ZIP改进蚁群算法+动态窗口算法全局结合局部路径规划仿真静态路径规划算法 采用改进蚁群算法，有单独对比代码动态实时规划 采用动态窗口算法避开未知障碍物可自行设置地图 未知静态障碍物 移动障碍物 662.37KB

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  10. 关于改进蚁群算法与动态窗口算法全局.html 12.22KB
  11. 技术博客文章全局结合动态窗口算法在静.txt 2.11KB
  12. 探索改进蚁群算法与动态窗口算法融合.html 13.37KB
  13. 改进蚁群算法与动态窗口算法的全.txt 2.6KB
  14. 改进蚁群算法与动态窗口算法的全球结合局部.html 12.63KB
  15. 改进蚁群算法与动态窗口算法结合的静态.html 11.78KB
  16. 改进蚁群算法动态窗口算法全局结.html 6.22KB
  17. 改进蚁群算法动态窗口算法全局结合局部路径规划仿.doc 1.95KB
  18. 改进蚁群算法动态窗口算法全局结合局部路径规划仿真.doc 1.73KB
  19. 融合改进蚁群算法与动态窗口算法的全局与局部路径规.txt 2.09KB

资源介绍:

改进蚁群算法+动态窗口算法全局结合局部路径规划仿真 静态路径规划算法 采用改进蚁群算法，有单独对比代码 动态实时规划 采用动态窗口算法避开未知障碍物 可自行设置地图 未知静态障碍物 移动障碍物 **附带单独改进蚁群全局对比代码，和单独动态窗口算法 作多项对比实验使用 运行结果如下
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90239765/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90239765/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">改进蚁群算法<span class="ff2">+</span>动态窗口算法全局结合局部路径规划仿真</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了在路径规划过程中提高效率和准确性<span class="ff3">，</span>本文采用了改进蚁群算法与动态窗口算法相结合的方法<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">改进蚁群算法用于静态路径规划<span class="ff3">，</span>而动态窗口算法则用于动态实时规划<span class="ff3">，</span>可以避开未知障碍物<span class="ff4">。</span>同时</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">本文还提供了可自行设置地图<span class="ff4">、</span>未知静态障碍物以及移动障碍物的功能<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff3">，</span>我们对静态路径规划进行改进<span class="ff4">。</span>改进蚁群算法是一种模拟蚁群觅食行为的优化算法<span class="ff3">，</span>它通过模</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">拟蚂蚁在搜索食物时释放信息素的过程来搜索最优路径<span class="ff4">。</span>在本文中<span class="ff3">，</span>我们基于改进蚁群算法进行静态</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">路径规划<span class="ff4">。</span>通过自行编写的改进蚁群算法的代码<span class="ff3">，</span>我们可以得到静态路径规划的结果<span class="ff4">。</span>具体的算法步</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">骤在此不一一赘述<span class="ff3">，</span>我们主要关注结果的表现<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff3">，</span>我们进行动态实时规划<span class="ff4">。</span>动态窗口算法是一种常用的避障算法<span class="ff3">，</span>它可以根据动态环境的变化</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">进行规划<span class="ff4">。</span>在本文中<span class="ff3">，</span>我们采用动态窗口算法避开未知障碍物<span class="ff4">。</span>该算法将环境划分为静态障碍物和移</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">动障碍物两类<span class="ff4">。</span>对于静态障碍物<span class="ff3">，</span>我们使用改进蚁群算法得到的静态路径规划结果进行规避<span class="ff4">。</span>而对于</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">移动障碍物<span class="ff3">，</span>我们使用动态窗口算法进行实时规划<span class="ff4">。</span>动态窗口算法根据窗口的大小和速度信息<span class="ff3">，</span>预测</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">移动障碍物的未来位置<span class="ff3">，</span>并规划路径以避开它们<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">除了静态路径规划和动态实时规划<span class="ff3">，</span>本文还提供了可自行设置地图的功能<span class="ff4">。</span>用户可以根据实际情况设</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">置地图<span class="ff3">，</span>包括地图的大小<span class="ff4">、</span>静态障碍物的位置以及移动障碍物的速度和起始位置<span class="ff4">。</span>通过提供这一功能</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">用户可以根据自己的需求进行路径规划</span>，<span class="ff1">增强了算法的灵活性和适用性<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了验证改进蚁群算法与动态窗口算法的有效性和性能<span class="ff3">，</span>我们进行了多项对比实验<span class="ff4">。</span>实验结果表明<span class="ff3">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">改进蚁群算法在静态路径规划方面具有较高的准确性和效率<span class="ff3">，</span>而动态窗口算法在动态实时规划方面能</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">够有效避开未知障碍物<span class="ff4">。</span>通过全局与局部路径规划的结合<span class="ff3">，</span>我们能够在动态环境中高效地完成路径规</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">划任务<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff3">，</span>本文采用了改进蚁群算法与动态窗口算法相结合的方法<span class="ff3">，</span>实现了全局与局部路径规划的仿</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">真<span class="ff4">。</span>通过对静态路径规划和动态实时规划的分别优化<span class="ff3">，</span>我们能够在不同环境下高效<span class="ff4">、</span>准确地规划路径</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">同时<span class="ff3">，</span>提供了可自行设置地图的功能<span class="ff3">，</span>增强了算法的适用性</span>。<span class="ff1">多项对比实</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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