基于灰度图像边缘检测的3D游戏路径搜索*

着重研究了3D游戏中路径搜索算法。其路径搜索算法内容包括障碍认知与标志、A*路径规划、高度代价函数与路径最短相结合的,由计算粒度引出的基于静态障碍物体碰撞检测的动态路径规划。该算法在实际的游戏引擎中进行了测试,其效率和实时性都满足要求。     

游戏开发中智能路径搜索算法的研究

路径搜索是许多游戏特别是即时战略游戏的核心组成部分,首先介绍了游戏中路径搜索的相关概念。路径搜索的算法有很多,不同的搜索算法有其不同的搜索策略、时间效率、空间消耗与应用场合。分析对比了多种路径搜索算法的运行数据之后,详细讨论了A^＊算法。由于游戏中的路径搜索有其自身的特点,针对游戏中路径搜索的具体要求从搜索效率、路径的真实平滑性和动态变化状态空间的适应性等方面对A^＊算法进行了优化和改进。     

分支限界法在游戏地图寻径中的应用

分析了游戏地图寻径中的宽度优先,深度优先和启发式搜索算法,提出了一种基于宽度优先直接标记路径的分支限界搜索算法,最多使用O(N+L)的时间完成最短路径搜索,能很好地适用游戏地图中复杂地形的寻径要求。     

游戏中路径搜索算法研究

路径搜索是游戏中非常重要的一部分,A*算法是最常用的搜索算法,但是使用A*算法搜索出的路径的真实性常常不能让人满意。本文介绍A*搜索算法及存在的路径问题,针对该算法在游戏中暴露的问题,提出一种平滑改进的算法,较好地解决了这个问题。     

基于A*的路径规划算法研究

本文对路径规划中比较常见的A*搜索算法进行研究,对几种基于A*搜索算法的路径规划方法如A*单向搜索、A*双向搜索及A*二次搜索进行讨论,并分析其优缺点,同时提出两个有待解决的问题。     

用广度优先搜索算法实现路径搜索

介绍了一种采用广度优先搜索算法实现游戏中路径搜索的方法,并用VC编程实现。     

动态拓扑网络最短路径启发式算法

针对动态拓扑网络的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用椭圆曲线参数设定启发函数初始值,进一步缩小搜索范围.采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验结果表明该算法具有良好的性能.     

A~*算法在cocos2d-x游戏开发中的研究和应用

路径搜索系统是游戏系统中非常重要的一部分,好的路径搜索算法对于游戏的重要性不可言喻。A*算法是当前游戏开发中使用最为广泛的算法,也是游戏人工智能路径搜索中的研究重点。A*算法总是寻找估价值最小的节点,从而能够找到最短路径。笔者首先对A*算法原理进行深入研究,再深入研究其在cocos2d-x寻路的应用和实现。     

游戏开发中智能路径搜索算法的研究

在游戏软件中,人工智能是一个重要而又复杂的模块,而寻路算法是人工智能运用于电子游戏中的最基本问题之一。针对游戏中路径搜索的特点,在对一般搜索算法、常见搜索算法和启发式搜索技术进行详细地分析与研究的基础之上,结合实际应用情况,对A*算法进行了一些优化与改进。     

改进布谷鸟搜索算法在多机器人任务分配及路径规划中的应用

针对多机器人任务分配及路径规划问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法求解多机器人任务分配及路径规划方法.根据任务点的环境信息和在其中寻找最佳机器人位置建立数学模型,并使用改进布谷鸟搜索算法求解任务分配及路径规划.改进的策略中融合了遗传算子、2-opt、模拟退火算法的Metropolis准则和插入、交换、逆序方法.不同规模的仿...     

基于Dubins曲线和改进A*算法的AUV路径规划方法

将Dubins曲线和具有角度约束的改进A*搜索算法结合应用于路径规划中,能解决路径长度最短和安全性的问题。这样规划出来的路径由两段满足AUV最小转弯半径的圆弧和一段同时与两弧相切的直线构成。圆弧段由产生Dubins路径的方法产生,直线段由改进A*搜索算法扩展产生。首先通过判断Dubins路径存在条件,解算Dubins曲线参数,从而确定此路径中两圆弧的起始点、终止点坐标。再通过这些圆弧坐标可得到直线与圆弧的切入点、切出点,此两点就是改进A*搜索算法扩展路径的起始点和终止点。以Matlab为工具进行仿真实验,验证了此方法能产生规避障碍物的可行的最短路径。     

基于冲突搜索的多智能体路径规划研究进展

多智能体路径规划是人工智能领域一个经典的搜索问题，基于冲突的搜索算法是当前解决该问题的最优算法之一。文中讨论了多智能体路径规划的基础研究，对国内外近年来基于冲突搜索算法及其变体的研究成果进行了分类，根据改进方式将其变体分为4类，包括分割策略的改进、启发式算法、对典型冲突的处理和次优算法。同时介绍了基于冲突的搜索算法在多智能体路径规划的扩展问题中的应用。最后根据当前算法的优缺点，指出了目前面临的挑战，并针对这些挑战给出了未来可能的研究方向。     

基于并行-交替式双向JPS算法的机器人路径规划

针对跳点搜索(JPS,jump point search)算法在障碍物位置随机的栅格地图中路径规划时间较长的问题,提出了并行-交替式双向跳点搜索(PA-BJPS,parallel alternate bidirectional jump point search)算法;首先,在起始点与目标点间确定一个中心热点区域;其次,采用改进了预计代价函数的并行式双向跳点搜索算法,分别规划从起始点抵达中心热点区域以及目标点抵达中心热点区域的路径;然后,采用交替式双向跳点搜索算法,规划中心热点区域内部的路径;最后,提出迭代式路径修正方法来改良危险路径,并采用3次B-样条曲线替代拐角来平滑路径;仿真结果表明,并行-交替式双向跳点搜索算法有效地缩短了路径规划时间,同时提高了路径的安全性和平滑性。     

移动机器人路径规划算法的研究综述

路径规划是移动机器人的热门研究之一,是实现机器人自主导航的关键技术。针对移动机器人路径规划的算法进行研究,以了解不同条件下路径规划算法的发展与应用,系统性地总结了路径规划的研究现状和发展。针对移动机器人路径规划的特点,将其划分为智能搜索算法、基于人工智能算法、基于几何模型算法和用于局部避障算法。基于上述分类,介绍了近年来具有代表性的研究成果,重点分析各类规划算法的优缺点,对移动机器人路径规划的未来发展趋势进行展望,为移动机器人路径规划研究提供一定的思路。     

曲线形套装路径规划算法研究

曲线形套装是一类非常复杂的产品装配过程,零件装配除了要顺着被套装零件曲线形移动还要配合调整自身的方位角才能到达目标,其路径规划问题难以沿用现有的装配路径规划方法。论文通过分析这类曲线形套装时的装配特征,在总结传统A搜索算法基础上,提出了一种能够自调整方位角的装配路径规划算法。在节点扩展中扩展位置和角度偏移量,并对传统A搜索算法加以改进,避免被套装零件局部凸凹变化引起搜索停滞不前和算法假失败情况。     

触屏版推箱子游戏中的走迷宫算法

在Android等移动平台上的触屏版推箱子游戏中,游戏主角在触摸操作下的移动路径计算属于走迷宫算法。提出了一种基于右手法则、足迹标记和捷径优化的迷宫路径搜索算法,采用直行、沿墙搜索和路径优化三个步骤实现。经实际项目的应用验证,该算法具有良好的有效性和高效性,能够满足游戏操作的实时性要求。     

车载导航仪中路径规划算法及其实现

讨论了路径规划中迪杰斯特拉算法和启发式搜索算法的原理 ,用C语言实现了基于最小堆的启发式搜索算法 ,并成功地应用于车载导航仪中     

车载导航仪中路径规划算法及其实现

讨论了路径规划中迪杰斯特拉算法和启发式搜索算法的原理,用C语言实现了基于最小堆的启发式搜索算法,并成功地应用于车载导航仪中。     

疏散仿真中关注个体心理的路径规划

为了提高虚拟行人在疏散仿真中路径规划的智能性,在微观仿真框架下提出一种基于个体心理的实时路径规划方法.该方法根据真实行人的认知模式建立以个体为中心的环境认知域,动态获取其周围环境的人群密度、危险强度等相关信息;进行路径规划时,采用mental cost综合考虑了疏散时间耗费、路径安全性以及自主行动能力等因素对路径选择的影响,为每个个体生成一条其主观认为"最优"的路径;在疏散过程中,虚拟行人能够根据动态更新的现场信息,通过重规划对初始疏散路径进行调整.基于个体认知域与mental cost在导航图中搜索路径,提出了mental A*搜索算法,可以进行实时规划.最后针对不同疏散场景进行了仿真实验,验证文中方法的有效性与可扩展性.     

改进SSA在三维路径规划中的应用

针对电力无人机在复杂山地环境的巡航过程中的路径规划问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的三维路径规划方法.通过对原始麻雀搜索算法(SSA)中的探索者因子进行改进计算以及利用Tent映射对算法迭代过程不断进行全局扰动,既加强了算法的搜索范围同时减小了原始算法陷入局部解的可能.将路径距离与无人机与障碍物之间的距...