给出matlab的避障路径规划代码
时间: 2023-03-04 15:13:00 浏览: 48
以下是一个简单的 Matlab 避障路径规划代码示例:
```matlab
% 创建一个障碍物地图
map = robotics.OccupancyGrid(20, 20, 10);
setOccupancy(map, [5:15, 25:35, 45:55, 65:75], ones(1, 40));
% 创建一个路径规划器并设置地图
prm = robotics.PRM;
prm.Map = map;
% 配置路径规划器的参数
prm.NumNodes = 50;
prm.ConnectionDistance = 5;
% 搜索一条可行路径
startLocation = [2 2];
endLocation = [18 18];
path = findpath(prm, startLocation, endLocation);
% 可视化地图和路径
show(prm)
hold on
plot(path)
```
该示例创建了一个 20x20 的障碍物地图,并在其中放置了四个矩形障碍物。然后创建了一个 PRM(Probabilistic Roadmap)路径规划器,并将地图设置为该路径规划器的一部分。配置了路径规划器的参数,包括节点数量和连接距离。最后搜索一条可行路径,将其可视化展示出来。
相关问题
请给出MATLAB避障路径规划的详细代码
MATLAB中可以使用Robotics System Toolbox中的路径规划工具箱进行避障路径规划。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 创建一个2D机器人模型
robot = robotics.RigidBodyTree('MaxNumBodies',1);
robotBodies{1} = robotics.RigidBody('body1');
setFixedTransform(robotBodies{1}.Joint,trvec2tform([0.5 0 0]));
robotBodies{1}.Joint.JointAxis = [0 0 1];
robot.addBody(robotBodies{1});
% 创建一个2D地图
map = robotics.BinaryOccupancyGrid(10,10,5);
setOccupancy(map,[1:5,6:8,10],[1 10],ones(1,8));
inflate(map,0.2);
% 创建路径规划器
prm = robotics.PRM;
prm.Map = map;
prm.NumNodes = 50;
% 设置起点和终点
startLocation = [1 1];
endLocation = [10 10];
% 执行路径规划
path = findpath(prm, startLocation, endLocation)
% 显示结果
figure;
show(map);
hold on;
plot(path(:,1), path(:,2),'r','LineWidth',2);
axis([0 11 0 11]);
```
这个示例代码中,首先创建了一个2D机器人模型和一个2D地图。然后创建了一个基于PRM算法的路径规划器,并设置了起点和终点。最后执行路径规划,并将结果绘制在地图上。需要注意的是,此处的路径规划器是简单的PRM算法,并没有考虑机器人的动力学约束,因此在实际应用中需要进行改进。
请给出MATLAB避障路径规划的完整代码
### 回答1:
MATLAB的避障路径规划的完整代码如下:
clc;
clear;% 定义地图及障碍物
map = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1;
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];% 起点和终点的位置
start_point = [2,2];
end_point = [10,10];% 寻找最短路径
[route,numExpanded] = dijkstra(map,start_point,end_point);
### 回答2:
MATLAB避障路径规划的完整代码如下:
```
% 定义障碍物
obstacles = [2,2;5,5;8,8]; % 三个障碍物的坐标
% 定义起点和终点
start = [0,0]; % 起点坐标
goal = [10,10]; % 终点坐标
% 定义移动步长和最大迭代次数
stepSize = 1; % 移动步长
maxIterations = 1000; % 最大迭代次数
% 初始化路径和路径索引
path = start; % 路径
pathIndex = 1; % 路径索引
% 开始路径规划
for i = 1:maxIterations
% 随机生成一个新的点作为候选点
candidate = [rand*10, rand*10];
% 检查候选点是否与障碍物相撞
if ~CollisionCheck(candidate, obstacles)
% 将候选点加入路径中
pathIndex = pathIndex + 1;
path(pathIndex, :) = candidate;
% 检查路径是否接近终点
if norm(candidate - goal) < stepSize
break;
end
end
end
% 绘制路径和障碍物
figure;
hold on;
plot(path(:,1), path(:,2), 'b');
scatter(obstacles(:,1), obstacles(:,2), 'r', 'filled');
plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
plot(goal(1), goal(2), 'mo', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
legend('路径', '障碍物', '起点', '终点');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('MATLAB避障路径规划');
% 碰撞检测函数
function isCollide = CollisionCheck(point, obstacles)
isCollide = false;
for i = 1:size(obstacles, 1)
if norm(point - obstacles(i,:)) < stepSize
isCollide = true;
break;
end
end
end
```
这段代码实现了基于随机采样的路径规划算法,可以生成一个避开障碍物的路径。首先定义了障碍物和起点终点的坐标,然后通过迭代生成候选点,并检查候选点是否与障碍物相撞,将通过的候选点添加到路径中,直到达到终点或达到最大迭代次数。最后,将路径和障碍物绘制在坐标系中展示出来。碰撞检测采用了欧氏距离判断,如果候选点与障碍物的距离小于移动步长,则认为相撞。
### 回答3:
MATLAB是一种高级计算机语言和环境,常用于科学计算、数据分析和算法开发。在MATLAB中进行避障路径规划需要使用相关的函数和算法。下面是一个简单的MATLAB避障路径规划的完整代码示例:
```matlab
% 设置起点和终点
startPoint = [0, 0];
endPoint = [10, 10];
% 设置障碍物坐标
obstacles = [2, 5; 5, 6; 8, 3];
% 设置地图大小
mapSize = 20;
% 构建空地图
map = zeros(mapSize);
% 在地图上标记起点和终点位置
map(startPoint(1), startPoint(2)) = 1;
map(endPoint(1), endPoint(2)) = 1;
% 在地图上标记障碍物位置
for i = 1:size(obstacles, 1)
map(obstacles(i, 1), obstacles(i, 2)) = -1;
end
% 执行避障路径规划算法
path = pathPlanning(map, startPoint, endPoint);
% 显示地图和路径
imshow(map, 'InitialMagnification', 'fit');
hold on;
plot(path(:, 2), path(:, 1), 'r', 'LineWidth', 2);
hold off;
% 定义避障路径规划函数
function path = pathPlanning(map, startPoint, endPoint)
% 使用A*算法进行路径规划
% 此处省略A*算法的具体实现,仅展示逻辑
% 返回一系列路径节点坐标
path = [startPoint];
currentNode = startPoint;
while ~isequal(currentNode, endPoint)
% 选择下一个节点
nextNode = selectNextNode(currentNode, map);
% 更新路径
path = [path; nextNode];
% 更新当前节点
currentNode = nextNode;
end
end
% 定义选择下一个节点的函数
function nextNode = selectNextNode(currentNode, map)
% 此处省略选择下一个节点的具体算法逻辑,仅展示随机选择一个邻居节点的方法
neighbors = getNeighbors(currentNode, map);
nextNode = neighbors(randi(length(neighbors)), :);
end
% 定义获取邻居节点的函数
function neighbors = getNeighbors(currentNode, map)
% 此处省略获取邻居节点的逻辑,仅展示获取上下左右四个邻居节点的方法
neighbors = [];
offsets = [-1, 0; 1, 0; 0, -1; 0, 1];
for i = 1:size(offsets, 1)
neighbor = currentNode + offsets(i, :);
% 判断邻居节点是否合法
if islegal(neighbor, map)
neighbors = [neighbors; neighbor];
end
end
end
% 定义判断节点是否合法的函数
function valid = islegal(node, map)
% 此处省略判断节点是否合法的逻辑,仅展示判断节点是否在地图内且不是障碍物
valid = node(1) >= 1 && node(1) <= size(map, 1) && node(2) >= 1 && node(2) <= size(map, 2) && map(node(1), node(2)) ~= -1;
end
```
这是一个简单的示例,具体的路径规划算法和细节根据实际需要进行调整和扩展。该代码使用A*算法进行路径规划,选择邻居节点的方法仅展示随机选择一个邻居节点的方法,判断节点合法性的方法也仅展示节点是否在地图内且不是障碍物。实际应用中,可以根据具体的场景需求,选择适合的路径规划算法和节点选择方法。
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