基于MATLAB遗传算法的机器人路径规划系统

资 源 简 介

采用MATLAB实现遗传算法，在动态环境中优化机器人路径规划。支持地图导入、障碍物设置及路径演化可视化，通过种群进化机制提升路径适应度，适用于复杂场景的自主导航研究。

详 情 说 明

基于遗传算法的机器人路径规划与优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于遗传算法的机器人动态路径规划系统。系统通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异机制，对环境地图中的机器人移动路径进行持续优化。核心算法将路径序列编码为染色体，通过适应度函数评估路径质量（兼顾路径长度与安全性），在多代进化后寻找到从起点到终点的最优避障路径。该系统支持参数灵活配置，并提供完整的可视化分析功能。

功能特性

• 智能路径规划：利用遗传算法在包含障碍物的环境中自动规划最优路径
• 动态参数调整：支持种群规模、迭代次数、交叉/变异概率等关键参数自定义
• 多维度可视化：提供路径规划结果图、算法收敛曲线等多种图形化输出
• 障碍物避障：能够有效识别并避开用户设定的障碍物区域
• 性能统计分析：输出算法运行时间、迭代次数、最终适应度值等统计信息

使用方法

输入参数说明

1. 环境地图数据：二维矩阵（0代表可通行区域，1代表障碍物）
2. 路径起点坐标：[x_start, y_start] 格式的二维坐标
3. 路径终点坐标：[x_end, y_end] 格式的二维坐标
4. 遗传算法参数：

- 种群规模（正整数） - 迭代次数（正整数） - 交叉概率（0-1之间的浮点数） - 变异概率（0-1之间的浮点数）

1. 障碍物坐标集合：N×2矩阵，每行表示一个障碍物的坐标位置

输出结果

1. 最优路径序列：M×2矩阵，按顺序排列从起点到终点的坐标点
2. 路径长度：规划出的最优路径总长度（标量值）
3. 收敛曲线图：展示算法优化过程中适应度值随迭代次数的变化趋势
4. 路径规划可视化图：在环境地图上直观显示最优路径轨迹
5. 算法统计信息：包含运行时间、迭代次数、最终适应度值等关键参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：4GB及以上
• 需要安装MATLAB基本工具箱

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括地图数据的导入与预处理、遗传算法参数的接收与校验、种群初始化过程、适应度函数的计算逻辑、遗传操作（选择、交叉、变异）的执行流程、进化迭代的循环控制，以及最终结果的输出与可视化展示。该文件作为整个系统的调度中心，协调各算法模块有序工作，完成从路径规划到结果呈现的全流程处理。