matlab把两个三维图放到一个图上

在MATLAB中，将两个三维图形绘制到同一个坐标轴上，可以通过调用绘图函数并设置相同的坐标轴属性来实现。例如，可以使用`plot3`函数绘制线图，使用`surf`、`mesh`或`patch`函数绘制表面图。以下是一个简单的示例代码，展示了如何将两个三维线图绘制到同一个图上：

% 定义第一个三维图形的数据
x1 = 0:0.1:10;
y1 = sin(x1);
z1 = cos(x1);

% 定义第二个三维图形的数据
x2 = 0:0.1:10;
y2 = cos(x2);
z2 = sin(x2);

% 创建一个新的图形窗口
figure;

% 绘制第一个图形
plot3(x1, y1, z1, 'r'); % 'r' 表示红色线条

hold on; % 保持当前图形，允许在同一个坐标轴上绘制另一个图形

% 绘制第二个图形
plot3(x2, y2, z2, 'b'); % 'b' 表示蓝色线条

% 添加图例、标题和坐标轴标签
legend('第一个图形', '第二个图形');
title('两个三维图形在同一个坐标轴上');
xlabel('X轴');
ylabel('Y轴');
zlabel('Z轴');

% 关闭hold状态
hold off;

这段代码首先定义了两组三维数据，然后在一个新的图形窗口中使用`plot3`函数分别绘制了两条三维线图，并使用`hold on`和`hold off`命令来控制绘图，确保两条线图显示在同一坐标轴上。

相关问题

Matlab如何设置三维图的底面位置

在 MATLAB 中设置三维图的底面位置通常涉及到调整坐标轴属性以及图形对象的位置。这里有几个常见的方法可以帮助你将三维图表的底面移动到指定位置：

### 方法一：通过调整 'ZLim' 属性

你可以直接修改当前坐标系下的 Z 轴限值 (`ZLim`) 来改变绘图区域的高度范围，进而影响到底部平面所在的位置。

figure;
surf(peaks); % 绘制默认peaks函数图像作为示例
zlim([0 15]);% 将 z 的下限设为 0 ，即把底面放到 z = 0 平面上

### 方法二：利用 hold on 和 patch 函数绘制自定义底板

如果需要更精确地控制底部形状或者颜色等特性，则可以考虑先画出主体部分之后再添加一片特定大小、位置固定的矩形补丁（patch），以此模拟底座效果。

[X,Y,Z] = peaks(30);
hFig = figure('Color','w');
hsurf = surf(X, Y, Z);

hold(hFig,'on'); 

x_min = min(X(:)); x_max = max(X(:));
y_min = min(Y(:)); y_max = max(Y(:));

fill3([x_min,x_max,x_max,x_min],...
       [y_min,y_min,y_max,y_max],... 
       zeros(4),[.8,.8,.8],'EdgeAlpha',0)
view(-37.5,30) ; axis vis3d tight; grid on;

title({'Peaks Surface with Custom Base';'(Bottom Plane at Z=0)'})
xlabel('X Axis'), ylabel('Y Axis'), zlabel('Z Axis')

此段代码创建了一个灰色填充的四边形单元格位于整个数据集包围框内，并且放置于`z=0`处充当“地板”。

以上两种方案各有优劣，在实际操作过程中可以根据自身需求选择合适的方式进行定制化设计。

请给matlab一个完整的三维A*算法，地图用建模实现

以下是一个 Matlab 实现的三维 A* 算法，其中地图使用建模实现（即使用三维矩阵表示地图）：

function path = A_star_3D(start, goal, map)
% 输入：
% start：起点坐标，形如 [x, y, z]，其中 x、y、z 分别为起点在三维矩阵中的横、纵、高坐标
% goal：终点坐标，形如 [x, y, z]，其中 x、y、z 分别为终点在三维矩阵中的横、纵、高坐标
% map：三维矩阵型地图，其中 0 表示可通行，1 表示障碍物
% 输出：
% path：路径，形如 [x1, y1, z1; x2, y2, z2; ...; xn, yn, zn]，其中 xi、yi、zi 分别为路径上第 i 个点在三维矩阵中的横、纵、高坐标

% 初始化 open 列表和 closed 列表
open_list = PriorityQueue();
closed_list = zeros(size(map));

% 将起点加入 open 列表
start_node = Node(start, 0, heuristic(start, goal));
open_list.put(start_node);

while ~open_list.isempty()
    % 取出 open 列表中 f 值最小的节点
    curr_node = open_list.get();
    
    % 如果当前节点为目标节点，则返回路径
    if isequal(curr_node.pos, goal)
        path = construct_path(curr_node);
        return;
    end
    
    % 将当前节点加入 closed 列表
    closed_list(curr_node.pos(1), curr_node.pos(2), curr_node.pos(3)) = 1;
    
    % 遍历当前节点的所有邻居
    neighbors = get_neighbors(curr_node.pos, map);
    for i = 1:size(neighbors, 1)
        neighbor_pos = neighbors(i,:);
        
        % 如果邻居节点已在 closed 列表中，则跳过
        if closed_list(neighbor_pos(1), neighbor_pos(2), neighbor_pos(3)) == 1
            continue;
        end
        
        % 计算从起点到邻居节点的 g 值
        g = curr_node.g + dist(curr_node.pos, neighbor_pos);
        
        % 如果邻居节点不在 open 列表中，则将其加入 open 列表
        neighbor_node = Node(neighbor_pos, g, heuristic(neighbor_pos, goal), curr_node);
        if ~open_list.contains(neighbor_node)
            open_list.put(neighbor_node);
        else
            % 如果邻居节点已在 open 列表中，且从起点到该节点的 g 值更小，则更新 open 列表中的节点信息
            open_node = open_list.get_node(neighbor_node);
            if g < open_node.g
                open_node.parent = curr_node;
                open_node.g = g;
                open_list.put(open_node);
            end
        end
    end
end

% 如果 open 列表为空，说明无法到达目标节点
path = [];

end

function neighbors = get_neighbors(pos, map)
% 获取当前节点的所有邻居
[x,y,z] = ndgrid(-1:1,-1:1,-1:1);
neighbors = [x(:),y(:),z(:)];
neighbors(ismember(neighbors,[0,0,0],'rows')|pos+neighbors(:,[1,2,3])<1|pos+neighbors(:,[1,2,3])>size(map,1)) = [];
neighbors = bsxfun(@plus,neighbors,pos);
neighbors(logical(map(sub2ind(size(map),neighbors(:,1),neighbors(:,2),neighbors(:,3))))) = [];

end

function d = dist(pos1, pos2)
% 计算两点之间的曼哈顿距离
d = sum(abs(pos1 - pos2));

end

function h = heuristic(pos, goal)
% 计算启发式函数值（曼哈顿距离）
h = dist(pos, goal);

end

function path = construct_path(node)
% 构造路径
path = [];
while ~isempty(node)
    path = [node.pos; path];
    node = node.parent;
end

end

classdef Node < handle
    % 节点类，存储节点信息
    
    properties
        pos % 坐标
        g % 从起点到该节点的实际代价
        h % 从该节点到目标节点的估计代价
        parent % 父节点
    end
    
    methods
        function obj = Node(pos, g, h, parent)
            obj.pos = pos;
            obj.g = g;
            obj.h = h;
            obj.parent = parent;
        end
        
        function f = f(obj)
            f = obj.g + obj.h;
        end
        
        function eq = eq(obj1, obj2)
            eq = isequal(obj1.pos, obj2.pos);
        end
    end
    
end

classdef PriorityQueue < handle
    % 优先队列类，用于存储节点，并按照 f 值排序
    
    properties
        nodes % 节点数组
        count % 节点数
    end
    
    methods
        function obj = PriorityQueue()
            obj.nodes = Node.empty;
            obj.count = 0;
        end
        
        function put(obj, node)
            % 将节点加入队列
            obj.count = obj.count + 1;
            obj.nodes(obj.count) = node;
            
            % 按照 f 值排序
            for i = obj.count:-1:2
                if obj.nodes(i).f() < obj.nodes(i-1).f()
                    tmp = obj.nodes(i-1);
                    obj.nodes(i-1) = obj.nodes(i);
                    obj.nodes(i) = tmp;
                else
                    break;
                end
            end
        end
        
        function node = get(obj)
            % 取出 f 值最小的节点
            node = obj.nodes(1);
            
            % 将最后一个节点放到第一个节点的位置，并删除最后一个节点
            obj.nodes(1) = obj.nodes(obj.count);
            obj.count = obj.count - 1;
            
            % 按照 f 值排序
            for i = 1:obj.count-1
                if obj.nodes(i).f() > obj.nodes(i+1).f()
                    tmp = obj.nodes(i);
                    obj.nodes(i) = obj.nodes(i+1);
                    obj.nodes(i+1) = tmp;
                else
                    break;
                end
            end
        end
        
        function bool = contains(obj, node)
            % 判断队列中是否包含某个节点
            bool = false;
            for i = 1:obj.count
                if isequal(obj.nodes(i).pos, node.pos)
                    bool = true;
                    break;
                end
            end
        end
        
        function node = get_node(obj, node)
            % 获取队列中的某个节点
            for i = 1:obj.count
                if isequal(obj.nodes(i).pos, node.pos)
                    node = obj.nodes(i);
                    break;
                end
            end
        end
        
        function bool = isempty(obj)
            % 判断队列是否为空
            bool = obj.count == 0;
        end
    end
    
end

使用该算法，可以通过以下代码来生成一个随机地图，并对其进行路径规划：

% 生成随机地图
map = randi([0,1], [10, 10, 10]);

% 设置起点和终点
start = [1,1,1];
goal = [10,10,10];

% 进行路径规划
path = A_star_3D(start, goal, map);
disp(path);