使用MATLAB编写一段关于避障路径规划的代码，以及使用MATLAB中的plot函数来进行可视化。

### 回答1：

可以使用MATLAB中提供的Path Planning Toolbox，它可以实现自动路径规划。其中，有四种不同的避障策略：随机避障、碰撞回避、自适应轨迹跟踪和最小路径规划。 具体实现可以参考MATLAB文档中的示例代码，以及使用plot函数可视化结果。

### 回答2：
MATLAB是一款功能强大的科学计算软件，它有丰富的工具箱可以用来处理各种问题，包括避障路径规划。下面我将展示一段简单的MATLAB代码，实现避障路径规划，并使用plot函数进行可视化。

首先，我们需要定义机器人的起始位置和目标位置，并给定一些场景中的障碍物坐标。然后，我们可以使用MATLAB的路径规划工具箱中的函数进行路径规划。

% 定义机器人的起始位置和目标位置
start = [0, 0];
goal = [10, 10];

% 定义障碍物坐标
obstacles = [2, 2; 4, 4; 6, 6; 8, 8];

% 创建路径规划器对象
planner = robotics.PathPlanner;

% 设置起始和目标位置
setStart(planner, start);
setGoal(planner, goal);

% 设置障碍物坐标
setObstacles(planner, obstacles);

% 进行路径规划
[~, path] = plan(planner);

% 显示路径规划结果
figure;
plot(planner);
hold on;
plot(path, 'r', 'LineWidth', 2);
plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'g');
plot(goal(1), goal(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'r');
legend('障碍物', '规划路径', '起始位置', '目标位置');

上述代码中，我们首先定义了机器人的起始位置和目标位置，以及场景中的障碍物坐标。然后，我们创建了一个路径规划器对象，并使用setStart、setGoal和setObstacles函数设置起始位置、目标位置和障碍物坐标。接下来，我们调用plan函数进行路径规划，得到规划结果。最后，我们使用plot函数将障碍物、规划路径、起始位置和目标位置可视化展示出来。

通过以上代码，我们可以使用MATLAB实现简单的避障路径规划，并使用plot函数进行可视化展示。当然，实际应用中可能需要更复杂的算法来处理更复杂的场景。

### 回答3：
避障路径规划是一个常见的问题，在MATLAB中可以使用机器人工具箱来实现。下面是一段示例代码，用于生成障碍物并规划避障路径，并使用plot函数进行可视化。

% 生成障碍物的坐标
obstacles = [1, 1; 2, 3; 4, 2];

% 设定起始点和目标点
start = [0, 0];
goal = [5, 5];

% 创建一个机器人模型
robot = createPurePursuitRobot;
robot.initialize(start);

% 创建一个空的路径变量
path = [];

while ~robot.reachedGoal(goal)
    % 规划机器人的下一个动作
    action = planNextAction(robot, obstacles, goal);
    
    % 更新机器人的位置
    robot.updatePose(action);
    
    % 添加当前位置到路径中
    path = [path; robot.currentPosition];
end

% 可视化路径规划结果
figure;
hold on;
plot(obstacles(:, 1), obstacles(:, 2), 'ro', 'MarkerSize', 10); %绘制障碍物
plot(path(:, 1), path(:, 2), 'b', 'LineWidth', 1.5); %绘制路径
plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10); %绘制起始点
plot(goal(1), goal(2), 'mo', 'MarkerSize', 10); %绘制目标点
axis equal;
legend('Obstacles', 'Path', 'Start', 'Goal');

这段代码首先生成了一些障碍物的坐标。然后创建了一个机器人模型，并初始化起始点。在每一次循环中，机器人根据当前位置和目标点，使用自定义的`planNextAction`函数来规划下一步动作。接着更新机器人的位置，并将当前位置添加到路径中。最后，使用plot函数将障碍物、路径、起始点和目标点可视化出来。

注意：以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和完善，包括障碍物的生成、路径规划算法的实现以及机器人模型的定义等。