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路径规划的目标是使路径与障碍物的距离尽量远同时路径的长度尽量短;轨迹规划的目的主要是机器人关节空间移动中使得机器人的运行时间尽可能短,或者能量尽可能小。轨迹规划在路径规划的基础上加入时间序列信息,对机器人执行任务时的速度与加速度进行规划,以满足光滑性和速度可控性等要求。 运动规划/路径规划/轨迹规划_小...
无人车配送路径规划可以简单抽象为旅行商问题(Traveling salesman problem, TSP)。TSP问题可以描述为一个商品推销员去若干城市推销商品,要求遍历所有城市后回到出发地,目的是选择一个最短的路线。当城市数目较少时,可以使用穷举法求解。而随着城市数增多,求解空间比较复杂,无法使用穷举法求解,因此可以采用强化学习提高求解TS...
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在实际应用中，如无人机物流路径规划，Q-learning将问题简化为旅行商问题（TSP），旨在寻找最短路径，确保货物高效、安全和准确运输。通过修改代码中的参数，Q-learning已成功处理了TSPLIB的bayg29测试集，以及随机生成的城市实例，如22个城市和27个城市，输出了对应的最短路径。以下是部分Python代码示例，...
强化学习DQN单路径规划应用 (0)踩踩(0) 所需:9积分 超声波传感器判断距离操作舵机(智能垃圾桶原理) 2024-12-14 10:30:53 积分:1 6_base.apk.1.1 2024-12-14 08:51:45 积分:1 yolov10p-mast 2024-12-14 02:14:17 积分:1 一个bazel使用示例 ...
解决TSP问题的方法有很多,其中一种常用的方法是蚁群算法。除了蚁群算法,还有其他一些常用的解决TSP问题的方法,如遗传算法、动态规划和强化学习等。强化学习求解TSP问题思路新颖,具有一定优势。 三、Q-learning求解无人机物流路径规划 1、部分代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。
三、Q-learning求解物流配送路径规划 3.1部分Python代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 importmatplotlib.pyplotaspltfromQlearningimportQlearning#Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图chos=1node_num=46#当选择随机初始化地图时,自动随机生成node_num-1个城市# 创建对象...
三、Q-learning求解物流配送路径规划 3.1部分Python代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 importmatplotlib.pyplotaspltfromQlearningimportQlearning#Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图chos=1node_num=46#当选择随机初始化地图时,自动随机生成node_num-1个城市# 创建对象...
摘要:本文主要介绍利用智能优化算法适应度相关算法来进行路径规划。 1.算法原理 适应度相关算法原理请参考 1.1 环境设定 在移动机器人的路径优化中,每个优化算法的解代表机器人的一条运动路径。优化算法会通过优化计算在众多路径中找出一条最优路径。 优化算法的设定必须和机器人运动环境模型相对应。不失一般性,假设在...