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路径规划算法

移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法、智能仿生算法。 传统的路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法、D*算法、人工势场法,基于采样的路径规划算法有PRM算法、RRT算法,智能仿生路径规划算法有神经网络算法、蚁群算法、遗传算法等。 1. 优点: 1)如果最优路径存在,那么一定能找到最优路径 缺点: 1)有权图中可能是负边 2)扩展的结点很多,效率低 1.2 A*算法 A*算法发表于1968年,A*算法是将Dijkstra算法与广度优先搜索算法 优点: 1)适用于高维空间和复杂约束的路径规划问题 2)搜索效率高,搜索速度快 缺点: 1)概率完备但不是最优 2.2 RRT算法 RRT算法是适用于高维空间,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 2)RRT算法不太适用于存在狭长空间的环境 3)规划出的路径可能不是最优路径 4)不适用于动态环境的路径规划 3.

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路径规划算法简介

最优性:规划得到的路径在某个评价指标上是最优的 ; 渐进最优性:是指经过有限次规划迭代后得到的路径是接近最优的的次优路径,且每次迭代都是与最优路径更加接近,是一个逐渐收敛的过程。 关于路径规划算法,按照算法类型可以分为: 基于搜索的算法:其中重要包括Dijkstra算法、A*算法、D*算法等,这一类算法是完备且最优的; 基于采样的算法:RRT、RRT-Connect、RRT* (快速扩展随机树及其变种),PRM(构建概率路线图)等,由于采样点的随机性导致这类算法是概率完备的,规划出的路径不是最优的,只能说是规划出一条可行路径,其中RRT*算法是渐进最优路径规划算法; 基于智能优化的算法 路径规划算法主要包括以上三种类型,从路径规划的速度方面来说: RRT系列>A*>Dijkstra算法>智能优化算法 经过查阅相关文献可知,若用A*算法进行路径规划,倘若存在最优路径必能找到,但是但对于高维空间的路径规划问题 RRT*算法随着采样点的不断增加,不断优化直至找到目标点或达到最大设定循环次数;该算法随着迭代次数的不断增加,路径逐渐优化,所以该算法是一种渐进最优路径规划算法,但是,该算法消耗时间较长,路径规划效率较低

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    蚁群算法规划路径

    蚁群算法可以用于路径规划,在本例中,地形矩阵用0表示无障碍物、用1表示有障碍物,机器人从1x1处走到10x10处,使用蚁群算法找最短路径。 在本例中,将一条路径表示如下:[路径长度点1 点2 ……],例如[2 1 2 0 0]表示该路径长度为2,路径为[1 2]。 更新路径和禁忌矩阵。 每次迭代后,更新信息素,只对最优路径中的点进行增加信息素操作。 迭代,直至结束。 结果如下,其中黄色块为障碍物,红色线为路线: ? = 5; % 信息素增加系数 Eta = makeEta(G); % 距离倒数矩阵 gpath= zeros(MaxGen, rn*cn+1); % 每代最优路径 cn,D); % 一直前进,直到到达食物或者陷入死胡同 while point ~= E &&~isempty(nextlist) % 轮盘赌算法取下一点

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    自动驾驶路径规划-Dijkstra算法

    《自动驾驶路径规划-Graph Based的BFS最短路径规划》中提到我们可以将地图抽象为Graph的数据结构,然后利用Graph的广度优先遍历算法(Breadth-First Search, BFS) 对于有权重的Graph如何进行最短路径规划呢,Dijkstra算法可以解决这个问题。 3、Dijkstra算法实现路径查找 因为我们的目标是搜索从起点到目的地的最短路径,而Dijkstra算法提供了从起点(Starting Node)到其它所有节点的最短路径,所以我们在路径查找中对Dijkstra : The path from vertex "0" to vertex "3": ['0', '2', '1', '3'] 作为运动规划领域最著名的算法之一,Dijkstra算法可以解决带权重有向图的最短路径规划问题 ,在实际的路径规划中也有大规模的实际应用。

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    路径规划

    路径规划 多智能体强化学习路径规划 基于以上分析,移动机器人智能路径规划方法研究虽然取得了重要成果,但仍存在局限性,如遗传算法、蚁群算法容易陷入局部最优,神经网络算法需要大量样本。 将机器人与目标物的相对位置与相对速度引入吸引势函数,将机器人与障碍的相对位置与相对速度引入排斥势函数,提出动态环境下的机器人路径规划算法。 人工势场路径规划技术原理简单,便于底层的实时控制,在机器人的实时避障和平滑轨迹控制等方面得到了广泛研究。 无人机群 在运动过程中 需要(通过传感器)感知到动态障碍物的运动状态方可避障 无人机基于当前环境信息的局部路径规划算法,将对环境的建模与搜索避障融为一体,能对规划结果进行实时反馈和校正,动态性高,但是由于缺乏全局环境信息 ,规划结果往往不是全局最优,甚至可能找不到正确路径或完整路径 移动机器人路径规划算法存在的问题 未知环境下的动态障碍物路径规划

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    自动驾驶路径规划-Lattice Planner算法

    今天很高兴能给大家分享Apollo 3.0新发布的Lattice规划算法。 Lattice算法隶属于规划模块。 Lattice算法隶属于规划模块。规划模块以预测模块、routing模块、高精地图和定位的结果作为输入,通过算法,输出一条平稳、舒适、安全的轨迹,交给控制模块去执行。 对于换道场景,Lattice算法仅仅需要对目标车道对应的参考线做一次采样+选择的流程。本车道和目标车道均能产生一条最优轨迹。 10、Q: Lattice Planner是路径规划算法,但也涵盖了部分行为规划的处理内容? A: 是的。横向轨迹主要针对路径,纵向轨迹主要针对速度、加速度等行为。 17、Q: 在障碍车辆较多的环境下可能需要频繁的规划路径,由于cost值有多个评价组成,有可能多次出现最佳轨迹的横向方向完全相反的情况,可能造成车辆左右微微摆动,如何解决这种情况?

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    自动驾驶路径规划-双向Dijkstra算法

    经典的Dijkstra算法是一种Graph Based的单源最短路径规划算法,可以解决带权重有向图的最短路径规划问题。 time_continue=44&v=8Jjdp6f7oaE&feature=emb_logo 1、双向Dijstra算法思想 双向Dijstra算法的思想是: 分别从路径搜索的起点s和路径搜索的终点t ,可以看到二者的规划结果是相同的。 '3'] The bidirectional path from vertex "0" to vertex "3": ['0', '2', '1', '3'] 3、双向Dijstra在美国道路网上的路径规划效果 v=1oVuQsxkhY0&feature=emb_logo 推荐一个在线动态交互的路径规划网站,用户可自行构造障碍物和不同的路线规划算法,比较算法的效果: 路径规划算法测试对比,来源:http://

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    开源|OpenCV结合A*及JPS算法室内路径规划

    关于OpenCV及A*和JPS的路径规划,前面几篇我有简单的介绍,主要现在的工作这块不太涉及到这个了,主要是没有时间去再往深了研究下,所以把前面这些都分享出来,大家可以在这基础上再做深入的研究。 相关单元 AStarCalc单元:A*的算法 JPSCalc单元:JPS(Jump Point Search)算法 PathDetector单元:图片的预处理和调用上面两个算法单元 ? 操作方式 程序运行起来后,通过鼠标左键点击地图上的两个点,第一次点击为起点,第二个点击为终点,然后会开始规划路径并显示出来。 其中红色的线表示A*算法规划路径,蓝色的线表示JPS算法规划路径。 点击鼠标右键后清空图片及起点和终点,可以再重点点击进行路径规划。 ?

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    基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划

    如果要做路径规划的话,我们还需要知道地铁站的位置信息。 因此我们选择了高德地图的api接口。 02 高德地图api接口配置 高德开放平台 | 高德地图 APIlbs.amap.com? 06 使用Dijkstra算法对地铁线路进行规划 Dijkstra算法是求最短路径的经典算法。 Dijkstra算法主要特点是从起始点开始,采用贪心算法的策略,每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点,直到扩展到终点为止。 首先是读取构建的图信息。 我们来看看高德地图给我们的规划: ? 不得了,一模一样~ 08 可以继续完善的点 这个项目我们只做了地铁的相关信息,没有引入公交的信息加入道路线规划中,因此后续可以爬取武汉的公交线路进行地铁、公交混合线路规划

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    蚁群算法(ACO)最短路径规划(MATLAB)

    蚁群算法最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出,他们在研究新型算法的过程中,发现蚁群在寻找食物时,通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标,据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法,因此一般而言,蚁群算法用来解决最短路径问题,并真的在旅行商问题(TSP,一个寻找最短路径的问题)上取得了比较好的成效。 具体概述及通用MATLAB代码请见: https://www.omegaxyz.com/2018/01/26/aco/ ‎ 下面是蚁群算法机器人最短路径规划问题的MATLAB代码 (1代表障碍物) MATLAB E=MM*MM;                        %最短路径的目的点 Alpha=1;                          % Alpha 表征信息素重要程度的参数 Beta 最短路径长度稳定在38。 ? 参考资料为:MATLAB自学一本通 2019美赛D参考:https://www.omegaxyz.com/2019/01/28/aco_routes2/

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    基于TF2的DQN算法路径规划

    DQN算法是一种深度强化学习算法(Deep Reinforcement Learning,DRL),DQN算法是深度学习(Deep Learning)与强化学习(Reinforcement learning 1.算法原理 DQN算法是Q-Learning算法与卷积神经网络结合,解决了Q-Learning在决策时容易产生维度灾难问题。 图1 DQN算法的网络结构 DQN算法是Q-Learning在深度学习领域的应用。 图2 DQN两个网络训练示意图 DQN算法跟Q-Learning算法一样,也是一种off-policy的的学习算法,既可以学习当前的经历,也可以学习过去的经历、学习别人的经历。 图3 DQN算法流程图 DQN算法的损失函数: ? DQN算法的伪代码 ?

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    基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划

    作者:牧小熊,华中农业大学,Datawhale原创作者 前言 最近爬取了武汉地铁线路的信息,通过调用高德地图的api 获得各个站点的进度和纬度信息,使用Dijkstra算法路径进行规划。 如果要做路径规划的话,我们还需要知道地铁站的位置信息 因此我们选择了高德地图的api接口 2.高德地图api接口配置 高德开放平台 | 高德地图 APIlbs.amap.com? temp nearest_subway=site1 return nearest_subway 通过遍历地铁站的距离找到了最近的上车点和下车点 6.使用Dijkstra算法对地铁线路进行规划 Dijkstra算法是求最短路径的经典算法 Dijkstra算法主要特点是从起始点开始,采用贪心算法的策略,每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点,直到扩展到终点为止。 不得了,一模一样~ 8.可以继续完善的点 这个项目我们只做了地铁的相关信息,没有引入公交的信息加入道路线规划中,因此后续可以爬取武汉的公交线路进行地铁、公交混合线路规划 同时给出的规划信息只有文字描述,

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    RRT: 机器人路径规划RRT算法(1)

    image.png 1 RRT 算法概述 RRT*算法是一种基于随机采样的路径规划方法,不仅具有概率完备性,还具有渐进优化能力。 定义三 规划一条路径问题,( ),并定义价值函数c: . 是可行路径。如果最优路径存在,则会规划一条最优路径 *且如果最优路径存在,则返回最优路径规划失败信息。 对于机器人的路径规划,从环境情况感知情况,可以将其分为以下两种: 环境已知路径规划 环境未知路径规划 2 RRT 算法的特点 RRT算法全称是快速扩展随机树,(RRT, Rapidly-exploring RRT算法适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中的路径规划问题。 与其他的随机路径规划方法相比,RRT算法更适用于非完整约束和多自由度的系统中。 RRT*算法是渐进优化的,也就是随着迭代次数的增加,得出的路径是越来越优化的,而且永远不可能在有限的时间中得出最优路径。因此换句话说,要想得出相对满意的优化路径,是需要一定的运算时间的。

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    实战|OpenCV结合A*算法实现简单的运动路径规划

    这篇文章出来,主要原因是一直在想做个什么东西能把公司的产品有结合的,也没怎么想出来,只是觉得商业的话我们做外围的话是不是可以做一起室内的路径规划,可是WMS仓储的绑定对应货位的一个路径规划,于是就在研究怎么去实现这个 关于A*算法 A*的实现算法方式 https://blog.csdn.net/hitwhylz/article/details/23089415 上面这篇就可以很清楚的讲了A*的实现原理,我这里就不再复制粘粘了 path; } 项目实现思路 01 地图处理 这里就是OpenCV的简单实现,加入地图图片后 实现灰度图 高斯模糊 图像二值化 形态学梯度操作 02 路径规划 将处理后的图像用二维数组存放起来( 像素为白色的做为障碍点,黑色的是可通行点) 调用A*算法,先传入地图 寻找路径 实现效果 ? 上面的A*算法也是我根据实现原理后自己摸索的写出来的,也是因为完成了这个后,让自己发现算法真是的很有趣的东西,同时也更了解到了因为自己就不是学计算机专业的,数学底子也有点差,很多东西也要从基础开始学起了

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    基于蚁群算法的机械臂打孔路径规划

    算法选型   TSP问题是非常典型的NP(Nondeterministic Polynomial)难问题,对于大规模的TSP问题,目前没有完美的解法,所有的智能算法只能在一定程度上近似逼近最优结果。 ,本文针对路径规划系统的环境模型、两孔之间的路径规划和多任务孔间的路径规划算法进行验证。    基本蚁群算法在处理该类问题时会出现收敛速度慢且容易陷入局部最优解的缺陷,下一步可以对信息素和信息素挥发系数进行了改进,采用一种动态自适应调整信息素和挥发因子的蚁群算法,以求在路径规划方面获得更好的效果。 ;或者是信息素分布过度分散到各个路径中,使得蚂蚁搜索最优路径耗时相对较长而减缓收敛速度。 本文采用自适应的信息素调节机制,使得信息素分布相对均匀,从而使算法跳离局部最优解。

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    AGV小车路径规划

    AGV小车路径规划算法 背景:随着无人仓库的发展,如何规划AGV小车的行驶路径,使得小车从仓库中取出某几种商品,然后回到出发点的路径最短。 例如:厂库中具有商品1、商品2、商品3和商品4,如何规划路径,使得小车经过商品2、商品3和商品4的存放点,并且花费的时间最短。 方法:通过动态规划的方法,编制相应的程序,对AGV小车效率的提高提出了可行的改进方案。 基本原理 我们参考传统的货郎担问题,对于AGV小车行驶线路进行规划。 在小车出发前,输入需要经过的商品存放地点,程序自动构造相应的矩阵,优化出最优路径

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    基于蚁群算法的机械臂打孔路径规划

    算法选型   TSP问题是非常典型的NP(Nondeterministic Polynomial)难问题,对于大规模的TSP问题,目前没有完美的解法,所有的智能算法只能在一定程度上近似逼近最优结果。 可行性分析   为客观地验证多任务孔的路径规划系统的有效性,评价路径规划系统中算法的性能和优缺点,本文针对路径规划系统的环境模型、两孔之间的路径规划和多任务孔间的路径规划算法进行验证。    基本蚁群算法在处理该类问题时会出现收敛速度慢且容易陷入局部最优解的缺陷,下一步可以对信息素和信息素挥发系数进行了改进,采用一种动态自适应调整信息素和挥发因子的蚁群算法,以求在路径规划方面获得更好的效果。 ;或者是信息素分布过度分散到各个路径中,使得蚂蚁搜索最优路径耗时相对较长而减缓收敛速度。 本文采用自适应的信息素调节机制,使得信息素分布相对均匀,从而使算法跳离局部最优解。

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    最优路径:SQL基本功

    最优的学习路径,更快的成为熟练的数据开发工程师: 1,认识SQL SQL是结构化查询语言,SQL也是一个标准,每个数据库服务器都在标准的基础上进行了相应的调整和扩展,相应的,每个数据库对数据的各种操作语言的语法就会做出相应的调整

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    自动驾驶路径规划-Graph Based的BFS最短路径规划

    自动驾驶运动规划(Motion Planning)中提到Mission Planner关注High-Level的地图级别的规划,通过Graph Based的图搜索算法实现自动驾驶路径规划。 今天看看如何用Python实现Graph Based的BFS最短路径规划。 3.1 Graph中路径查找的递归实现 实现查找一条从开始顶点(Start Vertex)到结束顶点(End Vertex)的简单路径(Simple Path) 的算法。 : The path from vertex "a" to vertex "b": ['a', 'd', 'c', 'b'] 4、Mission Planner的路径规划 目前为止,我们已经知道,在路径规划技术中 但是,我们必须知道到,本文介绍的路径规划是Graph的所有Edge权重是完全相等,这是不符合实际情况的,实际的工程应用的路径规划要更为复杂,要考虑到道路交通状况、路径长度、到达时间、乘客上下车位置等等,

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    算法集锦(24) | 自动驾驶 |高速公路行驶路径规划算法

    如何安全有效的规划行驶路线,是自动驾驶汽车需解决的最大的难题之一。事实上,路径规划技术,现阶段是一个非常活跃的研究领域。 准确的路径规划,要求汽车要理解我们所处的位置以及周边的物体(其他车辆、行人、动物等)会在接下来的几秒钟内采取什么样的行为。 另一项关键技术是轨迹生成器(trajectory generator),其产生输入路径规划算法的参考轨迹。 本期算法分享,我们重点介绍一种基于C++开发的高速公路路径规划算法。 该算法利用jerk minimisation技术,可在模拟器中生成安全且高效的行驶路径。 状态控制机制 路径规划的另一个问题是,人类可以根据驾驶方式、环境信息以及目的地,将汽车转换到不同的状态。

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