请给出MATLAB避障路径规划的详细代码

### 回答1：
MATLAB中实现避障路径规划的代码会涉及到很多不同的算法和库，具体的实现方式会因具体应用场景而异。下面我提供一种较为常见的避障路径规划方法——Dijkstra算法的实现代码，仅供参考。

在代码中，我们使用二维网格地图表示环境，其中0代表自由空间，1代表障碍物。我们使用Dijkstra算法计算起点到终点的最短路径，并在此基础上进行避障规划。具体的实现流程包括以下几个步骤：

1. 初始化地图和起点、终点坐标
2. 使用Dijkstra算法计算起点到终点的最短路径
3. 在最短路径上插入避障点，生成避障路径
4. 可视化结果

以下是示例代码：

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% 1. 初始化地图和起点、终点坐标
map = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
       0 1 1 0 0 0 0 0 0 0;
       0 0 0 0 0 0 0 0 1 0;
       0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
       0 0 0 0 0 1 1 1 0 0;
       0 0 0 0 0 0 0 1 0 0;
       0 0 1 1 1 0 0 0 0 0;
       0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
       0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
       0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; % 0代表自由空间，1代表障碍物
start = [1, 1]; % 起点坐标
goal = [10, 10]; % 终点坐标
resolution = 1; % 网格地图分辨率

% 2. 使用Dijkstra算法计算起点到终点的最短路径
prm = robotics.PRM;
prm.Map = robotics.BinaryOccupancyGrid(map, resolution);
prm.NumNodes = 50;
prm.ConnectionDistance = 2;
path = findpath(prm, start, goal);

% 3. 在最短路径上插入避障点，生成避障路径
waypoints = path;
i = 1;
while i < length(waypoints)
    wp1 = waypoints(i,:);
    wp2 = waypoints(i+1,:);
    d = norm(wp2 - wp1);
    if prm.Map.isPathClear(wp1, wp2) || d < 2*prm.ConnectionDistance
        i = i + 1;
        continue;
    else
        [x,y] = prm.Map.getRayCast(wp1, wp2);
        dist =  

### 回答2：
MATLAB的避障路径规划算法可以使用A*算法或Dijkstra算法。下面是一个简单的基于A*算法的避障路径规划代码：

% 设置起点和终点坐标
start = [0, 0];
goal = [10, 10];

% 设置障碍物坐标
obstacles = [4, 4; 5, 5; 6, 6; 7, 7];

% 创建地图
mapSize = 20;
map = zeros(mapSize, mapSize);

% 设置起点和终点在地图上的位置
startMap = [mapSize - start(2), start(1)];
goalMap = [mapSize - goal(2), goal(1)];

% 在地图上标记障碍物
for i = 1:size(obstacles, 1)
obstacleMap = [mapSize - obstacles(i, 2), obstacles(i, 1)];
map(obstacleMap(1), obstacleMap(2)) = 1;
end

% 创建启发函数
heuristic = @(pos) norm(pos - goalMap);

% 初始化起点和终点节点
startNode = struct('position', startMap, 'g', 0, 'h', heuristic(startMap), 'parent', 0);
goalNode = struct('position', goalMap, 'g', Inf, 'h', 0, 'parent', 0);

% 创建开放列表和关闭列表
openList = startNode;
closedList = struct([]);

% 开始A*算法
while ~isempty(openList)
% 选择开放列表中f值最小的节点
currIdx = minIdx(openList, 'g+h');
currentNode = openList(currIdx);

% 将当前节点从开放列表中移至关闭列表中
openList(currIdx) = [];
closedList = [closedList, currentNode];

% 到达终点
if currentNode.position == goalNode.position
% 构建路径
path = [];
while currentNode.parent ~= 0
path = [path; currentNode.position];
currentNode = closedList([closedList.position] == currentNode.parent);
end
path = [path; startMap];
break;
end

% 获取当前节点的邻居节点
neighbors = getNeighbors(currentNode.position, mapSize);

for i = 1:length(neighbors)
neighborNode = neighbors(i);

% 检查节点是否在关闭列表中
if any([closedList.position] == neighborNode.position)
continue
end

% 计算节点g值
neighborG = currentNode.g + 1;

% 如果节点不在开放列表中则添加
if ~any([openList.position] == neighborNode.position)
openList = [openList, struct('position', neighborNode.position, 'g', neighborG, 'h', heuristic(neighborNode.position), 'parent', currentNode.position)];
else
% 如果当前节点的g值更小，则更新邻居节点的父节点
idx = find([openList.position] == neighborNode.position);
if neighborG < openList(idx).g
openList(idx).parent = currentNode.position;
openList(idx).g = neighborG;
end
end
end
end

% 显示路径和地图
imshow(map);
hold on
plot(path(:, 2), mapSize - path(:, 1), 'r', 'LineWidth', 2);
hold off

这段代码通过创建地图、设置起点和终点、指定障碍物位置、设置启发函数、使用A*算法搜索最优路径，并最后将路径和地图进行可视化展示。请根据自己的需求进行细节调整和优化。