There are many active research projects accessing and applying shared ADNI data. Use the search above to find specific research focuses on the active ADNI investigations. This information is requested annually as a requirement for data access.
| Principal Investigator | |
| Principal Investigator's Name: | zhisen wen |
| Institution: | 华南师范大学 |
| Department: | 计算机学院 |
| Country: | |
| Proposed Analysis: | 假设我们正在开发一个自动化仓库管理系统，其中需要设计一个路径规划算法，以便机器人能够在仓库中自主移动。我们可以使用ANDI数据来对不同的路径规划算法进行比较和评估，以找到最适合我们应用的算法。 首先，我们可以使用ANDI提供的机器人路径规划数据集，其中包括了各种不同形状和障碍物布局的环境。我们可以使用A*算法、Dijkstra算法和RRT算法对这些环境进行模拟和测试，并记录下算法的运行时间、路径长度、成功率等性能指标。 接着，我们可以对这些算法的性能指标进行比较和分析。例如，我们发现在简单环境下，A*算法的运行时间和路径长度都比Dijkstra算法更优，但在复杂环境下，Dijkstra算法的成功率更高。而RRT算法则在高维空间中表现更好。 最后，我们可以根据具体应用场景和需求，选择最适合的路径规划算法，并进行进一步的优化和改进。例如，在仓库管理系统中，我们可能更关心算法的运行时间和成功率，因此可以选择A*算法，并针对仓库环境进行进一步的优化，以提高算法的性能和效果。 通过使用ANDI数据进行拟议分析，我们可以更加全面地了解路径规划算法的性能和效果，为实际应用提供更加可靠和有效的解决方案。 |
| Additional Investigators |
