给出matlab的避障路径规划代码

时间: 2023-03-04 19:13:00 浏览: 169
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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