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ZIP路径规划算法仿真:A星算法改进版,高效搜索与路径优化,带梯度下降及S-G滤波器处理,Matlab实现,可定量比较不同算法效果,改进A*算法:权重系数提升搜索效率、冗余拐角优化及路径平滑处理(Matla

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资源文件列表:

路径规划算法仿真星算法传统算法改进后的算法代码 大约有11个文件
  1. 1.jpg 103.6KB
  2. 星算法及改进星算法的路径.html 168.59KB
  3. 标题路径规划算法仿真传统星算法与改进后算法的.txt 2.13KB
  4. 路径规划算法仿真.html 170.25KB
  5. 路径规划算法仿真与算法的改进摘要路径规划是自.doc 3.29KB
  6. 路径规划算法仿真传统星算法与改进后算法的.txt 2.31KB
  7. 路径规划算法仿真星算法.html 167.74KB
  8. 路径规划算法仿真星算法传.html 168.29KB
  9. 路径规划算法仿真星算法随着科技的飞.txt 3.46KB
  10. 路径规划算法仿真星算法随着科技的飞速发展路径规划算.txt 2.27KB
  11. 路径规划算法是自动驾驶机器人导航和游戏开发等领域.txt 1.58KB

资源介绍:

路径规划算法仿真:A星算法改进版,高效搜索与路径优化,带梯度下降及S-G滤波器处理,Matlab实现,可定量比较不同算法效果,改进A*算法:权重系数提升搜索效率、冗余拐角优化及路径平滑处理(Matlab实现),路径规划算法仿真 A星算法 传统A*(Astar)算法+改进后的A*算法 Matlab代码 可以固定栅格地图与起点终点 可以进行定量比较 改进: ①提升搜索效率(引入权重系数) ②冗余拐角优化(可显示拐角优化次数) ③路径平滑处理(引入梯度下降算法配合S-G滤波器) 代码含注释 ,核心关键词:路径规划算法仿真; A星算法; 传统A*算法; 改进A*算法; Matlab代码; 固定栅格地图; 起点终点; 定量比较; 搜索效率; 权重系数; 冗余拐角优化; 拐角优化次数; 路径平滑处理; 梯度下降算法; S-G滤波器; 代码注释。,A星算法与改进路径规划算法的Matlab仿真:效率提升与平滑处理
路径规划算法仿真与 A*算法的改进
摘要路径规划是自动驾驶机器人导航等领域中的关键技术之一本文介绍了路径规划算法中的经
典算法 A*Astar算法并对其进行了改进通过引入权重系数冗余拐角优化和路径平滑处理
改进后的 A*算法在搜索效率路径质量和平滑度等方面有明显提升文章还附带了基于 Matlab
代码实现可以对固定栅格地图中的起点和终点进行路径规划并进行定量比较
关键词路径规划A*算法改进搜索效率拐角优化路径平滑Matlab 代码
1. 引言
路径规划是自动驾驶机器人导航等领域中的重要技术它可以帮助车辆或机器人在复杂环境中找到
最优路径并实现自主导航A*算法作为一种经典的路径规划算法具有广泛的应用前景然而
统的 A*算法在搜索效率路径质量和平滑度等方面还存在一些问题因此本文对 A*算法进行了改
以提升路径规划的效果和性能
2. A*算法的原理与流程
A*算法是一种基于图搜索的启发式搜索算法它通过评估每个节点的代价函数来确定下一步要访问
的节点其基本原理可以简述如下
1初始化起点和终点并将起点加入待访问节点集合
2从待访问节点集合选取代价函数最小的节点作为当前节点
3计算该节点到终点的启发式估计值通常使用欧氏距离或曼哈顿距离
4更新当前节点周围的相邻节点的代价函数和路径
5重复步骤2到步骤4),直到找到终点或待访问节点集合为空
3. A*算法的改进
为了提升 A*算法的搜索效率路径质量和平滑度本文对其进行了以下改进
3.1. 提升搜索效率
传统 A*算法的搜索效率受到启发式估计函数的影响当启发式估计值与实际代价函数相差较大时
能会导致搜索路径的不准确为了提升搜索效率我们引入了权重系数将启发式估计值乘以权重系
通过调整权重系数的大小可以在搜索速度和路径质量之间进行权衡
3.2. 冗余拐角优化
传统 A*算法在路径规划时未考虑拐角的优化问题导致路径可能存在冗余拐角为了优化路径的质量
我们对 A*算法进行了改进引入了冗余拐角优化在搜索过程中当发现节点周围存在不必要的拐
角时我们会进行优化将路径拐角数量减少
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