路径规划源程序，比较不错，粒子滤波做的原创性高partical filter
上传时间： 2017-09-05
上传用户：qlpqlq
机器人路径规划程序 机器人路径规划程序 机器人路径规划程序
上传时间： 2017-09-11
上传用户：exxxds
自主移动机器人是目前机器人发展的主流，随着其应用领域的不断扩展和自动化程度的进一步提高，对机器人的功能提出了更高的要求，特别是需要各种具有不同智能程度的机器人，能够设定自己的目标，规划并执行自己的任务动作，不断适应环境的变化。在移动机器人相关技术研究中，导航技术是其核心，而路径规划是导航技术研究的一个重要环节和组成部分。路径规划是智能移动机器人研究的核心内容之一，它起始于20世纪70年代，迄今为止，已有大量的研究成果报道[1]。大多数国内外文献将此问题称为Path Planning，Find-Path Problem， Collision-Free，Obstacle Avoidance，Motion Planning，etc．。所谓移动机器人路径规划技术，是指移动机器人在一定的环境（通常具有障碍物）中，能够按照某种标准，如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等，自行规划出一条到达指定终点的无碰路径，同时高效完成作业任务。
标签： 机器人；路径
上传时间： 2015-03-16
上传用户：Freesky1
本文首先介绍 AGV 的结构组成及其系统组成，并对 AGV 控制系统中最主要的问题进行分析研究，阐述了导航小车的导引方法，并确定以激光导引作为研究对象；其次对单台 AGV 路径规划优化技术进行研究，在建立电子地图的基础 之上，对 Dijkstra 算法进行改进和优化，通过缩小搜索范围提高搜索效率，通过加入评价指标使得优化后的算法搜索到的路径更适合实际运行，从而实现单 AGV 路径规划；然后针对多台 AGVs 的无碰撞路径规划问题，采用与时间窗原 理相结合的预先规划算法，并提出弹性时间窗的概念对于路径连续且时间连续的情况可直接进行路径规划，对于路径连续但时间不连续的情况，通过提供弹性时间窗方式以获取更多可以被搜索的时间段；由于弹性时间窗的引入会使得在路径规划中在某些节点产生时间冲突，本文采用两种策略来解决：1）重新搜索路径，避开时间窗冲突的节点；2）通过速度调节平移时间窗，从而实现了基于先验决策的 AGV 无碰撞路径规划。将改进的 Dijkstra 算法和时间窗相结合，按照优先级顺序规划各个 AGV 的路径，通过检测后续规划路径是否与已存在的规划路径发生空间和时间冲突，并调用优化算法和规避策略进行最优路径的选择，从而实现 AGV 的无碰撞路径规划；最后开发了 AGV 系统地面控制仿真系统平台，对单台和多台 AGV 路径规划优化算法进行了仿真验证，结果表明优化后的路径规划算法和冲突解决策略是可行的，为实际应用打下了一定基础。
标签： 多自动导引小车系统（AGVS）路径规划研究 智能算法
上传时间： 2016-04-01
上传用户：五块钱的油条
本文首先介绍了 AGV的整体控制系统结构,随后指出了设计AGV系统时的关键技术。本系统中环境电子地图采用拓扑地图方法构建。简单介绍了电子地图在数据库中的存储方式以及在计算机中的存储方法,在介绍完这些之后,又对文章中采用的数据库访问方法进行了简单讲解。除此之外,本文提出了 一种新的路径规划方法,这种方法采用改进的Dijkstra路径搜索算法作为全局路径搜索算法,采用启发式搜索算法A*算法作为局部路径搜索算法。在多AGV路径规划方面,为了实现小车防碰撞,本文介绍了多种防止冲突的方法,包括交通规则法,单向路径法,时间窗方法等。为了验证所提出算法的有效性,在文章的最后,针对小车运行的多种情形,进行了仿真试验和实际运行实验,结果表明了所设计算法的实用性,应用该算法搜索到的路径不仅长度最短,转弯最少,而且有效的防止了冲突,所有路径均为最优路径。
上传时间： 2016-04-01
上传用户：五块钱的油条
遗传算法在路径规划的应用遗传算法在路径规划的应用
上传时间： 2016-12-01
上传用户：liygdn
实现rrt路径规划算法，从起始点到终点，完成快速随机拓展搜索
上传时间： 2017-10-19
上传用户：xyodfish
移动机器人路径规划尤其是未知环境下机器人路径规划是机器人技术中的一个重要研究领域，得到了很多研究者的关注，并取得了一系列重要成果。目前已存在许多用来解决该问题的优化算法，但是此类问题属于N-Hard问题，寻求更佳的算法就成为该领域的一个研究热点。为此，根据机器人路径规划算法的研究现状和向智能化，仿生化发展的趋势，研究了一种基于图的机器人路径规划蚂蚁优化算法。算法首先用栅格法对机器人的工作空间进行建模，并用一个状态矩阵表示其状态，由此构造出一个连通图，由一组蚂蚁在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径。最后，借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识，用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，在此基础上，结合计算机仿真结果，证实了本文提出的算法的有效性和收敛性。迄今为止，对于未知环境下机器人路径规划，人们已经探索出了许多有效的求解方法诸如虚拟力场法、基于学习或Q学习的规划方法、滚动窗口规划方法、非启发式方法及各类定位、导航方法等等。近年来，不少学者用改进的遗传算法、神经网络、随机树、蚁群算法等方法对未知环境下机器人路径进行了规划机器人路径规划算法向智能化、仿生化发展是一个明显的趋势.由于已有算法不同程度的存在一定局限性，诸如搜索空间大、算法复杂、效率不高等，尤其对于未知环境，不少路径规划算法的复杂度较高，甚至无法求解，根据日前的研究现状和不足，本文提出了一种用于解决未知环境下机器人路径规划的基于图的蚂蚁算法，理论分析和实验结果都证明了本文算法的有效性和收敛性本课题研究的主要内容本文在用概格法对机器人的工作空间进行建模的基础上，用一个状态矩阵表示其状态，由此构造一个连通图，由一组蚂蚊在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径并借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，结合计算机仿真，证明了本文算法的有效性和收敛性
上传时间： 2022-03-10
上传用户：kingwide
该文档为使用Dubins路径和回旋曲线进行多个无人机的路径规划讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： 无人机
上传时间： 2022-03-15
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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。
上传时间： 2017-05-05
上传用户：tttt123
