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  • 简介:摘要:本文对机器人路径规划的优化算法进行了深入研究。首先介绍了机器人路径规划的基本概念,然后详细比较了基于搜索、梯度、模拟退火和遗传算法的四种优化算法,并分析了它们的优缺点和适用场景。最后,探讨了未来机器人路径规划的研究方向,包括多智能体协同路径规划、强化学习与路径规划的结合、深度学习在路径规划中的应用以及实时路径规划与控制。本文对于推动机器人路径规划技术的发展具有一定的指导意义。

  • 标签: 机器人 路径规划 优化算法 搜索 梯度 模拟退火 遗传算法 多智能体协同 强化学习 深度学习 实时路径规划。