MATLAB实现传统与改进PRM算法仿真对比

资源摘要信息:"基于PRM的路径规划算法实战 MATLAB实现" 本资源提供了在MATLAB环境中实现概率路线图（Probabilistic RoadMap，简称PRM）路径规划算法的实战演示。PRM是一种有效的随机路径规划算法，用于解决机器人在复杂环境中的路径规划问题。资源包含一系列MATLAB脚本文件和图像，允许用户运行100次传统PRM与改进PRM算法的仿真对比实验，评估算法的性能，并通过内置的分段三次Hermite插值多项式进行路径平滑处理。 **知识点详解：** 1. **MATLAB环境介绍**： MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛用于算法开发、数据分析、图形绘制等。MATLAB 2021b是该软件的一个较新版本，具备强大的科学计算能力，特别适合进行算法的实现和仿真测试。 2. **概率路线图（PRM）算法**： PRM算法是机器人路径规划领域中的一个重要算法，它通过随机采样来构建一个图，然后在图上搜索路径。具体来说，PRM算法分两步进行： - **构建图**：在机器人自由空间中随机采样若干配置点，同时检查这些点是否在障碍物外部，只有满足条件的点才会被加入到图中。采样点之间通过连接操作来构建边，通常使用最近邻搜索算法确定哪些点之间是相互连接的。 - **路径搜索**：一旦图被构建完成，就可以在图上使用图搜索算法（如Dijkstra算法或A*算法）来找到两个配置点之间的路径。 3. **PRM算法的改进**： 传统的PRM算法可能在处理一些特定环境或性能要求时存在局限，例如采样点数的选择可能不够优化。资源中提到的改进PRM算法是基于Shi-Tomasi角点检测技术来优化采样点的选择。Shi-Tomasi角点检测是一种用于确定图像中角点位置的算法，可以用来识别地图中最有代表性和重要性的特征点，从而提高采样效率和路径规划的质量。 4. **仿真实验与分析**： resource中的main.m文件是一个仿真实验框架，用于执行传统PRM算法和改进PRM算法的对比实验。实验通过设置不同的采样点数（例如k=45、k=90）来探究采样密度对路径规划的影响。通过100次运行的统计分析，用户可以评估算法在不同条件下的平均性能。 5. **路径平滑处理**： 实际应用中，通过PRM算法找到的路径往往包含折线段，这不利于机器人控制或视觉效果。因此，资源中使用了MATLAB内置的分段三次Hermite插值多项式（pchip）来进行路径平滑处理。该方法可以确保路径的连续性和平滑性，虽然这里并未考虑避障效果，但已经可以大大改善路径的运动学特性。 6. **文件结构说明**： - **main.m**：包含了传统PRM与改进PRM算法的仿真对比实验代码。 - **tradition_PRM.m**：实现了传统PRM算法的函数。 - **conrner_PRM.m**：包含了改进PRM算法基于Shi-Tomasi角点检测的实现代码。 - **bmp图片**：代表了假定的地图环境，用于路径规划算法的仿真。 - **分段三次Hermite插值多项式（pchip）**：在MATLAB中进行路径平滑处理的内置函数。 资源通过详细的MATLAB脚本和说明，为学习和研究路径规划算法的用户提供了一个完整的实验平台，使得用户能够实际操作并对比分析传统PRM与改进PRM算法的性能差异，进一步理解和掌握这些算法的内在原理和应用场景。