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  在機(jī)器人路徑規(guī)劃領(lǐng)域，A*（A-Star）和D*（D-Star）算法是常用且經(jīng)典的方法。本文將介紹如何使用MATLAB實(shí)現(xiàn)基于A 和D 算法的機(jī)器人柵格地圖最短路徑規(guī)劃，并提供相應(yīng)的源代碼。 柵格地圖表示 首先，我們需要將機(jī)器人的環(huán)境表示為一個(gè)柵格地圖。柵格地圖可以是一個(gè)二維數(shù)組

  2024年02月06日

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  【移動(dòng)機(jī)器人】基于JADE改進(jìn)差分算法的多AGV路徑規(guī)劃

  ??最近幫同學(xué)做個(gè)東西，但是問(wèn)題在于是之前從沒接觸過(guò)的領(lǐng)域–移動(dòng)機(jī)器人軌跡規(guī)劃，雖然也是搞機(jī)器人的，但是對(duì) AGV 那邊的情況是一無(wú)所知，這次能完成也算是挑戰(zhàn)成功。此次任務(wù)目的是多輛AGV小車搬運(yùn)貨物，保證搬運(yùn)總時(shí)間最短并且小車與貨物之間，小車與小車之

  2024年02月10日

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• 改進(jìn)的帝國(guó)企鵝算法在機(jī)器人柵格地圖最短路徑規(guī)劃中的應(yīng)用

  改進(jìn)的帝國(guó)企鵝算法在機(jī)器人柵格地圖最短路徑規(guī)劃中的應(yīng)用 隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展，柵格地圖最短路徑規(guī)劃成為了機(jī)器人導(dǎo)航和路徑規(guī)劃中的重要問(wèn)題。在這篇文章中，我們將介紹一種基于 MATLAB 的改進(jìn)的帝國(guó)企鵝算法（Improved Emperor Penguin Algorithm，IEPA）來(lái)解決柵格地

  2024年02月07日

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• 基于粒子群算法的機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃

  基于粒子群算法的機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，常用于解決優(yōu)化問(wèn)題。在機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃中，粒子群算法可以被應(yīng)用于尋找最優(yōu)路徑，以使機(jī)器人在動(dòng)態(tài)環(huán)境中能夠高效地規(guī)劃路徑并避免障礙物。 本文將

  2024年02月07日

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• 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法--機(jī)器人到達(dá)指定位置的方法數(shù)量

  一、背景 ????????暴力遞歸和動(dòng)態(tài)規(guī)劃的本質(zhì)是一樣的， 動(dòng)態(tài)規(guī)劃就是嘗試減少重復(fù)計(jì)算的技巧而已 。這種技巧是一個(gè)大型套路，先寫出用嘗試的思路解決問(wèn)題的遞歸函數(shù)，而不用操心時(shí)間復(fù)雜度。 ????????動(dòng)態(tài)規(guī)劃的優(yōu)化大致分為三個(gè)過(guò)程，第一階段是暴力遞歸，

  2024年01月15日

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  【路徑規(guī)劃】 A_star算法機(jī)器人動(dòng)靜態(tài)避障路徑規(guī)劃【含Matlab源碼 371期】

  獲取代碼方式1： 完整代碼已上傳我的資源：【路徑規(guī)劃】基于matlab A_star算法機(jī)器人動(dòng)靜態(tài)避障路徑規(guī)劃【含Matlab源碼 371期】 獲取代碼方式2： 付費(fèi)專欄Matlab路徑規(guī)劃（初級(jí)版） 備注： 點(diǎn)擊上面藍(lán)色字體付費(fèi)專欄Matlab路徑規(guī)劃（初級(jí)版），掃描上面二維碼，付費(fèi)29.9元訂閱海

  2024年01月17日

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• 基于A*算法的機(jī)器人動(dòng)態(tài)避障實(shí)現(xiàn)（附帶Matlab代碼）

  A 算法是一種常用的路徑規(guī)劃算法，用于在圖形網(wǎng)絡(luò)中找到最短路徑。它在機(jī)器人導(dǎo)航和避障問(wèn)題中得到廣泛應(yīng)用。在本文中，我們將使用Matlab實(shí)現(xiàn)基于A 算法的機(jī)器人動(dòng)態(tài)避障。 首先，我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)機(jī)器人的環(huán)境。假設(shè)我們的環(huán)境是一個(gè)二維網(wǎng)格，其中包含障礙物和起

  2024年02月04日

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  基于動(dòng)態(tài)窗口法（DWA）的局部避障算法研究及MATALB的實(shí)現(xiàn)

  一、動(dòng)態(tài)窗口法基本概念 ?1.1? 速度采樣空間 1.2? 評(píng)價(jià)函數(shù) 二、基于Matlab的機(jī)器人局部避障仿真 ????????動(dòng)態(tài)窗口方法(DynamicWindowApproach) 是一種可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)避障的局部規(guī)劃算法，通過(guò)將輪式機(jī)器人的位置約束轉(zhuǎn)化為 速度約束 ，根據(jù)約束進(jìn)行 速度采樣 ，并由一系列的

  2024年02月01日

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• 軌跡規(guī)劃 | 圖解動(dòng)態(tài)窗口算法DWA(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

  ??附C++/Python/Matlab全套代碼??課程設(shè)計(jì)、畢業(yè)設(shè)計(jì)、創(chuàng)新競(jìng)賽必備！詳細(xì)介紹全局規(guī)劃(圖搜索、采樣法、智能算法等)；局部規(guī)劃(DWA、APF等)；曲線優(yōu)化(貝塞爾曲線、B樣條曲線等)。 ??詳情：圖解自動(dòng)駕駛中的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃(Moti

  2024年02月08日

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• 基于RRT和APF的機(jī)器人動(dòng)態(tài)避障算法及Matlab仿真

  摘要： 機(jī)器人的動(dòng)態(tài)避障是一個(gè)重要的問(wèn)題，它涉及到在未知環(huán)境中規(guī)劃?rùn)C(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑以避免碰撞。本文介紹了一種基于RRT（Rapidly-exploring Random Trees）和APF（Artificial Potential Fields）的算法，用于實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的動(dòng)態(tài)避障。RRT算法用于快速生成機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑，而APF算法用

  2024年02月06日

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