基于遗传算法的MATLAB二维路径规划系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现遗传算法驱动的动态路径规划，支持自定义起点、终点及障碍物环境，通过可视化界面实时展示路径优化过程，最终生成平滑避障路径。适用于机器人导航与自主运动仿真场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的二维空间动态路径规划系统

项目介绍

本项目采用遗传算法实现智能路径规划功能，能够在包含障碍物的二维平面环境中自动计算最优通行路径。系统支持自定义起点终点位置、障碍物分布和遗传算法参数，通过可视化界面动态展示路径优化过程，最终生成平滑避障的最优路径方案。特别适用于机器人导航、自动驾驶等领域的路径规划仿真需求。

功能特性

• 智能路径规划：基于遗传算法在障碍物环境中寻找最优路径
• 参数可配置：支持自定义地图尺寸、障碍物分布、算法参数等
• 动态可视化：实时展示路径优化过程和算法收敛情况
• 多维度输出：提供路径坐标、性能数据和过程录像等多种结果形式
• 实用性强：适用于机器人导航、自动驾驶等实际应用场景

使用方法

输入参数配置

1. 环境配置参数：设置二维地图尺寸和障碍物坐标范围
2. 路径规划参数：指定起点坐标(x1,y1)和终点坐标(x2,y2)
3. 障碍物数据：输入障碍物位置坐标矩阵[N×2]
4. 遗传算法参数：配置种群规模、迭代次数、交叉概率、变异概率

运行系统

执行主程序文件，系统将自动进行路径规划并展示优化过程。

输出结果

• 最优路径坐标序列矩阵[M×2]
• 包含障碍物、起点终点标记和最优路径的可视化图
• 算法性能数据（收敛曲线、路径长度、计算时间等）
• 遗传算法迭代过程的路径进化动画

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持图形显示功能的计算机
• 足够的内存用于处理大规模路径规划问题

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括二维空间环境建模、遗传算法优化流程控制、路径可行性验证、动态可视化展示以及结果数据输出等关键模块。该文件负责协调各个功能组件的工作流程，实现从参数输入到最终结果生成的完整路径规划任务。通过该文件可以启动整个系统运行，并实时监控算法优化进度和输出规划结果。