简介：摘要：随着社会的发展与经济的快速增长，车辆运行路径优化成为提高运输效率和节约资源的关键研究领域。本论文通过综合分析现有路径规划算法的问题，并结合动态交通预测技术，提出了一种新型的优化算法。实验结果表明，该算法能够根据实时交通状况动态调整路径，显著提高运输效率，减少资源浪费。此外，该算法具有较强的适用性和可扩展性，适用于不同规模和范围的物流管理系统。这些研究结果对于促进现代物流业的健康发展具有重要的价值和意义。

简介：摘要：本文对基于GIS的路径规划算法进行综述，着重介绍了三种路径规划算法的寻优能力、效率、优缺点以及总结算法的改进方式、方案，并对未来的改进方向进行了展望。

简介：摘要：路径规划是自动驾驶汽车的重要研究内容，也是当前自动驾驶汽车领域研究的热点之一，其目的是在一定场景下利用所选定的评价指标获得一条连接起始点与目标点的最优无碰撞路径。将当前常用的路径规划算法分为传统算法、智能仿生学 算法、强化学习算法3类，按照路径规划算法的不同类别，对各类算法在路径规划领域中的应用进行了阐述，可为研究者提供一定的参考和借鉴。

简介：摘要：随着人工智能和机器人技术的快速发展，智能机器人的应用场景日益丰富，涵盖了工业制造、家庭服务、医疗保健、物流运输等诸多领域。而路径规划作为智能机器人自主导航的核心技术之一，其重要性不言而喻。本文旨在深入探讨智能机器人路径规划的基本原理、常用算法以及最新进展，通过理论分析和实验验证，提出一种改进的A搜索算法——Adaptive A (AA*)，以提高机器人在复杂环境下的路径规划效率和鲁棒性。

简介：随着导航的应用场景日趋复杂,对利用室内地图的全局路径规划提出更高的要求。为提高全局路径规划算法效率,提出一种指示路径规划算法。首先运用栅格法对已知地图进行建模,然后在算法中引入方向向量引导路径方向,接着多次执行并通过奖励与惩罚措施来将关联矩阵与路径质量形成正反馈机制,并采用路径优化策略,最终得到一条较好质量的结果路径。仿真结果表明,较A＊算法而言,指示路径规划算法在时间上减少49%,并且在较复杂的栅格地图中,其路径长度缩短了17%。

简介：

简介：摘要：机器人路径规划算法的优化策略与实践应用，旨在提升机器人在复杂环境中的自主导航能力。本文通过分析传统路径规划算法的局限性，提出基于启发式搜索、环境感知增强、动态避障策略及多目标优化等四大指导策略，并结合具体案例详细阐述了各策略的实现机制与效果。优化策略显著提高了路径规划的效率、安全性和灵活性，为机器人技术在智能制造、服务机器人、灾害救援等领域的应用提供了有力支持。

简介：摘要：机器人路径规划是自主机器人技术中的核心问题，其目的是为机器人从起点到目标点规划出一条最优路径。随着科技的进步，路径规划算法逐渐多样化，包含传统的A*算法、Dijkstra算法以及近年来新兴的智能算法，如遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法。本文对几种常用的路径规划算法进行对比分析，探讨其在不同应用场景下的优势和不足，并提出了算法优化策略，旨在提高路径规划的效率与可靠性。通过对算法的改进，特别是在复杂环境中的动态障碍处理和全局路径优化方面，提升了机器人的智能化水平，增强了其适应多种任务环境的能力。

简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，档案管理系统正逐步向智能化转型。然而，当前智能化档案管理技术仍不完备，相关衍生产品的设计仍存在功能单一、交互性差等问题，路径规划算法亦需优化，以提升档案管理效率，满足现代档案管理的多样化需求。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，清洁机器人在日常生活和工业生产中的应用日益广泛。本文深入研究了清洁机器人全覆盖路径规划算法，详细阐述了几种常见的算法原理，包括弓字形全覆盖路径规划算法、回旋形全覆盖路径规划算法以及回字形全覆盖路径规划算法，并对每种算法的使用场景做了分析。通过实验模拟与实际应用案例分析，探讨了这些算法在清洁机器人路径规划中的有效性和可行性，旨在为提高清洁机器人的智能化水平和工作效率提供理论依据与实践指导，推动清洁机器人技术的进一步发展与创新。

简介：随着导航系统在各领域的广泛应用,用户对导航系统的要求呈现出专业化、需求多样化等特点,进而对导航服务相关理论提出了新的要求。因此,如何在现有导航服务模式的基础上,结合导航用户需求特点设计出更加科学合理的导航服务方案具有重要的研究意义与实际价值。研究首先针对导航需求建立了包括城市出行、远距离自驾游、物流运输、军事作战等一系列导航任务的多导航任务模型,探讨了不同导航任务下路径规划的特点。然后基于现有POI分类分级体系量化了地图POI分布对导航路径规划的影响,并在A＊算法的基础上设计了考虑POI分布的路径规划算法,提高了规划路径的科学性与适用性。

简介：摘要：随着智能机器人技术的快速发展，自主导航与路径规划成为机器人领域中的核心技术之一。机器人在未知环境中的自主导航能力直接影响到其在实际应用中的效率和可靠性。路径规划算法作为机器人自主导航的重要组成部分，致力于在动态和复杂环境中为机器人提供最优行驶路径。本论文研究了不同的路径规划算法，探讨了其在多种环境下的应用及优化方法，以期为机器人导航技术的发展提供理论支持和技术借鉴。

简介：通过对经典Dijkstra算法和启发式搜索的分枝算法各自的不足之处进行分析，并分别对它们进行了改进。利用VC编程进行实验，实验表明：改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点的计算，使其时间复杂性得到降低，同时运算空间开销也减少；改进的分枝算法则可以提高搜索到最优路径的成功率。

简介：摘要：无人机人工智能导航与路径规划算法是当前研究的热点领域。从导航技术、路径规划算法和无人机控制系统三个方面进行了综述，并设计了一种环境感知与建模、路径规划和导航算法相结合的无人机导航与路径规划算法。经过仿真与实验验证了该算法的有效性和可行性。本研究对无人机导航与路径规划算法的发展和应用具有重要意义。

简介：摘要：建设智能化煤矿，是目前煤矿发展的主要趋势，实现综采工作面无人化、少人化开采，提高采煤机的自主割煤能力是重要一环。本文通过分析当前主流的采煤机控制技术，提出利用综采工作面高精度透明化三维动态地质模型规划采煤机未来连续N刀截割路径的方法，实现采煤机自适应煤层截割。

简介：摘要：工业机器人在复杂组装工艺中的应用日益广泛,但其路径规划仍面临诸多挑战。本文提出了一种基于改进蚁群算法的工业机器人复杂组装工艺路径规划方法。该方法结合了蚁群算法的全局搜索能力和局部搜索策略，有效解决了传统算法在处理高维复杂约束问题时的局限性。通过构建多目标优化模型，综合考虑路径长度、能耗和避障等因素,实现了工业机器人在复杂组装环境中的高效路径规划。仿真实验表明，该算法在收敛速度和解的质量方面均优于传统方法,为提高工业机器人在复杂组装工艺中的效率和灵活性提供了新的思路。

简介：摘要

简介：摘要随着我国经济的发展，我国电力行业技术也在飞速提升，虽然现下输电线路的巡检还是人工为主，但是我国地域辽阔，自然环境非常复杂，单纯的靠人工已经不能满足当下的输电线路巡检的要求。无人机由于其特殊的巡检手段，在线路巡检中应用越来越广泛。目前常用的巡检路径规划方法是操作人员逐点计算飞行路径点，然后将这些数据手动输入无人机的导航系统中，计算要求极为精确，计算中出现差错则会带来安全隐患。遗传算法对于无人机巡检路径具有良好的全局搜索能力，可以快速地从路径空间中将无人机最优巡检路径搜索出来。基于此，本文将对无人机巡检输电线路的路径规划算法研究，希望给行业内人士以借鉴和启发。

简介：摘要：为了验证本文提出的算法的可行性和优化性，在Python系统中和机器人操作平台（ROS）中搭建了仿真环境，使用本文提出的和参考文献中的路径规划算法进行多组仿真实验对比和分析。

简介：针对户外割草、作物收割等大中型平台覆盖式自主作业应用，运用车辆模型约束，将基于模型约束的螺旋式收缩遍历和直线循环推进法相结合，提出了组合式覆盖规划算法．该算法有效规避了大角度转向、连续转向等不符合车辆模型约束和不利于区域遍历的路线规划问题，具有完备性．相关研究内容在中型轮式平台的自主割草机上进行了实际应用．试验结果表明，该算法能够有效保证作业区域内的覆盖式遍历，具有良好的实用性．