【无人车】无人驾驶地面车辆避障研究(Matlab代码实现)

简介: 【无人车】无人驾驶地面车辆避障研究(Matlab代码实现)

💥1 概述

随着信息时代的发展,无人车的功能日渐丰富,在物流运输、室内清洁与安防巡检等领域发挥重要作用。特别是在安防巡检领域,无人车可替代人工巡检,并有效的节省人力资源,提高巡检的安全性。

📚2 运行结果

部分代码:

clear all;
close all;
x = 0:0.2:0.2*(31-1);
y = 0:0.2:0.2*(100-1);
% goal point
% threat obstacle
for iter = 1 : 31
    for iter_j = 1 : 99
        cost(iter,iter_j) = (0.5*cos(x(iter))+0.6)*exp(-(y(iter_j)/y(iter_j+1)));
    end
end
figure(2)
surf(y(1:99),x,cost);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (rad)')
zlabel('cost')
% agent
for iter = 1 : 31
    for iter_j = 1 : 99
        cost(iter,iter_j) = 0.3*(0.5*cos(x(iter))+0.6)*exp(-(y(iter_j)));
    end
end
figure(3)
surf(y(1:99),x,cost);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (rad)')
zlabel('cost')
% swarm
for iter = 1 : 31
    for iter_j = 1 : 99
        cost_goal(iter,iter_j) = 1-exp(-(y(iter_j))/y(iter_j+1));
    end
end
x = 0:0.2:0.2*(31-1);
y = 0:0.2:0.2*(100-1);
figure(4)
surf(y(1:99),x,cost_goal);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (radian)')
zlabel('cost')
clear all;
close all;
x = 0:0.2:0.2*(31-1);
y = 0:0.2:0.2*(100-1);
% goal point
% threat obstacle
for iter = 1 : 31
    for iter_j = 1 : 99
        cost(iter,iter_j) = (0.5*cos(x(iter))+0.6)*exp(-(y(iter_j)/y(iter_j+1)));
    end
end
figure(2)
surf(y(1:99),x,cost);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (rad)')
zlabel('cost')
% agent
for iter = 1 : 31
    for iter_j = 1 : 99
        cost(iter,iter_j) = 0.3*(0.5*cos(x(iter))+0.6)*exp(-(y(iter_j)));
    end
end
figure(3)
surf(y(1:99),x,cost);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (rad)')
zlabel('cost')
% swarm
for iter = 1 : 31
    for iter_j = 1 : 99
        cost_goal(iter,iter_j) = 1-exp(-(y(iter_j))/y(iter_j+1));
    end
end
x = 0:0.2:0.2*(31-1);
y = 0:0.2:0.2*(100-1);
figure(4)
surf(y(1:99),x,cost_goal);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (radian)')
zlabel('cost')

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]王桢发. 无人车巡检路径规划研究[D].南京邮电大学,2022.DOI:10.27251/d.cnki.gnjdc.2022.000481.

🌈4 Matlab代码实现


相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于QLearning强化学习的机器人避障和路径规划matlab仿真
本文介绍了使用MATLAB 2022a进行强化学习算法仿真的效果,并详细阐述了Q-Learning原理及其在机器人避障和路径规划中的应用。通过Q-Learning算法,机器人能在未知环境中学习到达目标的最短路径并避开障碍物。仿真结果展示了算法的有效性,核心程序实现了Q表的更新和状态的可视化。未来研究可扩展至更复杂环境和高效算法。![](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/nymobwrkkdwks_d3b95a2f4fd2492381e1742e5658c0bc.gif)等图像展示了具体仿真过程。
70 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
m基于Q-Learning强化学习的路线规划和避障策略matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了Q-Learning算法在路线规划与避障中的应用,展示了智能体在动态环境中学习最优路径的过程。Q-Learning通过学习动作价值函数Q(s,a)来最大化长期奖励,状态s和动作a分别代表智能体的位置和移动方向。核心程序包括迭代选择最优动作、更新Q矩阵及奖励机制(正奖励鼓励向目标移动,负奖励避开障碍,探索奖励平衡探索与利用)。最终,智能体能在复杂环境中找到安全高效的路径,体现了强化学习在自主导航的潜力。
100 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
m基于Qlearning强化学习工具箱的网格地图路径规划和避障matlab仿真
MATLAB 2022a中实现了Q-Learning算法的仿真,展示了一种在动态环境中进行路线规划和避障的策略。Q-Learning是强化学习的无模型方法,通过学习动作价值函数Q(s,a)来优化智能体的行为。在路线问题中,状态表示智能体位置,动作包括移动方向。通过正负奖励机制,智能体学会避开障碍物并趋向目标。MATLAB代码创建了Q表,设置了学习率和ε-贪心策略,并训练智能体直至达到特定平均奖励阈值。
107 15
车辆行驶控制运动学模型的matlab建模与仿真,仿真输出车辆动态行驶过程
该课题在MATLAB2022a中建立了车辆行驶控制运动学模型并进行仿真,展示车辆动态行驶过程。系统仿真结果包含四张图像,显示了车辆在不同时间点的位置和轨迹。核心程序定义了车辆参数和初始条件,使用ode45求解器模拟车辆运动。车辆运动学模型基于几何学,研究车辆空间位姿、速度随时间变化,假设车辆在平面运动且轮胎无滑动。运动学方程描述位置、速度和加速度关系,模型预测控制用于优化轨迹跟踪,考虑道路曲率影响,提升弯道跟踪性能。
|
6月前
|
数据可视化 算法
MATLAB Simulink 交交变流电路性能研究
MATLAB Simulink 交交变流电路性能研究
77 2
|
6月前
|
数据可视化 算法
MATLAB Simulink 单相桥式整流电路性能研究
MATLAB Simulink 单相桥式整流电路性能研究
63 2
|
6月前
|
数据可视化 算法
MATLAB Simulink 直流斩波电路性能研究
MATLAB Simulink 直流斩波电路性能研究
93 1
|
6月前
|
数据可视化 算法
MATLAB Simulink 逆变电路性能研究
MATLAB Simulink 逆变电路性能研究
50 1
|
6月前
|
数据可视化 算法
MATLAB Simulink 三相整流电路性能研究
MATLAB Simulink 三相整流电路性能研究
74 1
|
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。
200 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