目录
1 概述
2 运行结果
3 Matlab代码实现
1 概述
近年来,智能机器人逐渐应用于医疗、服务、航空等众多领域。路径规划作为机器人实现智能自主规划的关键技术,受到众多学者的广泛关注2'。其具体含义是指移动机器人在存在障碍物的真实空间环境中,径规划算法实时性较差、实现较为复杂,在现有的技术条件下难以保证搜索结果有较高的精度4。而在静态路径规划的算法中,指移动机器人在存在障碍物的真实空间环境中,自主规划出一条无碰撞的有效路径3'。路径规划根据可支配的外界环境有效信息的程度可以分为静态路径规划和动态路径规划。A *算法相较于人工势场法l5、LPA*算法、 Dijkstra算法l6.遗传算法7I等,因具备快速高效、灵活度高且精度准确的优势而被引入静态路径规划中但是传统A "算法规划的路径仍旧存在过多冗杂点转折点以及搜索效率较差的问题,且部分路径带有尖角不够平滑。
2 运行结果
👨🎓博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：
👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
3 Matlab代码实现
function model=CreateModel()% Sourcexs=0;ys=0;% Target (Destination)xt=4;yt=6;xobs=[1.5 4.0 1.2];yobs=[4.5 3.0 1.5];robs=[1.5 1.0 0.8];n=3;xmin=-10;xmax= 10;ymin=-10;ymax= 10;model.xs=xs;model.ys=ys;model.xt=xt;model.yt=yt;model.xobs=xobs;model.yobs=yobs;model.robs=robs;model.n=n;model.xmin=xmin;model.xmax=xmax;model.ymin=ymin;model.ymax=ymax;end
关注公众号：荔枝科研社回复关键字：基于粒子群优化算法的最优机器人路径规划
近年来,智能机器人逐渐应用于医疗、服务、航空等众多领域。路径规划作为机器人实现智能自主规划的关键技术,受到众多学者的广泛关注2'。其具体含义是指移动机器人在存在障碍物的真实空间环境中,径规划算法实时性较差、实现较为复杂,在现有的技术条件下难以保证搜索结果有较高的精度4。而在静态路径规划的算法中,指移动机器人在存在障碍物的真实空间环境中,自主规划出一条无碰撞的有效路径3'。路径规划根据可支配的外界环境有效信息的程度可以分为静态路径规划和动态路径规划。A *算法相较于人工势场法l5、LPA*算法、 Dijkstra算法l6.遗传算法7I等,因具备快速高效、灵活度高且精度准确的优势而被引入静态路径规划中但是传统A "算法规划的路径仍旧存在过多冗杂点转折点以及搜索效率较差的问题,且部分路径带有尖角不够平滑。
近年来,智能机器人逐渐应用于医疗、服务、航空等众多领域。路径规划作为机器人实现智能自主规划的关键技术,受到众多学者的广泛关注2'。其具体含义是指移动机器人在存在障碍物的真实空间环境中,径规划算法实时性较差、实现较为复杂,在现有的技术条件下难以保证搜索结果有较高的精度4。而在静态路径规划的算法中,指移动机器人在存在障碍物的真实空间环境中,自主规划出一条无碰撞的有效路径3'。路径规划根据可支配的外界环境有效信息的程度可以分为静态路径规划和动态路径规划。A *算法相较于人工势场法l5、LPA*算法、 Dijkstra算法l6.遗传算法7I等,因具备快速高效、灵活度高且精度准确的优势而被引入静态路径规划中但是传统A "算法规划的路径仍旧存在过多冗杂点转折点以及搜索效率较差的问题,且部分路径带有尖角不够平滑。
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