多智能体路径规划Python资源文件
简介
本资源文件提供了多种解决方案来实现多智能体路径规划问题。这些解决方案包括集中式和去中心化的方法，旨在帮助用户理解和实现多智能体路径规划的复杂问题。所有代码均使用Python实现，方便用户进行学习和应用。
内容概述
集中式解决方案
- 优先安全区间路径规划：
- 该方法通过定义安全区间来确保多智能体在路径规划过程中不会发生碰撞。
- 代码实现展示了如何在复杂环境中为多个智能体规划安全路径。
- 基于冲突的搜索：
- 这种方法通过识别和解决路径规划中的冲突来确保所有智能体能够顺利到达目标点。
- 代码提供了详细的冲突检测和解决机制。
去中心化解决方案
- 基于速度障碍：
- 该方法通过速度障碍的概念来避免智能体之间的碰撞。
- 代码展示了如何在动态环境中实现去中心化的路径规划。
- 非线性模型预测控制：
- 这种方法通过非线性模型预测控制来优化多智能体的路径规划。
- 代码提供了详细的控制算法实现，适用于复杂的动态环境。
使用说明
- 环境要求：
- Python 3.x
- 所需的Python库（如NumPy、Matplotlib等）
- 运行代码：
- 下载资源文件后，解压缩并进入相应目录。
- 根据需要运行相应的Python脚本，查看路径规划结果。
- 自定义配置：
- 用户可以根据实际需求修改代码中的参数，如智能体数量、目标点、环境设置等。
贡献与反馈
欢迎用户对本资源文件提出改进建议或贡献新的解决方案。请通过GitHub或其他方式联系我们，共同完善多智能体路径规划的实现方法。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证，允许用户自由使用、修改和分发代码。请在使用时遵守相关法律法规。