路径规划综述,常用的路径规划算法及改进策略

针对蚁群算法容易陷入局部最优,收敛速度慢,难以解决大规模问题,提出依据信息熵和停滞次数的动态信息素的更新策略和基于最优路径集合的奖惩策略的蚁群算法,在动态信息素更新策略中,利用收敛系数来动态调节信息素,从而有效的平衡算法的多样性和收敛性.在搜索过程中,通过持续增大收敛系数,加快了收敛速度;当信息熵降低或者停滞次数达到一定数值时,通过降低收敛系数,从而跳出局部最优.同时基于最优路径集合,对较优路径奖励,对其他路径惩罚,通过减少蚂蚁每一步可选城市的数量,加快了收敛速度.并且使用三种局部优化方法,从而进一步提高解的精度.经过实验测试,该算法用于解决旅行商 TSP(Travelling Salesman Problem)问题,具有较高的求解精度,并能有效平衡解的精度和收敛速度的矛盾.

13基于快速扩展随机树（RRT / rapidly exploring random tree）的路径规划算法，通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测，避免了对空间的建模，能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题。该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间，通过状态空间的随机采样点，把搜索导向空白区域，从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径，适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中的路径规划。与PRM类似，该方法是概率完备且不最优的。

【全覆盖路径规划】无人车无人机机器人slam建模中的全覆盖路径规划

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本程序基于MATLAB语言，主要实现的是路径规划的问题，实现三维环境下对运动路径的最优规划。

焊接机器人在工业上被广泛应用,焊接的任务规划直接关系到制造效率的提高.点焊机器人路径规划在仅考虑路径长度时可以简化为焊接顺序的优化问题,即旅行商问题.考虑到旅行商问题是NP完全问题,且是离散问题,提出一种结合莱维飞行的粒子群算法并对其进行离散化以求解此类路径优化问题.焊接机器人路径规划仿真结果验证了所提出方案的合理性和可行性.

可视化+热图+机器人路径规划

快速行进法用于到目标点之间的路径规划，通过matlab实现的基础FMM算法

摘要：提供一种改进遗传算法的AGV动态路径规划算法,其中，针对传统变异算子缺少启发式规则导致变异产生优质解的概率较低和算法早熟的缺陷，基于相连的路径片段组成的三