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  1. 基于K-Means与SVM结合的栅格分区路径规划方法

  2. 智能清洁机器人全局路径规划中,利用栅格法对清洁机器人的工作环境进行建模。分别介绍了K-Means聚类算法和支持向量机(SVM)算法,使用K-Means聚类算法与支持向量机(SVM)相结合的方法,以不同的约束条件进行聚类,在含有复杂障碍物的栅格地图时能有效减少分区,利用蚁群算法对分区后的栅格地图路径规划仿真,有效地提高了蚁群算法在栅格地图路径规划中的整体效率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:323584
    • 提供者:weixin_38519060