1. Set the start node and target node. 2. Create an empty open and clo的简体中文翻译

1. Set the start node and target no

1. Set the start node and target node. 2. Create an empty open and close set; 3. At the beginning of the search, the first searched grid point is stored in the open set, and the open set is not empty. The node N with the minimum F value in the Open table is selected and included in the CLOSE table; 4. Determine whether n is the target point. If n is the target point, the optimal path is generated according to its forward pointer; If n is not the target point, the successor node M is generated by extending node N. 5. Create pointer from subsequent node M to n in OPEN table, calculate; 6. If the successor node is in the open set and the value of the existing node is low, the search continues; 7. If the successor node is in the close list and the value of the existing node is low, add the current node to the close list. 8. Remove the occurrence of this successor node from the Open and Close lists, and set the parent of the successor node to the distance estimated by the current node to the target node using a heuristic algorithm, that is, add this successor node to the Open list. 9. Update, and forward pointer of successor node M; 10. Rearrange the f values in the OPEN table in positive order of numeric size and return to Step 3. In this way, the mobile robot finally determines its planning path by repeatedly selecting the optimal value of the evaluation function in the OPEN table.
0/5000
源语言: -
目标语言: -
结果 (简体中文) 1: [复制]
复制成功!
1.设置起始节点和目标节点。<br>2.创建一个空的开合集;<br>3. 搜索开始时,第一个搜索到的网格点存放在开集中,开集不为空。选择 Open 表中 F 值最小的节点 N 并包含在 CLOSE 表中;<br>4.判断n是否为目标点。若n为目标点,则根据其前向指针生成最优路径;如果n不是目标点,则通过扩展节点N生成后继节点M。<br>5、在OPEN表中创建从后继节点M到n的指针,计算;<br>6、如果后继节点在开放集中且现有节点的值较低,则继续搜索;<br>7.如果后继节点在关闭列表中且现有节点的值较低,则将当前节点添加到关闭列表中。<br>8、从Open和Close列表中去掉这个后继节点的出现,并将后继节点的父节点设置为当前节点使用启发式算法估计到目标节点的距离,即将这个后继节点加入到打开列表。<br>9、后继节点M的更新、转发指针;<br>10.将OPEN表中的f值按数值大小正序重新排列,返回步骤3。这样,移动机器人最终通过反复选择OPEN表中评价函数的最优值来确定其规划路径。
正在翻译中..
结果 (简体中文) 2:[复制]
复制成功!
1.设置起始节点和目标节点。<br>2.创建一个空的打开和关闭集合;<br>3.在搜索开始时,第一个搜索的网格点存储在开放集中,开放集中不为空。选择打开表中F值最小的节点N,并将其包含在关闭表中;<br>4.确定n是否为目标点。如果n是目标点,则根据其前向指针生成最优路径;如果n不是目标点,则通过扩展节点n生成后继节点M。<br>5.在打开的表中创建从后续节点M到n的指针,计算;<br>6.如果后续节点在开放集中,且现有节点的值较低,则继续搜索;<br>7.如果后续节点在关闭列表中,而现有节点的值较低,则将当前节点添加到关闭列表中。<br>8.从打开和关闭列表中删除该后继节点的出现,并使用启发式算法将该后继节点的父节点设置为当前节点到目标节点估计的距离,即将该后继节点添加到打开列表中。<br>9.更新、转发后继节点M的指针;<br>10.按数字大小的正顺序重新排列打开表格中的f值,然后返回到步骤3。这样,移动机器人最终通过在开放表中反复选择评估函数的最优值来确定其规划路径。
正在翻译中..
结果 (简体中文) 3:[复制]
复制成功!
1.设置开始节点和目标节点。2.创建一个空的开集和闭集;3.搜索开始时,首先搜索到的网格点存储在开集内,开集不为空。选择打开表中具有最小F值的节点N,并将其包含在关闭表中;4.确定n是否是目标点。如果n是目标点,则根据其正向指针生成最优路径;如果n不是目标点,则通过扩展节点n生成后继节点M。5.在打开的表中创建从后续节点M到n的指针,计算;6.如果后继节点在开放集中,并且现有节点的值较低,则继续搜索;7.如果后续节点在关闭列表中,并且现有节点的值较低,则将当前节点添加到关闭列表中。8.从打开和关闭列表中移除该后继节点的出现,并使用启发式算法将该后继节点的父节点设置为当前节点到目标节点的估计距离,即,将该后继节点添加到打开列表中。9.后续节点M的更新和前向指针;10.按照数字大小的正序重新排列打开的表格中的f值,并返回到步骤3。这样,移动机器人通过在开放表中反复选择评价函数的最优值,最终确定其规划路径。
正在翻译中..
 
其它语言
本翻译工具支持: 世界语, 丹麦语, 乌克兰语, 乌兹别克语, 乌尔都语, 亚美尼亚语, 伊博语, 俄语, 保加利亚语, 信德语, 修纳语, 僧伽罗语, 克林贡语, 克罗地亚语, 冰岛语, 加利西亚语, 加泰罗尼亚语, 匈牙利语, 南非祖鲁语, 南非科萨语, 卡纳达语, 卢旺达语, 卢森堡语, 印地语, 印尼巽他语, 印尼爪哇语, 印尼语, 古吉拉特语, 吉尔吉斯语, 哈萨克语, 土库曼语, 土耳其语, 塔吉克语, 塞尔维亚语, 塞索托语, 夏威夷语, 奥利亚语, 威尔士语, 孟加拉语, 宿务语, 尼泊尔语, 巴斯克语, 布尔语(南非荷兰语), 希伯来语, 希腊语, 库尔德语, 弗里西语, 德语, 意大利语, 意第绪语, 拉丁语, 拉脱维亚语, 挪威语, 捷克语, 斯洛伐克语, 斯洛文尼亚语, 斯瓦希里语, 旁遮普语, 日语, 普什图语, 格鲁吉亚语, 毛利语, 法语, 波兰语, 波斯尼亚语, 波斯语, 泰卢固语, 泰米尔语, 泰语, 海地克里奥尔语, 爱尔兰语, 爱沙尼亚语, 瑞典语, 白俄罗斯语, 科西嘉语, 立陶宛语, 简体中文, 索马里语, 繁体中文, 约鲁巴语, 维吾尔语, 缅甸语, 罗马尼亚语, 老挝语, 自动识别, 芬兰语, 苏格兰盖尔语, 苗语, 英语, 荷兰语, 菲律宾语, 萨摩亚语, 葡萄牙语, 蒙古语, 西班牙语, 豪萨语, 越南语, 阿塞拜疆语, 阿姆哈拉语, 阿尔巴尼亚语, 阿拉伯语, 鞑靼语, 韩语, 马其顿语, 马尔加什语, 马拉地语, 马拉雅拉姆语, 马来语, 马耳他语, 高棉语, 齐切瓦语, 等语言的翻译.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: