基于matlab智能机器人路径规划并仿真

时间: 2023-06-16 09:07:41 浏览: 55
在matlab中进行智能机器人路径规划和仿真可以用到 Robotics System Toolbox。下面简要介绍一下如何使用该工具箱进行路径规划和仿真。 1. 创建机器人模型 首先需要创建一个机器人模型。可以使用robotics.RigidBodyTree对象来表示机器人,可以在其上添加刚体和关节。例如,以下代码创建了一个带有三个关节的机器人模型: ``` robot = robotics.RigidBodyTree; body1 = robotics.RigidBody('body1'); joint1 = robotics.Joint('joint1', 'revolute'); setFixedTransform(joint1, trvec2tform([0 0 0])); body1.Joint = joint1; body2 = robotics.RigidBody('body2'); joint2 = robotics.Joint('joint2', 'revolute'); setFixedTransform(joint2, trvec2tform([0 0 1])); body2.Joint = joint2; body3 = robotics.RigidBody('body3'); joint3 = robotics.Joint('joint3', 'revolute'); setFixedTransform(joint3, trvec2tform([0 0 1])); body3.Joint = joint3; addBody(robot, body1, 'base'); addBody(robot, body2, 'body1'); addBody(robot, body3, 'body2'); ``` 2. 创建地图 接下来需要创建机器人行动的环境地图。可以使用robotics.BinaryOccupancyGrid对象来表示环境地图。例如,以下代码创建了一个大小为20x20的地图,其中一些区域是障碍物: ``` map = robotics.BinaryOccupancyGrid(20, 20, 1); setOccupancy(map, [6:15 6:15]', [6 15], 1); setOccupancy(map, [6 15]', [6:15], 1); ``` 3. 进行路径规划 可以使用路径规划算法来计算机器人从起点到终点的路径。例如,可以使用Probabilistic Roadmap (PRM)算法进行路径规划。以下是一个使用PRM算法进行路径规划的示例代码: ``` prm = robotics.PRM; prm.Map = map; prm.NumNodes = 50; prm.ConnectionDistance = 5; startLocation = [2 2]; endLocation = [18 18]; path = findpath(prm, startLocation, endLocation); ``` 4. 进行仿真 可以使用sim函数进行机器人路径的仿真。可以将机器人模型、地图和路径传递给sim函数,然后使用该函数执行仿真。以下是一个使用sim函数进行仿真的示例代码: ``` robotInitialLocation = [2 2 0]; robotGoal = [18 18 0]; robotCurrentPose = robotInitialLocation; robot = importrobot('exampleWarehouseRobot.urdf'); mapInflated = copy(map); inflate(mapInflated, 0.25); controller = robotics.PurePursuit; controller.Waypoints = path; controller.DesiredLinearVelocity = 0.3; controller.MaxAngularVelocity = 2; while ~checkGoalReached(controller, robotCurrentPose) [v, omega] = controller(robotCurrentPose); vel = [v 0 0 0 omega 0]; dt = 0.1; robotCurrentPose = robotCurrentPose + vel*dt; show(robot); hold on plot(path(:,1), path(:,2),'k--d') hold off drawnow end ``` 以上是一个简单的智能机器人路径规划和仿真的示例。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

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