matlab子路径规划
时间: 2023-08-20 13:09:44 浏览: 41
在Matlab中,可以使用Dijkstra算法进行子路径规划。Dijkstra算法是一种经典的求解最短路径的算法,用于计算一个节点去往其他各个不相关节点的最小移动代价。在Matlab中,可以通过以下步骤实现Dijkstra算法的子路径规划:
1. 首先,将道路模型加载到Matlab中。可以使用imread函数读取道路模型的图像文件,并将其转换为灰度图像。然后,可以使用二值化操作将灰度图像转换为二值图像,以便进行后续处理。
2. 接下来,可以使用膨胀操作对二值图像进行处理,以模拟车辆的宽度。可以使用strel函数创建一个适当大小的结构元素,并使用imdilate函数对二值图像进行膨胀操作。
3. 然后,可以使用binaryOccupancyMap函数将膨胀后的二值图像转换为二进制占据地图。可以根据实际情况设置像素与实际距离的比例。
4. 接下来,可以创建一个validatorOccupancyMap对象,并将二进制占据地图设置为其属性。这个对象将用于验证路径规划的有效性。
5. 然后,可以创建一个plannerHybridAStar对象,并将validatorOccupancyMap对象作为参数传递给它。可以根据需要设置一些参数,如最小转弯半径和运动单元长度。
6. 然后,可以定义起始点和目标点的姿态,并使用plan函数对路径进行规划。这将返回一个参考路径。
7. 最后,可以使用show函数显示规划器的结果,以及原始道路模型和二进制占据地图的图像。
以上是使用Dijkstra算法进行子路径规划的一般步骤。具体的实现可以根据实际情况进行调整和修改。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【路径规划】基于matlab Dijkstra算法机器人编队路径规划【含Matlab源码 1884期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/125288014)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于MATLAB的路径规划算法](https://blog.csdn.net/Yukinoshita_7/article/details/121891249)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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