基于遗传算法的MATLAB移动机器人路径规划优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现遗传算法的移动机器人路径规划。通过初始化随机路径种群，结合适应度函数评估避障性能与路径长度，经选择、交叉和变异操作迭代优化，最终生成高效安全的全局最优路径。

详 情 说 明

基于遗传算法的移动机器人路径规划优化系统

项目介绍

本项目利用遗传算法实现二维空间中的移动机器人全局路径规划。系统模拟自然进化过程，通过初始化随机路径种群，结合适应度函数对路径的避障能力与长度进行综合评估，并运用选择、交叉、变异等遗传算子逐代优化，最终搜寻出一条从起点到终点既短又安全的无碰撞最优路径。

功能特性

• 遗传算法优化核心：采用成熟的遗传算法框架进行路径搜索与优化。
• 多目标适应度函数：同时考量路径总长度与避障安全性，确保路径最优且可行。
• 路径可视化：实时显示每一代的最佳路径演化过程及最终规划结果。
• 收敛性分析：绘制算法收敛曲线，直观展示优化进程。
• 灵活输入：支持自定义起点、终点坐标以及复杂多边形障碍物区域。

使用方法

1. 配置参数：在主运行脚本中设置起点[x1, y1]、终点[x2, y2]的坐标，并定义障碍物多边形顶点坐标矩阵。
2. 运行程序：执行主脚本，算法开始进行路径规划迭代。
3. 获取结果：程序将输出最优路径的节点坐标序列、路径总长度，并自动生成收敛曲线与路径规划图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)

文件说明

主程序文件包含了完整的遗传算法路径规划流程。其主要功能包括：定义遗传算法的核心参数（如种群大小、迭代次数），处理用户输入的起点、终点及障碍物信息，执行种群初始化、适应度评估、选择、交叉和变异等进化操作，进行迭代优化直至满足终止条件，并最终输出最优路径结果及相应的可视化图表。