基于D星算法实现栅格地图机器人路径规划附matlab代码

简介: 基于D星算法实现栅格地图机器人路径规划附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

路径规划作为移动机器人导航系统的核心,在生活服务导航,外星球探索,无人驾驶,水下探索等诸多领域有着不可或缺的作用,解决了在已知起点和终点的情况下"怎么去"的问题.路径规划经历了从环境已知到环境未知,简单环境到复杂环境,小地图到大地图,简单人工智能向高级人工智能的发展.目前路径规划领域中针对未知环境下的移动机器人路径规划的研究尚未形成体系.尤其在大地图和复杂环境下,传统人工智能路径规划方法采用高分辨率地图表示环境,规划存在着盲目性,复杂性以及规划耗时等缺点.

⛄ 部分代码

function successors=explore_successors(x_cell,y_cell,h,x_target,y_target,in_valid,max_x,max_y)

   successors=[];

   successor_count=1;

   c2=size(in_valid,1);

   for k= 1:-1:-1

       for j= 1:-1:-1

           if (k~=j || k~=0)  %The node itself is not its successor

               s_x = x_cell+k;

               s_y = y_cell+j;

               if( (s_x >0 && s_x <=max_x) && (s_y >0 && s_y <=max_y)) % successor within the matrix

                   flag=1;                    

                   for c1=1:c2

                       if(s_x == in_valid(c1,1) && s_y == in_valid(c1,2)) % successor not an obstacle or already visited

                           flag=0;

                       end;

                   end;

                   if (flag == 1)

                       successors(successor_count,1) = s_x;

                       successors(successor_count,2) = s_y;

                       successors(successor_count,3) = h+distance(x_cell,y_cell,s_x,s_y);%h

                       successors(successor_count,4) = distance(x_target,y_target,s_x,s_y);%g

                       successors(successor_count,5) = successors(successor_count,3)+successors(successor_count,4);%f

                       successor_count=successor_count+1;

                   end

               end

           end

       end

   end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]王帅军. 基于D~*算法的移动机器人路径规划. Diss. 广西大学.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
5天前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于FCM模糊聚类算法的图像分割matlab仿真
本项目展示了基于模糊C均值(FCM)算法的图像分割技术。算法运行效果良好,无水印。使用MATLAB 2022a开发,提供完整代码及中文注释,附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割,适用于灰度和彩色图像,广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。
|
6天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 芯片
基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真
基于GSP工具箱的NILM算法Matlab仿真,利用图信号处理技术解析家庭或建筑内各电器的独立功耗。GSPBox通过图的节点、边和权重矩阵表示电气系统,实现对未知数据的有效分类。系统使用MATLAB2022a版本,通过滤波或分解技术从全局能耗信号中提取子设备的功耗信息。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法通过结合半定松弛和交替最小化技术,优化大规模MIMO系统的预编码矩阵,提高信号质量。Matlab 2022a仿真结果显示,该算法能有效提升系统性能并降低计算复杂度。核心程序包括预编码和接收矩阵的设计,以及不同信噪比下的性能评估。
23 3
|
3月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
191 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
3月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
124 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
3月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
88 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
6月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
6月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)

热门文章

最新文章