二维路径规划matlab代码

以下是一个简单的二维路径规划 MATLAB 代码:

clear; clc;

% 创建地图
map = zeros(10,10); % 空地为0，障碍物为1
map(1:4,5) = 1;
map(6:9,5) = 1;
map(5,1:4) = 1;
map(5,6:10) = 1;

% 设置起点和终点
start = [2,2];
goal = [9,9];

% 初始化路径
path = [];

% 创建搜索对象
searcher = robotics.AstarPathPlanner;

% 设置地图和起点、终点
searcher.Map = robotics.BinaryOccupancyGrid(map);
searcher.StartLocation = start;
searcher.EndLocation = goal;

% 进行搜索
[pthObj,~] = searcher.plan;

% 获取路径
path = pthObj.Path;

% 绘制地图和路径
figure;
show(searcher.Map);
hold on;
plot(path(:,1), path(:,2), 'r', 'LineWidth', 2);
title('A*路径规划');

这段代码创建了一个 10x10 的地图，其中有一些障碍物，然后设置了起点和终点，并使用 A* 路径规划算法进行搜索，最后绘制了路径。你可以根据自己的需求修改参数和算法。

相关问题

二维路径规划遗传算法matlab代码

以下是一个简单的二维路径规划遗传算法的MATLAB代码示例：

% 遗传算法参数设置
popSize = 50; % 种群大小
numGen = 100; % 迭代次数
eliteCount = 2; % 精英数
mutationRate = 0.05; % 变异率
crossoverRate = 0.8; % 交叉率

% 地图设置
mapSize = [10 10]; % 地图大小
startPos = [1 1]; % 起点坐标
goalPos = [10 10]; % 终点坐标
obstaclePos = [3 4; 5 6; 7 8]; % 障碍物坐标

% 初始化种群
pop = initPopulation(popSize, mapSize, startPos, goalPos);

% 迭代优化
for i = 1:numGen
    % 计算适应度
    fitness = calculateFitness(pop, obstaclePos);
    
    % 选择操作
    parents = selectParents(pop, fitness, eliteCount);
    
    % 交叉操作
    offspring = crossover(parents, crossoverRate);
    
    % 变异操作
    mutatedOffspring = mutate(offspring, mutationRate);
    
    % 合并种群
    pop = [parents; mutatedOffspring];
end

% 寻找最优解
[bestPath, bestFitness] = findBestPath(pop, obstaclePos);

% 绘制地图和最优路径
drawMap(mapSize, startPos, goalPos, obstaclePos, bestPath);

其中，`initPopulation()` 函数用于初始化种群，`calculateFitness()` 函数用于计算适应度，`selectParents()` 函数用于选择操作，`crossover()` 函数用于交叉操作，`mutate()` 函数用于变异操作，`findBestPath()` 函数用于寻找最优解，`drawMap()` 函数用于绘制地图和最优路径。

需要注意的是，以上代码仅为示例，实际应用中还需要根据具体问题进行适当的修改和优化。

二维路径规划蚁群算法matlab代码

下面是一个简单的二维路径规划蚁群算法的 MATLAB 代码：

% 定义城市数量
n = 20;

% 定义城市位置
x = rand(1,n);
y = rand(1,n);

% 计算城市之间的距离
dist = zeros(n,n);
for i=1:n
    for j=i+1:n
        dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2);
        dist(j,i) = dist(i,j);
    end
end

% 定义蚂蚁数量和迭代次数
m = 10;
iter = 100;

% 初始化信息素和能见度
tau = ones(n,n);
eta = 1./dist;

% 初始化最优解和最优路径长度
best_path = [];
best_length = Inf;

% 迭代
for t=1:iter
    % 每只蚂蚁都从起点开始遍历
    path = zeros(m,n);
    for i=1:m
        % 初始化未访问城市的列表和已访问城市的列表
        unvisited = [1:n];
        visited = [];
        
        % 蚂蚁当前所在的城市
        curr_city = i;
        
        % 遍历所有城市
        for j=1:n
            % 计算能见度和信息素的乘积
            p = tau(curr_city,unvisited).^2 .* eta(curr_city,unvisited);
            p = p / sum(p);
            
            % 根据概率选择下一个城市
            next_city = randsample(unvisited,1,true,p);
            
            % 更新已访问城市的列表和未访问城市的列表
            visited = [visited next_city];
            unvisited(unvisited==next_city) = [];
            
            % 更新蚂蚁所在的城市
            curr_city = next_city;
            
            % 记录路径
            path(i,j) = curr_city;
        end
    end
    
    % 计算路径长度
    path_length = zeros(1,m);
    for i=1:m
        for j=1:n-1
            path_length(i) = path_length(i) + dist(path(i,j),path(i,j+1));
        end
        path_length(i) = path_length(i) + dist(path(i,n),path(i,1));
    end
    
    % 更新最优解和最优路径长度
    if min(path_length) < best_length
        best_path = path(find(path_length==min(path_length)),:);
        best_length = min(path_length);
    end
    
    % 更新信息素
    delta_tau = zeros(n,n);
    for i=1:m
        for j=1:n-1
            delta_tau(path(i,j),path(i,j+1)) = delta_tau(path(i,j),path(i,j+1)) + 1/path_length(i);
            delta_tau(path(i,j+1),path(i,j)) = delta_tau(path(i,j+1),path(i,j)) + 1/path_length(i);
        end
        delta_tau(path(i,n),path(i,1)) = delta_tau(path(i,n),path(i,1)) + 1/path_length(i);
        delta_tau(path(i,1),path(i,n)) = delta_tau(path(i,1),path(i,n)) + 1/path_length(i);
    end
    tau = (1-0.1) * tau + 0.1 * delta_tau;
end

% 输出最优解和最优路径长度
disp(best_path);
disp(best_length);

这个代码实现了一个简单的二维路径规划问题，其中城市的数量为20，蚂蚁数量为10，迭代次数为100。在迭代过程中，每只蚂蚁都从起点开始遍历城市，并且根据当前城市的信息素和能见度计算下一个城市的概率，然后根据概率选择下一个城市。最后，根据每只蚂蚁的路径更新信息素，并且重复迭代过程。最终输出的是最优解和最优路径长度。