基于QLearning强化学习的机器人避障和路径规划matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印): 2.算法涉及理论知识概要 强化学习是一种机器学习方法,它使智能体能够在与环境交互的过程中学习如何采取行动以最大化累积奖励。Q-Learning是一种无模型的强化学习算法,特别适合于离散动作空间的问题。在机器人避障和路径规划中...
植保机器人避障与地形适应
植保机器人在执行农药喷洒、作物监测等任务时,避障与地形适应能力是其高效、安全运行的关键技术。以下是一些关于植保机器人在这两个方面的技术和策略: 避障技术: 实时感知与测距: 使用多种传感器实现环境感知,如双目视觉系统进行立体测距和障碍物识别,毫米波雷达提供精确的距离测量,激光雷达(Li...
【路径规划】基于Dijkstra算法求解机器人栅格地图路径规划及避障附Matlab代码
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【路径规划】基于A星算法求解机器人栅格地图路径规划及避障附Matlab代码
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【路径规划】基于RRT+APF实现机器人二值地图动态避障算法附matlab仿真
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【动态规划】基于A星算法实现机器人动态避障附matlab代码
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m分别使用Dijkstra算法和Astar算法进行刚体机器人最短路径搜索和避障算法的matlab仿真,带GUI界面
1.算法描述 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止(BFS、prime算法都有类似思想)。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。 算法描述(1)S为已经找到的从v出发的最短路径的终点集合,它的初始状态为空集,将源点加入S中。 ...
m基于蚁群优化模糊控制的机器人路线规划和避障算法matlab仿真
1.算法描述 蚁群算法是受到对真实蚂蚁群觅食行为研究的启发而提出。生物学研究表明:一群相互协作的蚂蚁能够找到食物和巢穴之间的最短路径,而单只蚂蚁则不能。生物学家经过大量细致观察研究发现,蚂蚁个体之间的行为是相互作用相互影响的。蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上留下一种称之为信息素的物质,而此物质恰恰是蚂蚁个体之间信息传递交流的载体。蚂蚁在运动时能够感知这种物质,并且习惯于追踪此物质爬行...
【路径规划】基于A_star算法机器人避障最短路径规划附matlab代码
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人...
【路径规划-机器人栅格地图】基于蚁群算法求解大规模栅格地图路径规划及避障附Matlab代码
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机...
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