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随着人类海洋活动的频繁、气候环境的复杂多变,海上事故频发,而海上救援最关键的是要在最短时间到达搜救点。海上搜索最短路径还受到障碍物、地理环境、天气等条件影响,是一个多条件全局最优问题。本文研究了基于蚁群算法的Dijkstra求解方法,寻找多条件约束下的海上搜救最短路径的全局最优解,最后对算法进行了仿真并与其他路径规划算法做了比较。 相似文献
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针对经典人工蜂群算法在机器人路径规划中易于陷入局部极值,且寻优过程收敛速度较慢等问题,提出了一种基于约束优化的改进人工蜂群算法.通过设计变异算子来增大极值在陷入局部最优时的跳出概率,提高机器人路径规划的收敛能力.在机器人路径规划上,对文中方法、遗传算法、A*算法以及经典人工蜂群算法进行性能评估.实验结果表明,文中方法能有效避免路径规划中的局部极值,减少机器人路径规划时间损耗,提高了路径规划效率. 相似文献
293.
文章提出一种基于高精度RTK惯性组合导航和激光雷达的智能快递车避障路径规划系统设计与实现方案。智能快递车利用高精度RTK惯性组合导航自主行驶,激光雷达感知前方障碍物。在障碍物聚类分析的基础上,进行避障算法的设计。将障碍物投影到二维平面上,用平行于坐标轴的矩形进行包络,将投影轮廓规则化。利用延长系数实现面积膨胀,并将膨胀后的矩形左侧边作为避障路径,进行高斯坐标的统一。之后与GPS路网曲线融合,完成避障路径的规划。 相似文献
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