能否实现一个点在代码plot3([Path(:,1);goal(1)],[Path(:,2);goal(2)],[Path(:,3);goal(3)],'LineWidth',3,'color','r');生成的路径上匀速移动

时间: 2024-05-04 14:21:43 浏览: 16
可以实现点在路径上匀速移动的效果。可以通过以下步骤实现: 1. 计算路径的总长度。 2. 对于每个时间步,计算当前点在路径上所处的位置,然后将该点绘制在对应的位置上。 3. 为了实现匀速移动,需要根据时间步和路径总长度来计算当前点应该处于路径的什么位置。 下面是一个示例代码,假设每个时间步间隔为0.1秒,速度为1米/秒: ```matlab % 假设Path是一个n x 3的矩阵,存储了路径的所有点 Path = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; goal = [10, 11, 12]; % 计算路径总长度 d = 0; for i = 2:size(Path, 1) d = d + norm(Path(i, :) - Path(i-1, :)); end d = d + norm(goal - Path(end, :)); % 设置速度和时间步 v = 1; % 1米/秒 dt = 0.1; % 时间步0.1秒 % 初始化当前点的位置和时间 t = 0; cur_pos = Path(1, :); % 绘制路径 figure; plot3([Path(:,1);goal(1)],[Path(:,2);goal(2)],[Path(:,3);goal(3)],'LineWidth',3,'color','r'); hold on; % 移动点 while norm(cur_pos - goal) > 0.1 % 判断当前点是否已经到达目标点 % 计算当前时间步应该在路径上的位置 cur_d = v * t; for i = 2:size(Path, 1) seg_d = norm(Path(i, :) - Path(i-1, :)); if cur_d <= seg_d cur_pos = (cur_d / seg_d) * Path(i, :) + ((seg_d - cur_d) / seg_d) * Path(i-1, :); break; else cur_d = cur_d - seg_d; end end if cur_d > 0 cur_pos = goal; % 如果已经到达最后一个点,则直接到达目标点 end % 绘制当前点 plot3(cur_pos(1), cur_pos(2), cur_pos(3), 'o', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'b'); drawnow; % 更新时间步 t = t + dt; end ``` 这段代码中,我们首先计算了路径的总长度,然后在每个时间步中计算当前点在路径上的位置,并绘制该点。通过不断更新时间步和当前点的位置,最终实现了点在路径上匀速移动的效果。

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请用中文注释下面A算法路径规划代码的每一行 Q=[source 0 heuristic(source,goal) 0+heuristic(source,goal) -1]; closed=ones(size(map)); % the closed list taken as a hash map. 1=not visited, 0=visited closedList=[]; % the closed list taken as a list pathFound=false; tic; counter=0; size(Q) while size(Q,1)>0 [A, I]=min(Q,[],1); n=Q(I(5),:); Q=[Q(1:I(5)-1,:);Q(I(5)+1:end,:)]; if n(1)==goal(1) && n(2)==goal(2) pathFound=true;break; end [rx,ry,rv]=find(conn==2); % robot position at the connection matrix [mx,my,mv]=find(conn==1); for mxi=1:size(mx,1) %iterate through all moves newPos=[n(1)+mx(mxi)-rx n(2)+my(mxi)-ry]; % possible new node if checkPath(n(1:2),newPos,map) %if path from n to newPos is collission-free if closed(newPos(1),newPos(2))~=0 historicCost=n(3)+historic(n(1:2),newPos); heuristicCost=heuristic(newPos,goal); totalCost=historicCost+heuristicCost; add=true; % not already in queue with better cost if length(find((Q(:,1)==newPos(1)) . (Q(:,2)==newPos(2))))>=1 I=find((Q(:,1)==newPos(1)) . (Q(:,2)==newPos(2))); if Q(I,5)<totalCost, add=false; else Q=[Q(1:I-1,:);Q(I+1:end,:);];add=true; end end if add Q=[Q;newPos historicCost heuristicCost totalCost size(closedList,1)+1]; % add new nodes in queue end end end end closed(n(1),n(2))=0;closedList=[closedList;n]; % update closed lists i0 = counter; i1 = 40; counter=counter+1; if display_process == true && (rem(i0,i1) == 0) temp_img = (map==0).0 + ((closed==0).(map==1)).125 + ((closed==1).(map==1)).*255 + (mapResized - map).*100 ; % plot goal and source temp_img(goal(1), goal(2) ) = 110; temp_img(source(1), source(2) ) = 110; image(temp_img); M(counter)=getframe; end size(Q) end

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