路径规划算法，两个动点已知起点求两点相遇点的路径规划算法

来源：整理时间：2023-08-18 21:50:45 编辑：智能门户手机版

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1，两个动点已知起点求两点相遇点的路径规划算法
2，谁能简单解释一下谷歌地图是如何实现自动路径规划的问
3，机器人做路径规划有什么好的算法
4，局部路径规划方法
5，谁能通俗的讲解下viterbi算法吗
6，常用的导航路径规划软件都用到哪些算法

1，两个动点已知起点求两点相遇点的路径规划算法

你要先知道两动点的方向向量和速度这样就可以算出来相遇点及中间的路径

可以看看深度优先算法前两天我刚编写了一个这个算法可以实现你的问题

两个动点已知起点求两点相遇点的路径规划算法

2，谁能简单解释一下谷歌地图是如何实现自动路径规划的问

一般采用的是A*路径规划算法百度百科对此算法有详细的介绍：http://baike.baidu.com/view/7850.htm

直接装个凯立德，下载地图包，这样不用费流量，最省钱！再看看别人怎么说的。

谁能简单解释一下谷歌地图是如何实现自动路径规划的问

3，机器人做路径规划有什么好的算法

路径规划其实分为两种情况，一个是已知地图的，一个是未知地图的。　　对于已知地图的，路径规划就变成了一个全局优化问题，用神经网络、遗传算法有一些。　　对于未知地图的，主要就靠模糊逻辑或者可变势场法。　　对于未知环境能自己构建地图的，也就是各种方法的结合了。

机器人做路径规划有什么好的算法

4，局部路径规划方法

基于传感器信息的局部路径规划，常用的方法有栅格法、人工势场法、遗传算法、空间搜索法、层次法、动作行为法、Dijkstra算法、Lee算法、Floyd算法等。

那最有效的只能是节食和运动了!一天只吃中午饭,其余早晚饭就只喝水!一定要运动!最有效的就是:跳绳!相信我,就试试!一定能瘦的!祝你好运!

5，谁能通俗的讲解下viterbi算法吗

Viterbi 算法是一种动态规划算法，一般用于序列的译码。简单地说，序列中每一个点有一个状态，Viterbi 算法的目的是要找到每一个点的状态，使得这个序列的译码结果全局较优。一般的路径规划算法的搜索空间大

viterbi 算法是一种动态规划算法，一般用于序列的译码。简单地说，序列中每一个点有一个状态，viterbi 算法的目的是要找到每一个点的状态，使得这个序列的译码结果全局较优。一般的路径规划算法的搜索空间大，viterbi 算法对状态转移进行了限制，大大减少了搜索空间，解码速度是 o(n^2) 的。通过后向链接，viterbi 的解码结果可以以序列方式呈现。

6，常用的导航路径规划软件都用到哪些算法

一般都是分层做的。譬如说你要从广州到北京，开车怎么走，当然不可能直接在路上规划吧，这样计算量太大了。比较理想的方法是，我先知道到底要经过多少城市，从每一个城市到下一个城市之间如何走才能用高速连接起来，你需要访问的数据就小得多。当最后约束到一个区那么大的地方的时候，直接上DP还是可以在可接受的时间内做出来的。

dijkstra算法（荷兰语读作“戴克斯的”），在百度百科上搜“迪杰斯特拉算法”就能看到。此外，还有非官方的spfa算法，两种都很快。 dijkstra的思想如下：在有向无负权图上跑，首先，起点到起点最短路径为0，是固定的。把起点向四周扩展，得到四周的“准最短路长”。再选择一个未固定且“准最短路长”最短的点，固定它，再扩展它（如果扩展出来的其它点的新的“准最短路长”小于旧的“准最短路长”，就把它更新，否则不更新）。因为它的“准最短路长”是未固定的点中最短的，所以不可能从别的未固定的点更新它的最短路长。如此，再选择一个未固定且“准最短路长”最短的点，固定它，再扩展它。。。。。。