人工势场移动机器人路径规划,可自由修改障碍物

qt 路径规划

粒子群算法的理论基础是以单一粒子来做为鸟类族群之中的单一个体，于算法中赋予该粒子（个体）拥有记忆性，并能够透过与粒子群体中的其他粒子之间的互动而寻求到最适解。本资源是粒子群算法代码（matlab）

动态衡量式A星算法及拐角优化的matlab文件，内部包含两个matlab文件，A_ROAD_3 为完整的动态衡量式A星算法文件，A_ROAD_4是进行拐角优化后的文件，详情请见博文----详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划（附完整的代码，代码逐行进行解释）（三）

混合A *路径规划 此项目是之后的一项连续工作。 感谢他的出色工作。 该项目为非完整车辆实现了Hybrid-A *路径规划算法。 它受此启发。 我的贡献如下 测试并更新代码，使其至少可以在Linux Ubuntu和Mac OS中运行。 使用面向对象编程来重构代码结构。 用A *搜索替换Dijkstra的2d搜索算法。 将启发式函数更新为max（非完整，无障碍，完整，无障碍）。 本文介绍了Hybrid-A *算法，即。 尽管该代码可以作为示例在此存储库中独立运行，但可以随时运行实际的自动驾驶汽车。 档案结构 . ├── CMakeLists.txt ├── README.md ├── data │   ├── map1.png │   ├── map2.png │   └── map3.png ├── include │   ├── algorithm.h │   ├── gu

高德地图路径规划api的批量获取代码

用蚁群算法实现点到点的路径规划（可读取txt文件）

浙江大学控制系智能系统与控制研究所 讲义， 主要是关于路径规划和避障方面的算法介绍， 写得很好，分享给大家。

人工势场法是广泛应用于机器人、智能车领域中的一种路径规划算法，其原理是将智能车在行驶环境中的运动转化为智能车在人为设定的抽象势场中的运动，抽象势场由引力、斥力两大势场组成。 将引力势场和斥力势场进行叠加即为合力势场，智能车在合力势场的作用下行驶，行驶方向即为势能下降的方向。

机器人路径规划问题简单说就是从机器人起点到终点寻找一条无障碍的最优路径，不光要避障而且要找到最优路径，在该算法中将机器人路径图简化为一个0—1矩阵，0表示无障碍，1表示有障碍，应用改进的蚁群算法中的蚁群系统思想对其路径进行优化。