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🔥 内容介绍
随着人工智能和自动化技术的发展,多机器人系统在工业生产、物流配送、无人驾驶等领域得到了广泛应用。然而,多机器人协同工作时往往面临路径规划和避障的挑战。本文将介绍基于A_star算法实现多机器人避障路径规划的方法。
A_star算法是一种常用的启发式搜索算法,广泛应用于路径规划和图搜索问题。它通过维护一个优先级队列来搜索问题的解空间,并且利用启发式函数来指导搜索方向,从而能够高效地找到最优解。在多机器人路径规划中,A_star算法可以帮助机器人快速找到避开障碍物的最优路径。
多机器人避障路径规划的关键挑战之一是如何有效地协调多个机器人的运动轨迹,避免碰撞和交叉。为了解决这一问题,我们可以将整个工作空间划分为离散的网格,并将每个机器人视为一个移动的网格单元。然后,利用A_star算法在离散网格上进行路径搜索,找到每个机器人的最优路径。
在实际应用中,多机器人避障路径规划还需要考虑到动态障碍物、动态环境变化等因素。为了应对这些挑战,我们可以将A_star算法与实时感知和规划技术相结合,及时更新机器人的路径规划,并做出相应的调整。
除了A_star算法,还有其他一些常用的多机器人路径规划算法,如D_star算法、RRT算法等。每种算法都有其适用的场景和局限性,因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法。
总之,基于A_star算法实现多机器人避障路径规划是一项具有挑战性和实用价值的技术。通过合理地利用启发式函数和离散网格,结合实时感知和规划技术,我们可以有效地解决多机器人协同工作中的路径规划和避障问题,推动多机器人技术在各个领域的应用和发展。
📣 部分代码
function Path=remark(Path,order,deta_x,deta_t)
io=0;
ik1=0;
ik2=0;
for i=1:size(Path,2)-1
for j=i+1:size(Path,2)
temp1=Path{i};
temp2=Path{j};
for k1=1:size(temp1,1)
for k2=1:size(temp2,1)
if norm(temp1(k1,1:2)-temp2(k2,1:2))<=deta_x&&abs(temp1(k1,3)-temp2(k2,3))<=deta_t
io=1;
if order(i)<order(j)
temp2(k2,3)=temp2(k2,3)+deta_t;
Path{j}=temp2;
else
temp1(k1,3)=temp1(k1,3)+deta_t;
Path{i}=temp1;
end
break
end
end
if io==1
break
end
end
if io==1
break
end
end
if io==1
break
end
end
if io==1
Path=remark(Path,order,deta_x,deta_t);
end
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 陈强,马健,何熊熊,等.一种基于痕迹地图A_star算法的多机器人路径规划方法:202110557527[P][2023-12-15].文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-773020.html
[2] 陈强,马健,何熊熊,等.一种基于痕迹地图A_star算法的多机器人路径规划方法:CN202110557527.4[P].CN113341957A[2023-12-15].文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-773020.html
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
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5 无线传感器定位及布局方面
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7 电力系统方面
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8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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