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：

% 1. 设置机器人起始位置和目标位置
startPos = [0, 0];
targetPos = [10, 10];

% 2. 定义障碍物的位置和尺寸
obstaclePos = [5, 5];
obstacleSize = 2;

% 3. 设置地图尺寸和分辨率
mapSize = [20, 20];
resolution = 1;

% 4. 创建地图
map = robotics.BinaryOccupancyGrid(mapSize(1), mapSize(2), resolution);
setOccupancy(map, startPos, 1);
setOccupancy(map, targetPos, 1);
inflate(map, obstacleSize/2);

% 5. 创建路径规划器
planner = robotics.RRTStarPlanner(map);
planner.MaxConnectionDistance = 2;

% 6. 进行路径规划
path = plan(planner, startPos, targetPos);

% 7. 判断是否找到路径
if isempty(path)
    disp('No path found!');
else
    disp('Path found!');
    disp(path);

    % 8. 可视化路径规划结果
    figure;
    show(map);
    hold on;
    plot(path(:,1), path(:,2), 'r', 'LineWidth', 2);
    hold off;
end

上述代码实现了机器人的避障路径规划过程。首先，设置了机器人的起始位置和目标位置。然后定义了障碍物的位置和尺寸。接着，设置了地图的尺寸和分辨率，并创建了地图对象。在地图上设置起始位置和目标位置，并通过inflate函数将障碍物膨胀为可行走区域。接下来，创建了RRT*路径规划器对象，并设定了最大连接距离。然后，使用plan函数进行路径规划，得到路径结果。最后，判断是否找到有效路径，并将结果可视化展示出来。

### 回答3：
MATLAB避障路径规划的完整代码如下所示：

% 创建障碍物
obstacles = [2, 4; 5, 5; 7, 9];

% 设置起始点和目标点
start = [0, 0];
goal = [10, 10];

% 设置地图参数
mapSize = 11;
resolution = 0.1;

% 创建地图
map = robotics.BinaryOccupancyGrid(mapSize, mapSize, 1/resolution);

% 将障碍物添加到地图中
setOccupancy(map, obstacles, 1);

% 创建规划器
planner = robotics.PRM;
planner.Map = map;
planner.NumNodes = 100;
planner.ConnectionDistance = 2;

% 执行路径规划
path = findpath(planner, start, goal);

% 在地图上显示起始点、目标点和路径
figure;
show(map);
hold on;
plot(start(1), start(2), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
plot(goal(1), goal(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
plot(path(:, 1), path(:, 2), 'r-', 'LineWidth', 2);
legend('地图', '起始点', '目标点', '路径');

这段代码实现了使用MATLAB进行避障路径规划的功能。首先，定义了障碍物的位置、起始点和目标点。然后，设置地图参数，并根据地图参数创建二进制占据栅格地图。将障碍物添加到地图中后，创建路径规划器，并设置规划节点数和点之间的最大连接距离。最后，执行路径规划，并将结果显示在地图上。

注意：在运行代码前需要确保安装有Robotics System Toolbox。