基于MapObjects的城市路网路径分析算法的设计与实现
标签： MapObjects 城市 分析算法 路网路径
上传时间： 2014-01-05
上传用户：牧羊人8920
A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。 公式表示为： f(n)=g(n)+h(n), 其中f(n) 是节点n从初始点到目标点的估价函数， g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价， h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
上传时间： 2014-01-18
上传用户：lhc9102
数据结构 一、 实验目的与要求 可用一个带权有向图表示某区域的公交线路网，图中顶点表示区域内的重要场所，弧表示公交线路，弧上的权表示票价。要求： 1、采用键盘输入的方式接受用户输入的公交线路网（该网应该是公交网的子网 ，只需要包括重要场所及其之间存在的弧），要有交好的交互和容错处理（当输入错误数据时能引导用户输入正确的数据，考虑检查输入顶点和弧不能够成强连通图的情况）。 2、选择恰当的存储结构实现该有向网的存储。（报告中要讨论选择这种存储结构的原因，简单比较不同存储结构的差异）。 3、输入完成后提供2种功能供用户选择 （1）计算每一对顶点（用户输入）之间的最少票价及路径，并用较直观的方式显示输出。 （2）计算从起点（由用户输入）到达所有重要场所该走的路线和最少票价，并用较直观的方式显示输出。
上传时间： 2013-12-30
上传用户：xyipie
根据城市交通路网建设的实际, 研究了描述城市交通网络图的城市道路数据库的组织结构, 在此数据 结构的基础上依靠G IS 技术的支持, 采集了大量具体道路信息, 采用D ijk st ra 算法实现了快速最短路径搜索。根 据城市的交通状况对交通网络图的边值赋予不同的权值可实现最优路径搜寻, 给出了一个搜索实例——一个包 含61 个交通路口的最短路径搜索结果的搜索时间约为1. 1
上传时间： 2016-05-18
上传用户：skfreeman
单源点最短路径，测试数据为数据结构（清华版）教材的全国路网。
标签： 最短路径
上传时间： 2017-05-10
上传用户：Zxcvbnm
基于彩色路径识别的视觉导航方法是当前自动导航小车领域的研究热点和方向。视觉导航是指根据地面路径和被控对象之间的位置偏差控制其运行的方向，因此，地面彩色路径图像的摄取及其识别处理就成为视觉导航系统中的基础和关键。在当前的视觉导航系统设计中，图像处理的硬件平台都是基于通用微处理器，嵌入式微处理器或者DSP进行设计的。这些处理器一个共同的特点就是数据串行处理，而图像处理过程涉及大量的并行处理操作，因此传统的串行处理方式满足不了图像处理的实时性要求。 鉴于微处理器这方面的不足，作者提出一种使用FPGA实现图像识别的并行处理方案，并据此设计一个智能图像传感器。该传感器采用先进的FPGA技术，将图像采集及其显示，路径的识别处理以及通信控制等模块集成在一个芯片上，形成一个片上系统(SOC)。其主要功能是对所采集的彩色路径图像进行识别处理，获得彩色路径的坐标及其方向角，并将处理结果发送给上位机，为自动导航提供控制依据。 本文将彩色路径的识别处理过程划分为三个阶段，第一阶段为颜色聚类识别，以获得二值路径图像，第二阶段为数学形态学运算，用于对第一阶段中获得的二值图像进行去斑处理，第三阶段为路径中心线的定位及其方向角的测量。图像传感器与上位机的通信采用异步串行方式，由于上位机需要控制该传感器执行多种任务，作者定义一种基于异步串行通信的应用层协议，用于上位机对传感器的控制。在图像的显示中，为了弥补图像采集的速率和VGA显示速率的不匹配，作者提出一种基于单端口存储器的图像帧缓冲机制，通过VGA接口将采集的图像实时地显示出来。 根据上述思想，作者完成了系统的硬件电路设计，并对整个系统进行了现场调试。调试结果表明，传感器系统的各个模块都能正常工作，FPGA中的数字逻辑电路能够实时地将路径从图像中准确地识别出来，.充分体现了FPGA对路径图像的高速处理优势，达到了设计预期目标，在一定程度上丰富了路径图像识别处理的技术和方法。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：ghostparker
实现移动机器人路径规划的matlab程序，
上传时间： 2013-06-14
上传用户：zukfu
关键词：FPGA 数字电路 时序 时延路径 建立时间 保持时间
上传时间： 2013-08-31
上传用户：梧桐
路径识别系统是智能车的“眼睛”，是智能车获取环境信息，实现自动控制的基础。针对路径识别系统高精度、高速度的要求，分别设计了智能车光电传感器路径识别系统和摄像头传感器路径识别系统，并对两类路径识别系统在硬件设计和软件算法上针对各个性能指标进行了比较。
上传时间： 2013-10-09
上传用户：ecooo
针对基本蚁群算法在机器人路径规划问题中容易陷入局部最优的问题，提出了一种改进的蚁群算法，利用遗传算法加入了变异因子使最优路径产生变异，从而降低了蚁群算法陷入局部极小的可能性，同时改善了基本蚁群算法不收敛或收敛速度比较慢的缺点，加快了收敛速度，增加了最优解的多样性。
上传时间： 2013-11-11
上传用户：zuozuo1215
