✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍路径规划是机器人学和自动驾驶领域的核心问题旨在为运动物体找到一条从起始点到目标点的可行路径同时满足避开障碍物等约束条件。新型基于采样的运动规划算法集成 ADD-RRT、RRV 和改进型 Bridge Test 等技术可提升复杂环境下路径规划效率与成功率。具体介绍如下ADD-RRT 算法是基于 RRT 的改进算法通过自适应地调整树的维度来提高 RRT 算法的效率。步骤为初始化树根节点为起始位置随机采样目标点从树中选最近邻节点朝向目标点扩展树若遇障碍物则调整树的维度并重新扩展重复操作直到生成无碰撞路径。RRV 算法侧重于风险感知的路径规划。先对环境进行风险评估将障碍物等因素量化为风险值再基于评估构建路线图路线图中边的权重与风险值相关。路径搜索时优先选择风险较低的路径。也可通过在扩展树的过程中引入随机值来提高探索能力。步骤与 ADD-RRT 类似初始化树后随机采样目标点并选择最近邻节点进行扩展遇障碍物则在扩展方向上引入随机值重新扩展直至生成无碰撞路径。改进型 Bridge Test 算法传统 Bridge Test 算法用于解决狭窄通道问题通过在障碍物附近生成一对对称采样点检测中间点是否在自由空间以避免均匀采样在狭窄通道区域采样不足导致路线图无法连通的问题。改进型 Bridge Test 算法在此基础上可能进一步优化了采样策略或检测方式比如结合环境特征更智能地确定采样点位置或改进了判断中间点是否在自由空间的方法以更高效地应对狭窄通道环境。此外针对复杂环境尤其是狭窄通道该新型算法还可能有其他优化如根据环境信息动态调整采样策略在狭窄通道区域增加采样密度或结合启发式信息引导搜索方向优先探索更有可能存在可行路径的区域减少无效搜索提高路径规划的速度和成功率。⛳️ 运行结果 部分代码function Option_robot_state StateSection(Xe, Ye, Boundary, Robot_parameter, RobotData, ObstacleData)dq deg2rad(8); %分辨率Option_robot_state zeros(6, 1);i 1;kk 0;q1 Boundary.q1(1);while q1 Boundary.q1(2)q2 Boundary.q2(1);while q2 Boundary.q2(2)q3 Boundary.q3(1);while q3 Boundary.q3(2)theta_e -pi;while theta_e piEnd_state [Xe, Ye, theta_e];Base_state GetIK(End_state, [q1, q2, q3], Robot_parameter);Robot_state [ Base_stateq1q2q3];if IsCollision(Robot_state, Boundary, RobotData, ObstacleData, Robot_parameter) 0Option_robot_state(:, i) Robot_state;i i 1endtheta_e theta_e dq;kk kk 1;endq3 q3 dq;endq2 q2 dq;endq1 q1 dq;endsave Option_robot_state.mat Option_robot_state;end 参考文献 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域MATLAB仿真助力毕业科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP