基于MATLAB神经网络的多传感器机器人动态避障仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建机器人动态避障仿真系统，通过神经网络控制器实时处理多传感器数据，在虚拟二维/三维环境中实现自主避障决策与运动控制，为机器人智能导航算法验证提供完整仿真平台。

详 情 说 明

基于神经网络的多传感器机器人动态避障仿真系统

项目介绍

本项目是一个集成了神经网络控制器的多传感器机器人动态避障仿真系统。系统能够在虚拟的二维或三维环境中模拟机器人的自主运动与避障行为，通过处理多种模拟传感器数据，利用神经网络实时生成控制决策，以实现高效、安全的动态避障。该系统适用于算法验证、教学演示和机器人控制策略研究。

功能特性

• 虚拟仿真环境：构建可配置的二维/三维空间场景，支持静态与动态障碍物。
• 机器人运动学模型：实现精确的机器人位置、速度和方向控制。
• 神经网络控制器：集成神经网络，实时处理多传感器数据并输出避障决策。
• 多传感器模拟：支持激光雷达、超声波、红外等多种传感器的数据生成。
• 实时可视化：动态显示机器人运动轨迹、传感器探测范围及避障过程。
• 动态场景支持：可模拟障碍物的移动，测试机器人在复杂环境下的性能。
• 性能评估：提供避障成功率、路径效率等多种量化评估指标。

使用方法

1. 配置参数：根据需要修改配置文件，设置环境、机器人、传感器、神经网络及仿真参数。
2. 启动仿真：运行主程序文件，系统将根据配置初始化仿真环境、机器人模型和神经网络控制器。
3. 观察仿真：在可视化界面中实时观察机器人的避障行为。仿真界面会显示机器人、障碍物、运动轨迹及传感器信息。
4. 获取结果：仿真结束后，系统会自动生成运动数据文件、性能评估报告、决策日志及碰撞检测结果。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), 或 macOS (10.14+)
• 编程语言：MATLAB (R2020a 或更高版本)
• 必要工具包：MATLAB 的 Robotics System Toolbox, Deep Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB 以上内存，支持 OpenGL 的显卡以获得最佳可视化效果

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度与执行逻辑。其主要功能包括：初始化整个仿真系统，读取用户配置的各项参数；根据参数创建虚拟仿真环境、机器人运动学模型以及神经网络控制器；驱动仿真循环，在每个时间步长内采集模拟传感器数据、调用神经网络进行决策计算、更新机器人状态并执行实时碰撞检测；同时，它还负责管理仿真过程的可视化显示，并在仿真结束后完成数据记录与性能分析报告的生成。