基于matlab智能机器人路径规划并仿真
时间: 2023-06-16 18:07:41 浏览: 158
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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