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机器人路径规划算法仿真与研究平台
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资 源 简 介
本项目是一个基于MATLAB开发的机器人路径规划算法演示与研究系统。该程序由资深研究人员开发并分享，主要用于解决机器人在含有复杂障碍物的环境中的导航与寻迹问题。系统实现了多种主流的全局与局部路径规划算法，能够根据用户设定的起点和终点，在已知或部分已知的地图中自动生成最优避障路径。其核心功能包括环境的数字化建模、各种障碍物（如圆形、矩形或不规则形状）的设定、路径搜索过程的可视化演示以及生成路径的平滑化处理。应用场景涵盖了移动机器人室内导航、无人机三维航迹规划以及自动化物流仓储系统的多机协同作业。通过该项目，
详 情 说 明
机器人路径规划算法仿真平台 README
项目介绍
本项目是一个基于 MATLAB 开发的机器人路径规划算法演示与研究系统。该系统集成了三种经典路径规划算法：A* 算法、RRT 随机采样算法以及人工势场法（APF）。通过构建高仿真度的数字化地图环境，系统能够直观地展示各算法在复杂障碍物环境下的路径搜索过程、避障能力及最终生成的路径质量。该平台旨在为研究人员和开发者提供一个算法性能对比的基准环境。功能特性
- 算法高度集成：在一个平台上实现了启发式搜索算法（A*）、增量式采样算法（RRT）和仿生学势场算法（APF）。
- 静态环境建模：系统内置 30x30 的网格化地图，包含矩形障碍物和离散点障碍物，模拟真实的室内或仓储环境。
- 动态可视化对比：通过 MATLAB 图形窗口实时渲染三种算法生成的路径，并采用不同的线型与颜色进行区分。
- 多维度性能评估：自动统计并输出每种算法的路径长度（代价）和执行时间。
- 碰撞检测逻辑：内置线段采样检测机制，确保生成的路径在几何层面上是安全可靠的。
系统要求
- 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
- 工具箱要求：无需特殊工具箱，使用 MATLAB 基础函数库即可运行。
核心功能实现逻辑
主程序按照初始化、算法执行、结果分析、图形化展示四个阶段运行：1. 环境初始化 系统定义了一个 30x30 的二值化矩阵作为地图。通过指定矩阵索引，手动设置了多处矩形障碍物区域及分散的孤立障碍物。起点固定在左下角区域 (2, 2)，终点设在右上角区域 (28, 28)。
2. A* 算法实现 (A-Star Algorithm)
- 搜索策略：采用 8 邻域扩展方式，考虑了对角线移动。
- 评价函数：使用 F = G + H 公式。其中 G 为从起点到当前节点的实际路径长度，H 为当前节点到终点的欧几里得距离（曼哈顿距离的变体）。
- 列表管理：维护开启列表 (Open List) 和关闭列表 (Closed List) 来存储待处理和已搜索的节点。
- 路径溯源：当搜索到终点附近时，通过节点存储的父节点索引进行回溯，生成最优路径。
- 随机采样：在地图空间内生成随机采样点，并设置了 10% 的目标偏置（Goal Bias），即每次迭代有 10% 的概率直接选择终点作为采样方向。
- 最近邻扩展：在现有树节点中寻找距离采样点最近的节点，并按固定的步长 (Step Size = 1.0) 向其生长。
- 碰撞校验：定义了一个线段检查函数，在生长节点与原节点之间进行多点采样，检测其是否穿过障碍物。
- 路径生成：一旦新节点与目标的距离小于步长，则认为规划成功，回溯树结构生成路径。
- 引力场：由目标点产生，引力增益系数设为 1.0，引导机器人向终点移动。
- 斥力场：由地图中所有障碍物点产生。只有当机器人进入障碍物 3.0 单位范围（影响半径）内时，斥力才会生效，防止碰撞。
- 合力决策：机器人每一时刻的位置更新取决于引力和斥力的矢量和。为了保证运行稳定，限制了最大移动步长。
- 陷阱处理：针对势场法易陷入局部极小值的问题，代码中加入了一定的随机扰动（高斯噪声）作为逃逸机制。
关键函数与实现细节分析
- 路径平滑与评估：系统内置了路径长度计算函数，通过累加路径点之间的欧氏距离，得出精确的路径成本。
- 结果输出格式：仿真结束后，Command Window 会以表格形式列出 A*、RRT 和 APF 的执行时间及总路径代价。
- 可视化参数：
使用方法
- 打开 MATLAB 并将当前工作目录切换至本项目文件夹。
- 直接在命令行窗口运行主函数脚本。
- 程序将依次计算三种算法，并在控制台输出统计数据。
- 运行完成后会自动弹出对比图表，用户可以通过缩放功能观察不同算法在障碍物边缘的避障细节。
