的区域，选择建立多个配送中心。因此，研究基于蚁群算法的多配送中心车辆调度问题 (Multi-Depot Vehicle Routing Problem, MDVRP) 具有重要的理论意义和应用价值。
机器人路径规划中蚁群算法与动态窗口法融合——多动态障碍物环境应用 机器人技术
07-29
内容概要：本文探讨了蚁群算法与动态窗口法在多动态障碍物环境下的融合路径规划算法。随着机器人技术的发展，尤其是在复杂环境下的路径规划问题日益重要。蚁群算法因其强大的全局优化能力和自适应性而备受关注，而...
机器人路径规划领域中蚁群算法与动态窗口法融合实现多动态障碍物环境下的路径规划
04-05
内容概要：本文探讨了在机器人路径规划领域中，如何通过融合蚁群算法和动态窗口法来解决多动态障碍物环境下的路径规划问题。首先介绍了蚁群算法的基础，即模拟蚂蚁觅食行为，通过信息素浓度和启发式信息选择路径。...
机器人路径规划中蚁群算法与动态窗口法融合应对多动态障碍物的技术研究
04-28
内容概要：本文探讨了将蚁群算法与动态窗口法相结合用于解决多动态障碍物环境下机器人路径规划的问题。文中首先介绍了单一算法存在的局限性，如蚁群算法面对频繁变化的障碍物需要不断重算导致效率低下，而动态窗口...
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08-11
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湘潭大学人工智能专业2024级大一C语言期末考试题库项目-包含58个从头歌平台抓取并排版的C语言编程题目及解答-涵盖基础语法-数组操作-条件判断-循环结构-函数调用-指针应用等核心.zip
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基于STM32的步进电机S型曲线与SpTA算法高效控制及其实现 T梯形算法 经典版
08-11
基于STM32平台的步进电机S型曲线和SpTA加减速控制算法。首先阐述了S型曲线控制算法的特点及其在STM32平台上的实现方法，包括设置启动频率、加速时间和最高速度等参数，以减少电机启动和停止时的冲击。接着讨论了T梯形算法与S型曲线的结合，通过精确的时间控制提高运动精度。然后重点讲解了SpTA算法，强调其自适应性强、不依赖PWM定时器个数，能够根据实际运行状态动态调整。文中提到一种高效的非DMA数据传输方式，提升了CPU效率并解决了外部中断时无法获取已输出PWM波形个数的问题。最后介绍了SpTA算法在多路电机控制方面的优势。 适合人群：从事嵌入式系统开发、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对步进电机控制有研究兴趣的人群。 使用场景及目标：适用于需要高精度和平滑控制的步进电机应用场合，如工业机器人、数控机床等领域。目标是帮助开发者掌握STM32平台下步进电机的先进控制算法，优化系统的实时性能和多电机协同控制能力。 其他说明：文章提供了详细的理论背景和技术细节，有助于读者深入理解并应用于实际项目中。
一个面向Android开发者的全面知识体系整理项目-包含Android基础-Framework解析-系统启动流程-四大组件原理-Handler-Binder-AMS-WMS等核心机.zip
08-11
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日前日内两阶段调度综合能源分析：基于Matlab与Yalmip的优化结果对比及应用
08-11
日前日内两阶段调度在综合能源管理中的应用，特别是利用Matlab和Yalmip工具箱进行优化建模的方法。文章分析了三种不同调度场景（日前不考虑需求响应调度、日前考虑需求响应调度、日前日内两阶段调度），并比较了各自的优化结果。重点讨论了机组成本和弃风惩罚两个关键指标，展示了两阶段调度在提高电力供应稳定性和降低运营成本方面的优势。 适合人群：从事能源管理和电力系统调度的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和Matlab编程有一定基础的人群。 使用场景及目标：①理解和掌握日前日内两阶段调度的基本概念及其应用场景；②学习如何使用Matlab和Yalmip工具箱进行优化建模；③评估不同调度策略对机组成本和弃风惩罚的影响。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还有具体的编程实例和优化结果对比，有助于读者深入理解调度优化的实际操作和效果。
基于西门子200smart系列化工反应釜程序：学习探讨用，包含PID恒温升压调节、手自动切换及多种控制功能
08-11
基于西门子200Smart系列的化工反应釜控制系统，主要功能包括两路PID恒温升压调节及其手自动切换、压力和温度检测等功能。文中展示了核心PID控制段代码，解释了手自动切换逻辑以及清洗与生产模式的切换逻辑，并提供了关于参数设置、报警查询等方面的实用技巧。此外，还提到了电气原理图中的冗余设计和调试注意事项。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，特别是熟悉或希望深入了解西门子PLC编程的人群。 使用场景及目标：适用于化工行业反应釜控制系统的开发、调试和维护。目标是帮助工程师掌握PID控制的应用方法，提高系统的稳定性和安全性。 其他说明：文中提供的代码片段和设计思路对于理解和优化类似控制系统非常有帮助。同时，文中提到的一些具体实施细节（如过渡延时、参数设置范围等）有助于减少调试过程中可能出现的问题。
蚁群算法与动态窗口法融合实现多动态障碍物路径规划
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