通过整数编程进行多机器人路径规划（提交SoCG 2021） 这是塔夫茨大学一个实施项目，是我们对提交的一部分。 我们对其他算法的探索。 该项目在Yu和LaValle的“图上的最佳多机器人路径规划：完整算法和有效启发式算法” 实现了最小化跨机器人多运动计划算法。 根据SoCG挑战的要求，我们添加了其他约束来处理连续的网格运动。 正在安装 该项目依赖于Python 3.8，Gurobi 9.1和其他一些依赖项。 Gurobi可以一起并且需要许可证 。 其他依赖项可以通过pip install -r requirements.txt 。 跑步 求解器在小型实例（最大25x25）上效果最佳。 要为最小实例生成解决方案，请运行 python solve_instance.py --db cgshop_2021_instances_01.zip --name small_000_10x10_20_

### 智能移动机器人路径规划及仿真 #### 引言 随着科技的进步，智能移动机器人的研究已经从理论探索走向实际应用阶段。特别是在自主导航、动态避障以及避障时间方面，移动机器人面临着越来越高的要求。对于在复杂且动态变化的环境中运行的地面智能机器人而言，路径规划成为其核心技术之一。因此，研究高效、可靠的路径规划方法具有重要意义。 #### 国内外研究现状 本论文首先对国内外机器人路径规划的研究现状进行了全面回顾，包括各种路径规划方法的特点、优缺点及其应用场景。通过比较分析，可以发现不同方法在解决特定问题时的表现差异，为后续研究提供了参考依据。 #### 移动机器人的建模与路径规划方法 在介绍了国内外研究现状之后，论文详细阐述了几种传统移动机器人建模与路径规划的方法，例如： 1. **图搜索算法**：如A*算法，它是一种启发式搜索算法，在搜索过程中考虑了节点到达目标的估计成本，能够找到最短路径。 2. **潜在场法**：利用吸引场和排斥场来引导机器人运动，实现避障的同时达到目标位置。 3. **遗传算法**：模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作，寻找最优解或近似最优解。 4. **神经网络方法**：利用人工神经网络的学习能力，训练出能够处理路径规划任务的模型。 这些方法各有优势，但也存在局限性，比如局部最优问题、计算效率等。 #### 主要算法介绍 本论文提出了三种创新性的路径规划算法，具体如下： 1. **基于虚拟行走模块和旋转矢量算法的路径规划**：这种方法结合了虚拟行走模块的概念与旋转矢量的思想，能够根据当前状态自动调整机器人的运动方向，从而避开障碍物并到达目标位置。该算法特别适用于需要快速响应变化环境的场景。 - **虚拟行走模块**：将机器人的移动行为抽象成一系列虚拟动作单元，通过调整这些单元的参数（如速度、方向等）来规划路径。 - **旋转矢量算法**：利用矢量运算确定机器人应朝哪个方向移动以避开障碍物，同时确保向目标点靠近。 2. **基于视觉的道路跟踪算法**：通过视觉传感器获取环境信息，识别道路特征，并据此调整机器人的行驶轨迹。这种方法能够有效应对开放环境下的路径跟踪问题，尤其适合于城市道路或野外环境下行驶的机器人。 3. **基于圆弧轨迹的四轮自主车行走模式**：该算法设计了一种基于圆弧轨迹的路径规划方案，适用于四轮驱动的自主车辆。通过精确控制每个车轮的速度和转向角度，使车辆能够沿着预设的圆弧路径行驶，有效避免碰撞并提高行驶效率。 #### 仿真验证 为了验证上述算法的有效性和可行性，作者使用了VC++和OpenGL开发了仿真软件。该仿真软件具备友好的用户界面和丰富的功能，能够模拟不同的环境条件，测试机器人在各种情况下的表现。通过对仿真结果的分析，可以看出这三种算法均能在不同程度上满足路径规划的需求，特别是针对复杂环境下的避障和导航问题。 #### 结论 本论文不仅总结了现有路径规划方法的特点和局限性，还提出了一系列创新性的算法，通过仿真验证了这些算法的有效性。这些研究成果为进一步优化智能移动机器人的路径规划性能提供了有价值的参考。随着技术的不断进步，相信未来智能移动机器人将在更多领域发挥重要作用。

在Matlab环境下的基于深度强化学习（DQN）的路径规划

随着移动机器人应用领域的扩大和工作环境的复杂化，传统路径规划算法因其自身局限性变得难以满足人们的要求。近年来，智能仿生算法因其群集智慧和生物择优特性而被广泛应用于移动机器人路径规划优化中。首先，按照智能仿生算法仿生机制的来源，对应用于路径规划优化中的智能仿生算法进行了分类。然后，按照不同的类别，系统的叙述了各种新型智能仿生算法在路径规划优化中取得的最新研究成果，总结了路径规划优化过程中存在的问题以及解决方案，并对算法在路径规划优化中的性能进行了比较分析。最后对智能仿生算法在路径规划优化中的研究方向进行了探讨。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

通过深度Q学习进行路径规划，可通过上位机进行目标点、终点以及障碍物的设定

博文《python做了一个极简的栅格地图行走机器人，到底能干啥？[第四弹]——解锁路径自动规划功能》我们用python手搓了一个极其简单的行走机器人，建立了机器人速度控制模型，具有： 带UI 雷达测距 键盘控制行走功能， 加速设置 雷达数据的可视化 任意地图尺寸的创建 任意障碍物数量的随机生成 编辑地图功能 自动避障功能 自动路径规划模块 路径自动控制

针对基本遗传算法求解AUV路径规划问题时存在收敛速度慢等缺陷,提出一种基于改进型遗传算法(IGA)的路径规划方法,该方法采用改进的遗传算法、具有明确物理意义的适应度函数,提高了算法搜索的速度和优化的程度,解决了AUV多目标优化的路径规划问题。仿真试验结果证明:该方法是正确有效、稳定的,并且比基本遗传算法得到的路径更优,收敛速度得到显著提高。

路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法； 局部路径规划算法主要有人工势场法等。

1、资源内容：基于Matlab实现蚁群算法路径规划仿真（源码+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。