matlab动态避障算法
时间: 2023-06-29 18:05:39 浏览: 105
动态避障算法是指在机器人运动过程中,根据周围环境信息实时调整机器人的运动路径,以避免与障碍物发生碰撞。在 MATLAB 中,可以使用机器人工具箱(Robotics Toolbox)实现动态避障功能。
以下是一个简单的示例程序,演示了如何使用机器人工具箱实现基于激光雷达的动态避障算法:
```matlab
% 创建机器人对象
robot = robotics.RoboticsSystem('Location',[0,0]);
% 创建激光雷达对象
laser = robotics.LaserSensor('Range',[0,10]);
% 设置机器人运动控制器
controller = robotics.PurePursuit('LookaheadDistance',0.5);
% 设置环境地图
map = robotics.OccupancyGrid(10,10,5);
% 在地图上添加障碍物
setOccupancy(map,[2,2;2,3;3,2;3,3],1);
% 初始化机器人位置和速度
pose = [1,1,0];
velocity = 0.5;
% 开始运动
while true
% 获取激光雷达数据
ranges = laser(pose,map);
% 判断是否有障碍物
if any(ranges<0.3)
% 如果有障碍物,计算新的运动路径
direction = controller(pose,ranges);
pose = robot.move(pose,direction,velocity);
else
% 如果没有障碍物,直接前进
pose = robot.move(pose,[1,0],velocity);
end
% 更新地图数据
setOccupancy(map,pose(1:2),1);
% 显示地图和机器人位置
show(map);
hold on;
plotTrvec(pose,'FrameSize',0.2);
hold off;
% 暂停一段时间,模拟实时运动
pause(0.1);
end
```
在这个示例程序中,我们使用了 `RoboticsSystem` 和 `LaserSensor` 创建了机器人和激光雷达对象,使用 `PurePursuit` 设置了机器人运动控制器,使用 `OccupancyGrid` 创建了环境地图,并在地图上添加了障碍物。在主循环中,我们不断获取激光雷达数据,根据障碍物的位置调整机器人的运动路径,更新地图数据,并显示地图和机器人位置。