基于MATLAB的PSO移动机器人路径规划系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了粒子群优化（PSO）路径规划算法，能够智能搜索可行路径、避开障碍物，并优化路径长度与平滑度。包含地图加载、算法优化和结果可视化功能，适用于移动机器人自动导航。

详 情 说 明

基于PSO的移动机器人路径规划系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法的移动机器人路径规划系统。系统能够智能搜索给定环境地图中的可行路径，有效避开障碍物，同时优化路径长度和平滑度。本系统适用于移动机器人的自动导航任务，提供完整的路径规划解决方案，包括地图加载、算法优化、结果可视化和性能分析等功能模块。

功能特性

• 智能路径规划：采用粒子群优化算法，在复杂环境中寻找最优路径
• 障碍物避障：能够有效识别和避开地图中的障碍物区域
• 路径优化：综合考虑路径长度和平滑度指标，生成高质量路径
• 可视化展示：提供直观的结果展示，包括路径规划结果和算法收敛过程
• 参数可配置：支持灵活调整算法参数，适应不同场景需求

使用方法

1. 准备输入数据：

- 地图数据：提供二维矩阵或图形文件表示环境障碍物与可行区域 - 路径端点：设置起点和终点的二维坐标（如[1,2]） - 算法参数：配置群体大小、迭代次数、惯性权重等优化参数

1. 执行路径规划：

- 运行主程序开始路径规划过程 - 系统将自动进行优化计算并生成结果

1. 查看输出结果：

- 最优路径坐标序列 - 算法收敛曲线，展示性能指标随迭代的变化 - 路径可视化图，包含障碍物、起点、终点和规划路径

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
• 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（具体版本根据实际依赖确定）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括地图数据加载与预处理、粒子群优化算法实现、路径平滑处理（采用B样条插值技术）、规划结果的可视化展示以及算法性能分析模块。该文件通过调用各功能模块完成从环境建模到路径生成的完整流程，最终输出规划路径和收敛性能图表。