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使用Dijkstra算法在服务机器人上使用Dijkstra算法
摘要。移动机器人中机器人技术的进步正在迅速发展，并在工业，军事，医学和公共服务等各个部门中使用。挑战包括感知，本地化，运动控制和路径计划。Dijkstra算法的目的是一种贪婪的算法，是优化计划计划以提高运动效率。Dijkstra的算法是图理论中的一种有用的方法，可以利用迭代方法在加权图中找到两个节点之间的最短路径来计算距离。所建议的算法通过同时确定从起点到所有其他点的最短途径，利用各种路径或继续在相同的路径上到达其他节点，从而加快了初始过程的速度。尽管如此，它始于中央节点，利用不受所采用路线影响的数据。作者使用服务机器人对Dijkstra的算法进行了实验，并成功地导航了三个障碍而没有任何碰撞。机器人通过保持0.23 m/s的平均速度为0.23 m/s，X轴上的平均误差为0.021米，在Y轴上保持0.021米，在找到最短和最快的路径方面取得了成功。
比较复杂网格中的Dijkstra和*算法...
●a*算法：在存在燃料站和虫洞时计算出的距离和节点方面表现出了出色的性能。A*的启发式性质使其能够有效利用这些元素，从而导致较短的路径和减少的计算工作。燃料站和虫洞的存在提高了A*的效率，使其可以更快地找到最佳或近乎最佳的路径。●Dijkstra的算法：尽管与**相比，dijkstra的算法通常效率较低，但仍受益于加油站和虫洞。由于燃料站而导致的路径成本的降低以及通过虫洞的可用性提高了其性能，但改进并不像A*那样明显。没有这些元素，Dijkstra的算法在更长的路径和更高的节点计算方面挣扎。
使用糖尿病患者中的静脉和毛细血管血液样本比较葡萄糖测量技术
通讯作者：Mahmut Dirik（mhmd.dirik@gmail.com）摘要路径计划问题是自动驾驶汽车中研究最多的主题之一。在过去的十年中，基于抽样的路径计划算法引起了研究界的重大关注。快速探索随机树（RRT）是一种基于抽样的计划方法，由于其渐近最佳性，研究人员是一个关注的问题。但是，在路径规划中使用接近障碍物的样品和急转弯的路径并不能使实时路径跟踪应用程序有效。为了克服这些局限性，本文提出了RRT和Dijkstra算法的组合。RRT-Dijkstra释放了一个较短且无碰撞的路径解决方案。它是通过各种因素来衡量的，例如路径长度，执行时间和回合总数。此处的目的是基于指标，即路径长度，执行时间和转折点总数的审查和绩效比较。在用障碍物结构的复杂环境中测试了算法。实验性能表明，RRT-Dijkstra需要在2D环境中更少的转折点和执行时间。这些是提出方法的优势。该建议的方法适用于离线路径计划和路径以下。