基hm算法于栅格化的蚁群路径规划算法实现（含Simbad仿真程序） AntsAlgorithm算法组成类 AntsAlgorithm类：保存信息素矩阵等全局信息，并提供迭代函数执行觅食活动。 Ant类：模拟蚂蚁个体，保存局部信息，并执行路径搜索活动。 仿真模拟实现类组成 AvoidBlock类：程序入口 Robot类：接收栅格化后的二维数组地图输入，模拟避障运动 MyEnvl类：接收地图数据，执行模拟环境的初始化和全局路径规划算法的调用

路径规划是运动规划的主要研究内容之一。运动规划由路径规划和轨迹规划组成，连接起点位置和终点位置的序列点或曲线称之为路径，构成路径的策略称之为路径规划。

代码解释的很详细，可以直接用，已经测试过了，很好用。

本程序利用实际的停车场高精地图实现路径规划，如果需要详细的辅助代码库请联系作者

针对限定环境下移动机器人路径规划问题，运用PRM(probabilistic roadmap method)算法进行初始路径规划，并提出一种基于改进的节点增强法与几何平滑策略的路径优化算法.利用节点增强法对初始规划路径进行优化处理，采用新增节点逐步取代原路径节点，减小路径中的拐点个数，从而缩短路径长度.同时采用一个基于几何平滑策略对优化路径进行平滑处理，以达到路径平滑的目的.仿真结果表明，该优化算法不仅能有效降低搜索路径的长度，而且能大幅度提高路径的平滑度.

Dijkstra、Astar 和动态规划的基于采样的移动机器人路径规划算法在这个存储库中，我们简要介绍了 Dijkstra、Astar 和动态规划方法的完整源代码，以在 2D 图上找到从起始节点到结束节点的最佳路径。 我们还提供了在给定地图上执行这些算法的主脚本。 我们已经在 map_definition.m 源代码中提供了一个示例地图 creatin。 我们在显示障碍物的地图中定义了所有封闭的多边形。 在示例地图中，有 13 个不同的障碍物，其边缘由给定的 x 和 y 坐标定义。 一个示例如下所示； map.pgx{1}=[2 8.5 8.5 4 2 2 1 1 2 4 2]; map.pgy{1}=[8 10 1 3 3 1 1 6 6 5 8]; 您可以添加新的障碍物或修改给定的障碍物以创建自己的地图。 基于采样的路径规划在基于采样的方法中，我们需要在地图上生成一定数量的点，

一个明星 介绍 此代码库在C ++中实现了2D A-star路径规划算法。 该库具有在几种不同模式下进行搜索的选项： 标记1：沿4或8个方向搜索邻居标志2：将距离计算为1（曼哈顿）或2（欧几里得） python文件有助于说明结果。 （起始单元格：绿色，目标单元格：红色，路径单元格：蓝色） 用法 系统采用二进制2D网格图，其中0和1分别代表可遍历的单元格和对象。 可以在input.csv文件中轻松修改所有输入。 要运行仓库： 克隆仓库 git clone https://github.com/LuoXin0826/Astar.git 修改input.csv文件 编译代码 mkdir build cd build cmake .. make ./main 获得视觉效果 python3 Draw_path.py 使用不同的情况进行测试很容易，只需修改input.csv文件，就无需再次编译代码

提出一种基于栅格表示的非结构化环境下移动机器人的高效全覆盖路径规划算法.移动机器人采取内螺旋算法从起始点进行覆盖,当陷入覆盖死角时,采用野火法搜索周边离它最近的未覆盖点,找到后按A*算法规划出一条路径到达新的覆盖起点,直到全部覆盖为止.仿真结果表明该算法的覆盖率达到100%,重复率较其他算法低.而且从理论上进一步证明了该算法的有效性.

本文提出了概率路线图，改进的蚁群优化和三阶B样条曲线之间的独特组合，以解决复杂和非常复杂的环境中的路径规划问题。 该提议的方法可以分为三个阶段。 第一阶段涉及使用概率路线图算法根据环境复杂性构建随机路线图。 可以通过在复杂和非常复杂的静态环境中随机分布N个节点，然后根据一些标准或条件将这些节点配对在一起来构造路线图。 所构建的路线图包含大量可能的随机路径，这些路径可能导致将起点和目标点连接在一起。 第二阶段包括在预先构建的路线图中找到路径。 已经提出了改进的蚁群优化来查找或搜索起点和目标点之间的最佳路径，其中除了提出的组合之外，还对ACO进行了修改以提高其找到更短路径的能力。 最后，第三阶段使用B样条曲线来平滑和减少前一阶段找到的路径的总长度。 所提出的方法的结果确保了在复杂和非常复杂的环境中起点和目标之间的可行路径。 另外，保证路径短，平滑，连续和安全。

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