给出matlab的避障路径规划代码

以下是一个简单的 Matlab 避障路径规划代码示例：

% 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：

% 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：

% 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。