改进蚁群算法+动态窗口算法全局结合局部路径规划仿真静态路径规划算法 采用改进蚁群算法，有单独对比代码动态实时规划 采用动态窗口算法避开未知障碍物可自行设置地图 未知静态障碍物 移动障碍物

pwQEOrLdSeZIP改进蚁群算法动态窗口算.zip  662.37KB

资源文件列表:

ZIP 改进蚁群算法动态窗口算.zip 大约有19个文件
  1. 1.jpg 72.77KB
  2. 2.jpg 70.85KB
  3. 3.jpg 71.76KB
  4. 4.jpg 72.93KB
  5. 5.jpg 72.23KB
  6. 6.jpg 71.28KB
  7. 7.jpg 56.3KB
  8. 8.jpg 194.89KB
  9. 9.jpg 20.85KB
  10. 关于改进蚁群算法与动态窗口算法全局.html 12.22KB
  11. 技术博客文章全局结合动态窗口算法在静.txt 2.11KB
  12. 探索改进蚁群算法与动态窗口算法融合.html 13.37KB
  13. 改进蚁群算法与动态窗口算法的全.txt 2.6KB
  14. 改进蚁群算法与动态窗口算法的全球结合局部.html 12.63KB
  15. 改进蚁群算法与动态窗口算法结合的静态.html 11.78KB
  16. 改进蚁群算法动态窗口算法全局结.html 6.22KB
  17. 改进蚁群算法动态窗口算法全局结合局部路径规划仿.doc 1.95KB
  18. 改进蚁群算法动态窗口算法全局结合局部路径规划仿真.doc 1.73KB
  19. 融合改进蚁群算法与动态窗口算法的全局与局部路径规.txt 2.09KB

资源介绍:

改进蚁群算法+动态窗口算法全局结合局部路径规划仿真 静态路径规划算法 采用改进蚁群算法，有单独对比代码 动态实时规划 采用动态窗口算法避开未知障碍物 可自行设置地图 未知静态障碍物 移动障碍物 **附带单独改进蚁群全局对比代码，和单独动态窗口算法 作多项对比实验使用 运行结果如下
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90239765/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90239765/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">改进蚁群算法<span class="ff2">+</span>动态窗口算法全局结合局部路径规划仿真</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了在路径规划过程中提高效率和准确性<span class="ff3">，</span>本文采用了改进蚁群算法与动态窗口算法相结合的方法<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">改进蚁群算法用于静态路径规划<span class="ff3">，</span>而动态窗口算法则用于动态实时规划<span class="ff3">，</span>可以避开未知障碍物<span class="ff4">。</span>同时</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">本文还提供了可自行设置地图<span class="ff4">、</span>未知静态障碍物以及移动障碍物的功能<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff3">，</span>我们对静态路径规划进行改进<span class="ff4">。</span>改进蚁群算法是一种模拟蚁群觅食行为的优化算法<span class="ff3">，</span>它通过模</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">拟蚂蚁在搜索食物时释放信息素的过程来搜索最优路径<span class="ff4">。</span>在本文中<span class="ff3">，</span>我们基于改进蚁群算法进行静态</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">路径规划<span class="ff4">。</span>通过自行编写的改进蚁群算法的代码<span class="ff3">，</span>我们可以得到静态路径规划的结果<span class="ff4">。</span>具体的算法步</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">骤在此不一一赘述<span class="ff3">，</span>我们主要关注结果的表现<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff3">，</span>我们进行动态实时规划<span class="ff4">。</span>动态窗口算法是一种常用的避障算法<span class="ff3">，</span>它可以根据动态环境的变化</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">进行规划<span class="ff4">。</span>在本文中<span class="ff3">，</span>我们采用动态窗口算法避开未知障碍物<span class="ff4">。</span>该算法将环境划分为静态障碍物和移</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">动障碍物两类<span class="ff4">。</span>对于静态障碍物<span class="ff3">，</span>我们使用改进蚁群算法得到的静态路径规划结果进行规避<span class="ff4">。</span>而对于</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">移动障碍物<span class="ff3">，</span>我们使用动态窗口算法进行实时规划<span class="ff4">。</span>动态窗口算法根据窗口的大小和速度信息<span class="ff3">，</span>预测</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">移动障碍物的未来位置<span class="ff3">，</span>并规划路径以避开它们<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">除了静态路径规划和动态实时规划<span class="ff3">，</span>本文还提供了可自行设置地图的功能<span class="ff4">。</span>用户可以根据实际情况设</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">置地图<span class="ff3">，</span>包括地图的大小<span class="ff4">、</span>静态障碍物的位置以及移动障碍物的速度和起始位置<span class="ff4">。</span>通过提供这一功能</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">用户可以根据自己的需求进行路径规划</span>，<span class="ff1">增强了算法的灵活性和适用性<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了验证改进蚁群算法与动态窗口算法的有效性和性能<span class="ff3">，</span>我们进行了多项对比实验<span class="ff4">。</span>实验结果表明<span class="ff3">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">改进蚁群算法在静态路径规划方面具有较高的准确性和效率<span class="ff3">，</span>而动态窗口算法在动态实时规划方面能</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">够有效避开未知障碍物<span class="ff4">。</span>通过全局与局部路径规划的结合<span class="ff3">，</span>我们能够在动态环境中高效地完成路径规</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">划任务<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff3">，</span>本文采用了改进蚁群算法与动态窗口算法相结合的方法<span class="ff3">，</span>实现了全局与局部路径规划的仿</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">真<span class="ff4">。</span>通过对静态路径规划和动态实时规划的分别优化<span class="ff3">，</span>我们能够在不同环境下高效<span class="ff4">、</span>准确地规划路径</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">同时<span class="ff3">，</span>提供了可自行设置地图的功能<span class="ff3">，</span>增强了算法的适用性</span>。<span class="ff1">多项对比实</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源