基于MATLAB的模糊逻辑多机器人协同路径规划系统发布

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建多机器人协同控制系统，通过模糊逻辑算法处理环境动态变化，实现智能路径规划、实时避障和高效任务分配。系统模拟机器人集群协作，提升复杂场景下的决策优化能力与鲁棒性。

详 情 说 明

基于模糊逻辑的多机器人协同路径规划与控制系统

项目介绍

本项目使用MATLAB实现了一个多机器人智能协同控制系统。系统核心采用模糊逻辑算法处理环境不确定性，实现多机器人的动态路径规划、避障协调与任务分配。通过仿真模拟机器人集群在复杂环境中的协同作业，本系统能够进行实时决策优化与碰撞避免，有效提升多机器人系统的鲁棒性和任务执行效率。

功能特性

• 智能协同控制：基于模糊逻辑实现多机器人之间的协同决策与行为协调
• 动态路径规划：根据环境变化实时生成最优路径，支持动态障碍物规避
• 任务分配优化：根据任务优先级和机器人状态智能分配工作任务
• 实时避障能力：通过传感器模拟数据实现主动碰撞避免
• 性能评估系统：提供任务完成时间、碰撞次数、能耗等多维度性能指标

-可视化展示：实时显示机器人运动轨迹和系统运行状态

使用方法

1. 准备输入数据：

- 设置机器人初始位置坐标矩阵 - 定义目标点坐标与任务优先级列表 - 配置环境障碍物位置与边界信息 - 准备传感器模拟数据（距离、速度、方向等）

1. 运行主程序：

```matlab % 在MATLAB命令窗口中执行 main

1. 查看输出结果：

- 观察实时生成的多机器人运动轨迹可视化图形 - 分析路径规划数据表（包含位置、速度、转向角时间序列） - 评估系统性能指标（任务完成时间、碰撞次数、能耗统计） - 查看模糊规则激活状态与决策过程日志

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Fuzzy Logic Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，支持图形显示
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括多机器人系统的初始化配置、模糊逻辑控制器的构建与参数设置、协同路径规划算法的执行、实时避障决策的实现、任务分配策略的优化以及仿真结果的综合输出与分析。该文件通过协调各功能模块的交互，实现了从环境感知到运动控制的完整闭环，确保机器人集群能够高效协同完成指定任务。