有关于智能车的路径规划 有兴趣可以看一看

捕食-被捕食者-局部捕食者的多惩罚算法 该项目的目标是为捕食者的猎物问题实现一个简单而浅的路径规划器。 方法：类似于A *和势场的路径规划算法 运行程序的说明： 首先运行Algorithm_Functions.py，然后运行Multi_Penalty_Algorithm.py 注意：如果对Algorithm_Functions.py进行了任何更改，则必须在运行Multi_Penalty_Algorithm.py之前重新运行它。

白色栅格表示机器人可以在其中自由移动，黑色栅格表示障碍栅格，表示机器人无法逾越。本文旨在当机器人遇到障碍栅格时，能根据传感器获得的信息和控制器的有效控制使得机器人绕开障碍物并找到一条有效路径，并通过MATLAB仿真实验验证蚂蚁算法的优越性。

基于末端杆件螺旋运动的凿岩机械臂孔序规划_王恒升.pdf

采用D*Lite算法规划出的路径并不平滑,且预规路径与障碍物均十分接近.除此之外,在动态环境下时,由D*Lite算法重规划得到的路径也离障碍物距离很近,十分容易发生碰撞.针对此问题,引入懒惰视线算法与距离变换相结合的方法改进D*Lite算法.首先,对地图进行距离变换,并引入距离值的启发式代价,使得距离障碍物较远的节点优先被选择.然后,在扩展节点时引入视线算法,增加本地父亲节点和远程父亲节点的概念,使得路径不局限于八邻域扩展,从而进化为任意角度路径规划算法;最后,在遇到未知障碍物时进行局部距离变换,结合启发距离值信息进行重规划,使得重规划得到的路径远离突现的障碍物.仿真实验表明,在不同环境下规划所得到的路径均十分平滑与安全.

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农机作业路径规划策略研究——基于智慧农机大数据平台.pdf

救护车并行调度与大规模伤员救援一直是应急救援过程中需要优先解决的问题。引用一种面向多位受伤程度不同的伤员的救护车并发调度与分配优化模型，依据伤情轻重将所有伤者进行分类，按不同优先级进行救护车的调度与救援；采用蚁群优化智能算法求解这个复杂的优化问题。在启发式算法中，改进蚁群优化中的信息素更新策略以实现多个调度路径的同时优化。对比实验表明，所提模型与智能算法在救护车资源不是很充足的情况下具有更好的性能，能够产生一组有效可行的解，并可以同时给出各个救护车响应各伤员的救援路径和响应时间。

多点路径规划指标路径规划 使用D *和PRM算法进行路径规划的机器人项目，可以避免障碍。 仓库中的文件： PathPlanning.m 自述文件 报告项目分配3.pdf project3pathplan.fig project3pathplan.m PathPlanning.m PathPlanning.m是为数据和流程定义的类。 在PathPlanning.m中定义了使用PRM（概率路线图）和带有插值方法的D *算法获取从起点到终点的路径的2D坐标的PathPlanning.m 在方法dStarAlgo函数的第446行至521行中定义了使用D *算法规划，生成和插补从起点到终点的路径的过程 在方法prmAlgo函数中定义了使用PRM（概率路线图）算法规划，生成和插入起点到终点的路径的过程，从第523行到第600 在方法NoInterPol函数中定义从线268到线287不插值的2D轨迹的生成和绘制过程 在方法quinticTpoly函数中，定义了使用五轴多项式（五阶多项式）插值的多轴轨迹生成和绘制2D轨迹的过程，从第289行到第316行 在方法parabolicBlend函数中定义了使

MATLAB源码集锦-基于模糊控制的路径规划算法的仿真实现-机器人避障