机器人自主导航全局路径规划实现与控制

资源摘要信息:"基于地图已知的机器人自主导航-程序" 该程序主要涵盖了以下几个IT知识领域： 1. 自主导航：自主导航是指机器人在未知或部分未知环境中，利用感知系统、决策系统和执行机构进行自主路径规划和导航的技术。在已知地图环境下，机器人可以利用环境信息进行全局路径规划，提高导航的效率和准确性。 2. 全局路径规划：全局路径规划是机器人导航中的一个重要环节，指的是在已知的地图环境中，机器人通过搜索算法找出从起点到终点的最优路径。这通常涉及到复杂的算法设计，如RRT和双向RRT。 3. RRT算法：Rapidly-exploring Random Tree（RRT）是一种用于解决高维空间中路径规划问题的有效算法。RRT算法通过随机采样和树形图构造的方式进行路径搜索，适合处理复杂环境下的路径规划问题，尤其适用于机器人导航。 4. 双向RRT算法：双向RRT是RRT算法的变种，它同时从起点和终点开始构建搜索树。当两个搜索树相交时，就可以找到一条路径连接起点和终点。双向RRT算法相较于传统RRT在搜索效率上有显著提升，尤其是对于较为复杂或大的环境空间。 5. Matlab2018实现：Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理等领域。Matlab2018版本在数值计算、图形显示、算法开发等方面进行了优化。使用Matlab实现RRT算法，可以通过其强大的矩阵运算和图形处理功能来简化开发过程。 6. VS2013读取数据与控制：Visual Studio 2013是微软公司推出的一个集成开发环境，广泛用于软件开发。在机器人自主导航中，VS2013可以被用于读取Matlab生成的路径点数据，并根据这些数据控制机器人的实际运动。通过编写控制算法，可以实现机器人从起始点到目标点的移动控制。 7. txt文件存储与读取：文本文件（txt文件）是一种简单的文件格式，常用于存储和传输文本数据。在机器人导航中，规划出的路径点可以通过txt文件存储。然后，控制程序可以读取这些文本文件中的数据，作为机器人移动的控制指令。 8. 粗糙控制方法：在该程序中，由于控制方法被描述为“比较粗糙”，这可能意味着所使用的控制策略较为简单，可能没有考虑复杂的动力学模型或环境因素。控制算法的复杂度取决于机器人运动控制的需求和硬件的精度。 总结来说，该文档资料所描述的程序是一个机器人自主导航系统，它包含了全局路径规划和简单的运动控制。通过Matlab2018实现了两种路径规划算法（RRT和双向RRT），并将生成的路径数据存储在txt文件中。之后，使用Visual Studio 2013读取这些路径数据，并应用一定的控制方法驱动机器人从起点移动到终点。这类系统广泛应用于服务机器人、工业自动化、无人车等领域，是智能机器人系统的关键组成部分。