蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用讲解

v-rep python 用于3.3.0版的（ ）的简单python绑定 入门 要求：CPython版本> = 3.5.2，pip 通过输入以下命令从PyPI安装库： [sudo] pip install ' git+https://github.com/Troxid/vrep-api-python ' 特定于V-Rep 程序包需要特定于平台的本机库（remoteApi）。 它使用两个环境变量VREP和VREP_LIBRARY 。 如果未指定VREP则软件包将使用默认的/usr/share/vrep 。 如果也未指定VREP_LIBRARY ，则它将使用programming/remoteApiBindings/lib/lib/64Bit/连接VREP 。 该设置仅在LINUX下进行了测试。 我们在Windows下开放进行调试。 *对于Windows用户：未测试 要使用软件包，您需要

人工智能-机器学习-改进型人工免疫算法的移动机器人路径规划研究.pdf

人工智能-机器学习-改进蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的研究.pdf

室内移动机器人路径规划算法介绍，提供移动机器人路径规划参考

移动机器人路径规划技术是机器人研究领域中的核心技术之一。通过对全局路径规划和局部路径规划中各种方法的分析，指出了各种方法的优点和不足以及改进的办法，并对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。

Dijkstra、Astar 和动态规划的基于采样的移动机器人路径规划算法在这个存储库中，我们简要介绍了 Dijkstra、Astar 和动态规划方法的完整源代码，以在 2D 图上找到从起始节点到结束节点的最佳路径。 我们还提供了在给定地图上执行这些算法的主脚本。 我们已经在 map_definition.m 源代码中提供了一个示例地图 creatin。 我们在显示障碍物的地图中定义了所有封闭的多边形。 在示例地图中，有 13 个不同的障碍物，其边缘由给定的 x 和 y 坐标定义。 一个示例如下所示； map.pgx{1}=[2 8.5 8.5 4 2 2 1 1 2 4 2]; map.pgy{1}=[8 10 1 3 3 1 1 6 6 5 8]; 您可以添加新的障碍物或修改给定的障碍物以创建自己的地图。 基于采样的路径规划在基于采样的方法中，我们需要在地图上生成一定数量的点，

针对蚁群算法路径规划初期信息素浓度差异较小，正反馈作用不明显，路径搜索存在着盲目性、收敛速度相对较慢、易陷入局部最优等情况，人工势场算法的势场力可引导机器人快速朝目标位置前进，提出势场蚁群算法，通过栅格法对机器人的工作环境进行建模，利用人工势场中的势场力、势场力启发信息影响系数及蚁群算法中机器人与目标位置的距离构造综合启发信息，并利用蚁群算法的搜索机制在未知环境中寻找一条最优路径。大量的仿真实验表明势场蚁群算法路径规划能找到更优路径和收敛速度更快。

研究论文-基于模糊控制器的移动机器人路径规划仿真

依据某种最优准则，在工作空间中寻找一条从起始状态到目标状态的避开障碍物的最优路径。