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题名Web3D山地场景中多智能体mACO路径规划算法
被引量：1
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作者
闫丰亭
贾金原
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机构
同济大学
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2312-2320,共9页
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基金
国家自然科学基金(61272270)
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文摘
山地场景数据量大,路径规划算法复杂,难以在网页上精确显示,通常采用的基于等高线的势能路径规划,往往得不到最优路径,且容易被隔断在悬崖下面。为解决以上问题,提出并实现了Web3D上的mACO(mountain ACO)路径规划算法,并在Web3D上实现了基于平面网格的pgACO(planar grid ACO)路径规划算法,以及一个Web3D上的A*路径规划算法。再以典型战斗场景为案例,针对mACO算法、pgACO算法以及A*算法,就实现效果、效率、网页刷新率(FPS)做了对比实验,结果显示,三种算法均可达到实时性,但mACO算法规划的路径更加精确。最后根据规划出来的最优路径,采用leader-follower思想,在Web3D上实现了实时高效的多智能体路径规划方案。
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关键词
Web3D山地场景
maco算法
平面网格pgaco算法
A＊算法
多智能体路径规划
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Keywords
Web3D mountain scene
maco （mountain aco） algorithm
planar grid aco algorithm
A＊ algorithm
multi-agent path planning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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