matlab小车避障路径规划

在MATLAB中，可以使用Robotics System Toolbox来进行小车避障路径规划。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法进行路径规划。

% 创建一个地图
map = binaryOccupancyMap(10, 10, 10); % 创建一个大小为10x10的地图，每个网格大小为10cm
inflate(map, 0.5); % 对地图进行膨胀，以考虑小车的尺寸

% 创建一个采样器
limits = [map.XWorldLimits; map.YWorldLimits]; % 获取地图的边界
sampler = robotics.algs.internal.Sampler(limits);

% 创建一个RRT路径规划器
planner = robotics.PRM(map); % 使用PRM算法进行路径规划
planner.NumNodes = 500; % 设置RRT算法的节点数量

% 设置起始点和目标点
startLocation = [1, 1];
endLocation = [9, 9];

% 查找路径
path = findpath(planner, startLocation, endLocation);

% 显示路径和地图
figure
show(map)
hold on
plot(path(:,1), path(:,2), 'r', 'LineWidth', 2)
xlabel('X')
ylabel('Y')

在上述代码中，首先创建了一个地图对象`map`，并对地图进行了膨胀，以考虑小车的尺寸。然后创建了一个采样器`sampler`，用于生成随机采样点。接下来，使用PRM算法创建了一个路径规划器`planner`，并设置了节点数量。然后，设置起始点和目标点，并使用`findpath`函数查找路径。最后，将地图和路径可视化。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的路径规划可能需要考虑更多因素，如传感器数据、动态障碍物等。你可以根据自己的需求进行相应的修改和扩展。