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DWA(动态窗口)算法是用于局部路径规划的算法,已经在ROS中实现,在move_base堆栈中:http://wiki.ros.org/dwa_local_planner DWA算法第一次提出应该是1997年,发在了<IEEE Robotics and Automation Magazines>上 路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划.局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障,对于无法预测的障碍物DWA算法可以较好地解决.DWA算法的优点是计算负复杂度较低,由于考虑到速度和加速度的…
引言 在一张固定地图上选择一条路径,当存在多条可选的路径之时,需要选择代价最小的那条路径.我们称这类问题为最短路径的选择问题.解决这个问题最经典的算法为Dijikstra算法,其通过贪心选择的步骤从源点出发逐步逼近目标点,从而得到起始点与目标点的最短路径.A*算法是在Dijikstra算法上做了改进,使其能够在 开阔空间(也就是四通八达或具有少量障碍物的方格路,可以近似看成各边权重均相等的完全图) 上具有比Dijikstra算法有更好的搜索效率. 但Dijikstra算法和A*算法无法很好的适用…
对于GIS业务来说,路径规划是非常基础的一个业务,一般公司如果处理,都会直接选择调用已经成熟的第三方的接口,比如高德.百度等.当然其实路径规划的算法非常多,像比较著名的Dijkstra.A*算法等.当然本篇文章不是介绍算法的,本文作者会根据pgrouting已经集成的Dijkstra算法来,结合postgresql数据库来处理最短路径. 一.数据处理       路径规划的核心是数据,数据是一般的路网数据,但是我们拿到路网数据之后,需要对数据进行处理,由于算法的思想是基于有向图的原理,因此首先需…
https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/customizable-route-planning/?from=http%3A%2F%2Fresearch.microsoft.com%2Fpubs%2F145688%2Fcrp-sea.pdf We present an algorithm to compute shortest paths on continental road networks with arbitrary met…
参考博客链接:https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178782.html Dijkstra是常用的全局路径规划算法,其本质上是一个最短路径寻优算法.算法的详细介绍参考上述链接. 本文与参考博文相比,主要有如下两个不同: 1.开发语言换成了matlab,代码部分稍作改动就可以实时运行在控制器上: 2.求取了从起点开始到达每一个顶点的最短路径所经历的顶点. matlab代码:包含测试数据 %参考链接https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178…
# 所有节点的g值并没有初始化为无穷大 # 当两个子节点的f值一样时,程序选择最先搜索到的一个作为父节点加入closed # 对相同数值的不同对待,导致不同版本的A*算法找到等长的不同路径 # 最后closed表中的节点很多,如何找出最优的一条路径 # 撞墙之后产生较多的节点会加入closed表,此时开始删除closed表中不合理的节点,1.1版本的思路 # 1.2版本思路,建立每一个节点的方向指针,指向f值最小的上个节点 # 参考<无人驾驶概论>.<基于A*算法的移动机器人路径规划&g…
传统的路径规划算法有人工势场法.模糊规则法.遗传算法.神经网络.模拟退火算法.蚁群优化算法等.但这些方法都需要在一个确定的空间内对障碍物进行建模,计算复杂度与机器人自由度呈指数关系,不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划.基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题.该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机…
路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法:如人工势场法.单元分解法.随机路标图(PRM)法.快速搜索树(RRT)法等.传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.基于随机采样技术的PRM法可以有效解决高维空间和复杂约束中的路径规划问题. PRM是一种基于图搜索的方法,它将连续空间转换成离散空间,再利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径,以提高搜索效率.这种方法能用相对少的随机采样点来找到…
随机路标图-Probabilistic Roadmaps (路径规划算法) 路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法如: 1. A* 2. Djstar 3. D* 4. 随机路标图(PRM)法 5. 人工势场法 6. 单元分解法 7. 快速搜索树(RRT)法等 传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.   基于 随机采样技术 的 PRM法 可以有效解决 “高维空间” 和 “复杂约…