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粒子群算法+移动机器人路径规划+自适应路径寻优
粒子群算法+移动机器人路径规划+自适应路径寻优
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matlab
程序设计
路径规划
粒子群算法
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基于粒子群算法的移动机器人路径规划,可直接运行,障碍物比较简单,可以自己做调整,程序还不错
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论文研究-一种基于粒子群算法的移动机器人路径规划方法.pdf
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针对结构化环境中移动机器人路径规划问题,提出一种基于粒子群的路径规划算法。该算法利用适应度函数描述环境约束及路径的距离信息,适应度函数通过神经网络计算;由路径节点构成粒子,通过混合粒子群算法进行寻优。最后,通过计算机仿真验证了该算法是合理的,并且可应用于机器人的实时导航。
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蚁群算法+移动机器人路径规划
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蚁群算法编写的移动机器人路径规划,障碍物可调,能直接运行
基于混合粒子群算法的移动机器人路径规划
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为了确定复杂环境中移动机器人最优轨迹, 提出了一种混合粒子群优化算法(IPSO-GOP). 首先对粒子群优化算法进行改进, 在算法运行的各个阶段对惯性权重进行自适应调整来增强粒子的搜索能力, 并采用混沌变量对粒子进行扰动以提高收敛速度; 其次, 为了提高算法寻优能力, 摆脱局部极小值并增加种群的多样性, 引入遗传算法继承的多重交叉和变异两个进化算子(GOP)优化改进版本的粒子群算法(IPSO);
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为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划,提出了...仿真实验表明,算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划,改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛,规划路径平滑、合理,有一定的实用价值。
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基于粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划
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<p>提出了一种基于粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划方法. 该方法首先进行环境地图建模, 通过坐<br> 标变换在路径的起点与终点之间建立新地图, 然后利用粒子群优化算法获得一条全局最优路径. 该方法模型简单, 算<br> 法复杂度低, 收敛速度快, 而且模型不依赖于障碍物的形状. 仿真实验证实了该方法的有效性.</p>
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自适应路径规划 - 副本.rar
(6个子文件)
自适应路径规划 - 副本
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CreateRandomSolution.m
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