融合路径规划算法实现已知静态障碍物避障，未知静态障碍物避障，未知动态移动障碍物避障功能

最新推荐文章于 2024-04-30 11:30:02 发布
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文章标签： 程序人生 单片机 硬件工程
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该博客探讨了一种融合A*搜索算法与动态窗口法（DWA）的路径规划方法，旨在实现对已知和未知静态障碍物，以及未知动态移动障碍物的有效避障。通过这种结合，算法能更好地适应复杂环境，提高机器人导航的灵活性和安全性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

改进A*与融合DWA算法 融合路径规划算法 动态窗口法 A星 Astar

能够实现已知静态障碍物避障，未知静态障碍物避障，未知动态移动障碍物避障功能
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【物理应用】基于matlab波数谱计算【含Matlab源码 508期】
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03-13 1735
波数谱计算 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
使用a星算法给出Python避障的代码
weixin_42581003的博客
02-17 722
A星算法是一种用于解决寻路问题的算法，下面是一个使用Python实现避障的示例代码：import queue 定义坐标点 class Point: def init(self, x, y): self.x = x self.y = y 定义节点 class Node: def init(self, point, endPoint, g=0): ...
A*算法与人工势场法的融合：动态障碍物下的自由路径规划研究
zRauUDGTn的博客
04-30 1517
人工势场法是基于物理世界中的静电场原理，将障碍物视为带有荷电粒子的电场源，将起始点和目标点视为带有电荷的粒子。在每一步的搜索过程中，A*算法会根据当前位置的势场信息进行路径选择，以避开障碍物，走向目标点。A*算法是一种常用于路径规划的算法，能够在给定的地图上找到从起始点到目标点的最优路径。它的主要特点是通过启发式搜索，结合了广度优先搜索和贪婪搜索的思想，能够在保证路径最优性的同时减少搜索的时间复杂度。然后，监测地图的变化情况，如有障碍物的移动或新增，在相应的位置上调整势场的强度。Astar算法走迷宫。
自动驾驶使用贝塞尔曲线进行静态障碍物避障测试
gophae的博客
11-20 2293
首先规划出reference line, 探测到障碍物后，进行贝塞尔曲线轨迹规划，绕开障碍物，给出新的reference line, 然后根据pure pursuit模型进行软件在环测试，pure pursuit部分参考之前的博文。 clc clear all k = 0.1; % look forward gain Lfc = 0.1; % look-ahead distance glob...
自动驾驶实测：贝塞尔曲线静态障碍物避障
gophae的博客
11-20 2559
clc clear all % load('D:\ccs\DaischTest\CurveCurve.mat') load('D:\ccs\DaischTest\TraceC10.mat') spacelimit = 1; start =10; finish =1; x= PosLat(start : spacelimit:length(PosLat)-finish); y = P...
第5章 动态未知环境下的避障策略
dkjkls的博客
12-12 2万+
水面无人艇局部危险避障算法研究Local Risk Obstacle Avoidance Algorithm of USV博主 的硕士毕业论文第5章 动态未知环境下的避障策略　　水面无人艇在真实复杂海域执行任务期间，由于硬件（如AIS、航海雷达等）条件的限制，部分障碍物的运动信息难免出现不可预测的情况。在无人艇行进的途中，必须对这些不可预见的事件（如障碍物）敏捷的做出实时反应，顺利避过这些不可
基于A星与DWA算法融合的动态路径规划，可实现静态避障碍及动态避障
01-04
这种技术不仅能够实现静态障碍的躲避，还可以应对动态障碍物的避障要求。 A星算法，即A*算法，是一种广泛应用于路径规划的启发式搜索算法。它通过对节点的预估代价进行计算，从而寻找到从起点到终点成本最低的路径...
改进蚁群算法+动态窗口算法全局结合局部路径规划仿真 静态路径规划算法 采用改进蚁群算法，有单独对比代码 动态实时规划 采用动态窗口算法避开未知障碍物 可自行设置地图 未知静态障碍物 移动障碍物
01-08
该仿真系统允许用户自行设置地图，添加未知静态障碍物和移动障碍物，以此模拟复杂的现实环境。此外，附带的改进蚁群算法和动态窗口算法的单独代码，不仅可以独立使用，还可以通过多项对比实验来评估不同算法在不同...
融合全局路径规划算法与DWA算法的动态避障技术研究与应用实现,动态避障的路径规划算法优化：全局路径规划算法与DWA算法的融合实现,各种全局路径规划算法与DWA算法的融合实现动态避障 ,核心关键词：全局
02-13
在实际应用中，这意味着算法不仅要能够处理静态障碍物，还要能够应对突然出现的动态障碍物，如行走的人或其他机器人。 此外，路径优化是另一个研究重点，它涉及到如何在保证避障安全的前提下，对路径进行调整以缩短...
移动机器人动态避障仿真：采用DWA方法的路径规划，静态与动态障碍物的挑战应对,移动机器人动态避障仿真：基于DWA方法的路径规划，涵盖静态与动态障碍物挑战分析,移动机器人动态避障仿真，DWA方法，包含静
02-21
静态障碍物是指在机器人规划路径时保持位置不变的物体，而动态障碍物则是在机器人移动过程中可能会改变位置的物体。对于静态障碍物，机器人可以通过环境建模和路径规划算法来避免碰撞。但对于动态障碍物，由于它们的...
Python基于DWA算法和Astar算法的轮式机器人路径规划源码+项目部署说明.zip
08-18
【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新，会不定期更新优化； 2、请用自己的账号在csdn官网下载，若通过第三方代下，博主不对您下载的资源作任何保证，且不提供任何形式的技术支持和答疑！！！ 实现Astar算法和DWA算法的结合 1. main.py: 文件可以通过Astar算法实现两点间的路径规划 2. dwa.py: 文件在main.py文件的基础上增加了dwa动态窗口算法，可以实现小车在运行过程中动态避障功能 3. Vplanner.py: dwa算法实现 4. AStarPlanner.py: astar算法实现 - 关键控制指令： 1. 按下鼠标左键放置起始点 2. 按下鼠标右键放置终点 3. 按下鼠标中键放置障碍物 4. 按下空格键开始规划路径
路径规划基于matlab A-star算法机器人静态避障路径规划【含Matlab源码 495期】.zip
10-10
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 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，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 优快云博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法避障路径规划系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO避障路径规划 4.4.2 粒子群算法PSO避障路径规划 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA避障路径规划 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA避障路径规划 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE避障路径规划
移动机器人动态避障仿真：基于DWA方法的路径规划与挑战应对
最新发布
05-10
重点探讨了DWA（Dynamic Window Approach）算法的应用，该算法能够在复杂的静态和动态障碍物环境下为机器人提供有效的路径规划。文中通过具体的仿真场景展示了DWA的工作流程，包括速度采样、轨迹预测以及评分机制的...
改进A星算法，机器人路径规划导航A星算法和DWA算法融合
2301_77558875的博客
04-11 1599
改进A星算法，机器人路径规划导航A星算法和DWA算法融合，可以实现动态避障，有算法matlab源文件，可以直接用。
A星融合DWA的路径规划算法，可实现静态避障碍及动态避障,代码注释详细,matlab源码
m0_73471156的博客
08-28 3062
A星融合DWA的路径规划算法，可实现静态避障碍及动态避障,代码注释详细,matlab源码。
【MATLAB源码-第196期】基于matlab的A*融合DWA算法栅格路径规划仿真，画出路径图、姿态角度以及线角速度。
Matlab程序猿i的博客
04-23 2146
操作环境：1、算法描述A算法与DWA算法的融合是一个高效的路径规划策略，这种策略将A算法的全局路径规划能力与DWA算法的局部避障能力结合起来，以期达到更快、更安全的导航效果。以下是对这种融合策略的详细描述。
改进A星算法+dwa
2301_76242477的博客
01-12 537
改进A星算法+dwa。
改进A*和DWA融合机器人路径规划matlab有源码和注释
Yolo_Mick的博客
11-12 1193
3 基于改进folyd双向平滑度优化，删除中间多余节点，减少转折，增加路径的平滑度。% 其中r为当前点到目标点的距离，R为起始点到目标点的距离。% 4 评价函数：f(n)=g(n)+(1-log(P))*h(n)% P表示起始点与目标点之间的障碍率。% 改进A*算法 1 8个搜索方向变成 5个 提高搜索方向。
【路径规划】局部路径规划算法——DWA算法（动态窗口法）|（含python实现 | c++实现）
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weixin_42301220的博客
11-10 6万+
动态窗口算法(Dynamic Window Approaches, DWA) 是基于预测控制理论的一种次优方法，因其在未知环境下能够安全、有效的避开障碍物, 同时具有计算量小, 反应迅速、可操作性强等特点。DWA算法属于局部路径规划算法。DWA算法的核心思想是根据移动机器人当前的位置状态和速度状态在速度空间 (v,ω)(v, \omega)(v,ω) 中确定一个满足移动机器人硬件约束的采样速度空间，然后计算移动机器人在这些速度情况下移动一定时间内的轨迹， 并通过评价函数对该轨迹进行评价，最后选出评价最优的轨
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