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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

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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
改进蚁群算法+动态窗口算法全局结合局部路径规划仿真
为了在路径规划过程中提高效率和准确性本文采用了改进蚁群算法与动态窗口算法相结合的方法
改进蚁群算法用于静态路径规划而动态窗口算法则用于动态实时规划可以避开未知障碍物同时
本文还提供了可自行设置地图未知静态障碍物以及移动障碍物的功能
首先我们对静态路径规划进行改进改进蚁群算法是一种模拟蚁群觅食行为的优化算法它通过模
拟蚂蚁在搜索食物时释放信息素的过程来搜索最优路径在本文中我们基于改进蚁群算法进行静态
路径规划通过自行编写的改进蚁群算法的代码我们可以得到静态路径规划的结果具体的算法步
骤在此不一一赘述我们主要关注结果的表现
接下来我们进行动态实时规划动态窗口算法是一种常用的避障算法它可以根据动态环境的变化
进行规划在本文中我们采用动态窗口算法避开未知障碍物该算法将环境划分为静态障碍物和移
动障碍物两类对于静态障碍物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而对于
移动障碍物我们使用动态窗口算法进行实时规划动态窗口算法根据窗口的大小和速度信息预测
移动障碍物的未来位置并规划路径以避开它们
除了静态路径规划和动态实时规划本文还提供了可自行设置地图的功能用户可以根据实际情况设
置地图包括地图的大小静态障碍物的位置以及移动障碍物的速度和起始位置通过提供这一功能
用户可以根据自己的需求进行路径规划增强了算法的灵活性和适用性
为了验证改进蚁群算法与动态窗口算法的有效性和性能我们进行了多项对比实验实验结果表明
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而动态窗口算法在动态实时规划方面能
够有效避开未知障碍物通过全局与局部路径规划的结合我们能够在动态环境中高效地完成路径规
划任务
综上所述本文采用了改进蚁群算法与动态窗口算法相结合的方法实现了全局与局部路径规划的仿
通过对静态路径规划和动态实时规划的分别优化我们能够在不同环境下高效准确地规划路径
同时提供了可自行设置地图的功能增强了算法的适用性多项对比实

资源文件列表:

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
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