机器人避障的matlab代码

以下是一个简单的机器人避障MATLAB代码示例，使用超声波传感器测量距离，检测障碍物并避开它们：

% 初始化超声波传感器
sensor = sonicSensor(3,4,'VCCConnection','VCC','GNDConnection','GND');

while true
    % 读取距离数据
    d = readDistance(sensor);
    disp(d);

    % 如果距离小于某个阈值，则执行避障动作
    if d < 30
        disp('Obstacle detected! Avoiding...');
        % 在此处编写避障代码，例如向左或向右转等
    end

    % 等待一段时间后再次测距
    pause(0.1);
end

注意：这只是一个简单的示例代码，实际的机器人避障需要更加复杂的算法和传感器组合。此示例需要使用MATLAB中的Sonic Sensor Support Package。

相关问题

机器人避障matlab代码

机器人避障是指通过程序控制，使机器人能够避开障碍物并继续移动。下面是一个简单的机器人避障的MATLAB代码的示例：

% 创建机器人模型
robot = rospublisher('/cmd_vel');
msg = rosmessage(robot);

% 设置速度
linearVelocity = 0.2;  % 线速度
angularVelocity = 0.5;  % 角速度

% 循环控制
while true
    % 获取雷达数据
    laser = receive(laserSub);
    ranges = double(laser.Ranges);
    
    % 判断是否有障碍物
    obstacle = min(ranges) < 0.5;  % 若最小距离小于0.5，则判断为有障碍物
    
    if obstacle
        % 有障碍物，需要避障
        msg.Linear.X = 0;  % 停止前进
        msg.Angular.Z = angularVelocity;  % 向右转
        
    else
        % 无障碍物，继续直行
        msg.Linear.X = linearVelocity;
        msg.Angular.Z = 0;
    end
    
    % 发布命令
    send(robot, msg);
    pause(0.1);
    
end

上述代码首先通过`rospublisher`创建了一个机器人模型，并定义了线速度和角速度；然后进入无限循环中，在循环中接收雷达数据，并根据最小距离是否小于0.5来判断是否有障碍物；如果有障碍物，则停止前进并向右转，如果没有障碍物，则继续直行。最后将命令通过`send`发送给机器人模型。

需要注意的是，上述示例代码中的具体细节可能需要根据具体机器人的情况进行调整。

多机器人编队避障MATLAB代码

以下是一个简单的多机器人编队避障MATLAB代码，其中使用了基于距离和角度的控制策略：

% 初始化机器人数量和位置
numRobots = 3;
initPos = [0 0; 1 1; -1 -1];

% 初始化机器人速度和角度
vel = zeros(numRobots, 2);
ang = zeros(numRobots, 1);

% 初始化障碍物位置和半径
numObstacles = 5;
obsPos = [2 2; -2 -2; 1 -1; -1 1; 0 2];
obsRad = 0.5 * ones(numObstacles, 1);

% 设定控制参数
Kv = 0.5;   % 控制速度常数
Ka = 1.0;   % 控制角度常数
Kd = 0.1;   % 避障常数

% 设定仿真时间和时间步长
simTime = 10;
dt = 0.1;

% 初始化仿真环境
figure();
hold on;
for i = 1:numObstacles
    viscircles(obsPos(i,:), obsRad(i));
end
scatter(initPos(:,1), initPos(:,2), 'filled');
xlim([-5 5]);
ylim([-5 5]);
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Multi-robot Formation Control with Obstacle Avoidance');

% 开始仿真
for t = 0:dt:simTime
    % 计算机器人之间的距离和角度
    dist = pdist2(initPos, initPos);
    theta = atan2(initPos(:,2) - initPos(:,2)', initPos(:,1) - initPos(:,1)');
    
    % 计算机器人速度和角度控制
    for i = 1:numRobots
        vel(i,:) = Kv * sum((dist(i,:)-1).*cos(theta(i,:))) * [-sin(ang(i)) cos(ang(i))];
        ang(i) = Ka * mean(theta(i,:)) + Kd * sum((obsRad./dist(i,:).^2).*sin(theta(i,:)-atan2(obsPos(:,2)-initPos(i,2), obsPos(:,1)-initPos(i,1))))';
    end
    
    % 更新机器人位置
    initPos = initPos + vel * dt;
    
    % 更新仿真环境
    clf;
    hold on;
    for i = 1:numObstacles
        viscircles(obsPos(i,:), obsRad(i));
    end
    scatter(initPos(:,1), initPos(:,2), 'filled');
    xlim([-5 5]);
    ylim([-5 5]);
    xlabel('X');
    ylabel('Y');
    title('Multi-robot Formation Control with Obstacle Avoidance');
    pause(0.05);
end

该代码模拟了3个机器人在避开5个障碍物的情况下形成编队移动。其中，控制策略基于机器人之间的距离和角度计算出机器人的速度和角度，并通过避障常数来调整机器人移动方向。