MATLAB实现多点路径规划：结合D*与PRM算法

资源摘要信息: "多点路径规划matlab代码-Path-Planning:使用D*和PRM算法进行路径规划的机器人项目，可避免障碍" 知识点详细说明： 1. 路径规划基础概念： 路径规划是移动机器人导航中的一个核心问题，旨在从起点规划一条避开障碍物、安全到达终点的路径。路径规划的算法多种多样，其中D*和PRM算法是两种常见的解决方法。 2. D*算法： D*（动态A*）算法是A*搜索算法的一种改进版本，适用于在已知地图上进行动态路径规划。它是一种增量式搜索算法，能够根据环境的变化（例如障碍物的出现或消失）动态地调整路径。D*算法特别适合用于机器人在动态环境中重新规划路径的情况。在本项目中，D*算法用于生成和插补从起点到终点的路径。 3. PRM算法： 概率路线图（Probabilistic Roadmap，PRM）算法是一种基于采样的路径规划方法，适用于高维空间和复杂环境的路径规划。PRM首先在自由空间中随机采样，然后在采样点之间建立连接，最终构建出一个概率路线图。通过在这个图上执行路径搜索，如A*算法，即可找到起点到终点的路径。PRM算法在本项目中用于规划、生成和插入起点到终点的路径。 4. MATLAB编程与机器人路径规划： MATLAB是一个广泛用于数值计算、数据分析以及算法开发的编程环境，它提供了丰富的函数库和工具箱来支持复杂算法的实现。在本项目中，MATLAB被用来定义PathPlanning类以及相关算法，包括D*和PRM算法的实现。 5. 2D坐标路径生成和插补： 在路径规划中，生成路径后往往需要进行路径插补以获得更为平滑和可行的路径。五轴多项式插值是一种用于生成平滑路径的常用插值方法，它通过拟合多项式曲线来确保路径的平滑性，并且能够准确地控制路径的形状和速度。在本项目中，quinticTpoly函数负责使用五轴多项式插值生成和绘制2D轨迹。 6. 报告和项目文档： 报告项目分配3.pdf和自述文件可能包含了项目的具体要求、设计思路、实现方法以及测试结果等。这些文件对于理解项目背景、算法应用以及结果验证至关重要。 7. 文件管理与代码维护： project3pathplan.fig和project3pathplan.m文件名表明项目中存在图形界面文件和相应脚本文件，这些文件可能被用于展示路径规划结果和提供用户交互界面。路径规划类的定义被封装在PathPlanning.m文件中，这是整个项目的核心部分，包含算法的具体实现逻辑。 8. 系统开源： 标签"系统开源"说明本项目是一个开放源代码的系统，这意味着源代码对所有人开放，使用者可以根据自己的需求修改和扩展功能。开源项目有助于代码的透明性，便于同行评审和社区贡献。 总结而言，这个项目是一个基于MATLAB环境的机器人路径规划项目，其核心在于实现D*和PRM算法，并通过这些算法解决机器人在多点间的路径规划问题，避免障碍物，保证路径的可行性和安全性。同时，项目代码是开源的，鼓励其他研究者和开发者进行学习和改进。