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第三组 路径规划算法(2024年)
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在当今科技迅猛发展的时代,路径规划算法作为智能系统的关键技术之一,正发挥着日益重要的作用。从智能导航助力出行,到自动驾驶汽车的安全行驶,再到机器人的高效运作,路径规划算法无处不在,深刻影响着我们的生活与工作。 该算法用于寻找最优或可行路径,其发展历经经典、概率与随机化、实时与动态、多目标和多约束、深度学习与机器学习应用等阶段。本项目主要介绍基于图搜索的路径规划算法包括Dijkstra、贪心最佳优先搜索、A*算法等路径规划算法的优缺点。Dijkstra算法可求带权图最短路径,但对负权重边处理困难;贪心最佳优先搜索效率高但可能找不到最优解;A*算法结合两者优点,但存在启发式函数设计难等问题。基于采样的路径规划算法有PRM、RRT算法等,PRM算法适用于机器人导航等,但存在狭窄通路、参数敏感等问题。启发式智能算法中的蚁群算法适应性极强,却容易陷入局部最优的困境,而改进后的IACO、BI-MSACO算法在路径长度、迭代次数等关键指标上实现了显著优化。 本项目简要介绍了路径规划算法及其在优化资源利用、提高安全性和推动智能化进程中的巨大价值,并对其未来发展进行了展望。
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