基于遗传算法的二维路径规划MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB遗传算法路径规划解决方案，支持可视化地图编辑与障碍物设置，可在复杂二维环境中自动生成最优避障路径。包含完整的算法实现和用户交互界面。

详 情 说 明

基于遗传算法的二维路径规划系统设计与MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法的二维环境路径规划系统。系统能够在包含障碍物的二维地图中，自动寻找从起点到终点的最优或近似最优路径。通过遗传算法的优化机制，结合路径编码技术和适应度函数设计，有效解决了复杂环境下的路径规划问题。

功能特性

• 可视化地图编辑：支持自定义障碍物形状和位置，可灵活构建测试场景
• 参数灵活配置：提供遗传算法参数配置界面，可调整种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等关键参数
• 实时规划监控：动态显示路径规划过程和算法收敛情况
• 多维度评估：计算路径长度、平滑度、安全性等质量评估指标
• 多样化测试：支持多种场景下的路径规划测试与性能分析

使用方法

输入数据准备

1. 环境地图数据：以二维矩阵格式提供，0表示可行区域，1表示障碍物区域
2. 起点终点坐标：指定路径规划的起点[x_start, y_start]和终点[x_end, y_end]
3. 算法参数设置：配置种群大小（50-200）、迭代次数（100-500）、交叉概率（0.6-0.9）、变异概率（0.01-0.1）
4. 障碍物边界（可选）：提供多边形顶点坐标集合用于复杂障碍物建模

运行流程

1. 初始化系统环境与参数配置
2. 加载或创建测试地图场景
3. 执行遗传算法路径规划
4. 查看实时规划过程和收敛曲线
5. 获取最终路径结果和评估报告

输出结果

• 最优路径坐标序列（N×2矩阵）
• 路径规划过程动画展示
• 适应度收敛曲线图
• 包含路径长度、转弯次数等指标的评估报告
• 标注起点、终点和最优路径的可视化地图

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱、图像处理工具箱
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上用于大规模场景计算
• 操作系统：Windows 10/11，Linux或macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括用户界面初始化、地图数据加载与预处理、遗传算法参数配置与验证、路径规划执行流程控制、实时可视化更新以及结果分析与输出等功能模块。该文件整合了各功能组件，为用户提供完整的路径规划解决方案，确保算法高效执行并输出可靠的规划结果。