机器人避障算法仿真与路径规划系统

资 源 简 介

这是一个专门用于学习机器人避障算法的MATLAB仿真项目。该程序提供了一个直观且易于上手的实验平台，用户直接下载并运行主脚本即可看到仿真效果。其核心功能在于模拟机器人在复杂环境中避开障碍物并到达目的地的完整路径规划流程。项目功能特点如下：第一，支持地图的高度自定义，用户可以通过修改地图矩阵或在代码中添加障碍物几何信息来构建特定的仿真场景；第二，参数化程度高，不仅可以更改机器人的最大速度、转向角速度等物理限制，还能调整感知范围和控制增益，以实现不同的避障逻辑和行为模式；第三，说明文档与代码注释极其详尽，每一

详 情 说 明

机器人避障算法MATLAB仿真系统

项目介绍

本系统是一个基于MATLAB开发的机器人路径规划与避障实验平台。它综合了动态窗口法（DWA）的核心逻辑与人工势场法（APF）的目标引导思想，能够模拟机器人在包含多个圆形障碍物的复杂环境中的实时自主导航过程。该项目旨在为学习局部路径规划、机器人运动学建模以及自动控制逻辑的开发者提供一个直观、可扩展的仿真环境。

功能特性

• 动态窗口算法（DWA）核心实现：通过在速度和角速度空间内进行采样，预测机器人在未来时间段内的多条候选轨迹，并基于评价函数选择最优控制指令。
• 环境高度可自定义：支持通过参数设置障碍物的位置与半径，能够轻松构建各种疏密程度的障碍场景。
• 物理运动学模拟：内置两轮差速机器人运动学模型，严格遵循线速度、角速度、加速度及角加速度的物理限制。
• 混合评价机制：评价函数融合了航向目标距离（势场思想）、障碍物安全距离及行驶速度，确保机器人在目标导向性与避障安全性之间取得平衡。
• 多维度实时可视化：提供动态更新的仿真界面，包括机器人实时位置、历史行驶轨迹以及算法生成的当前最优预测路径。
• 详细性能统计报告：仿真结束后自动生成线速度与角速度变化曲线图，并统计总行驶距离、耗时及平均速度。

使用方法

1. 启动仿真：在MATLAB开发环境中打开主脚本并运行，系统将自动初始化地图环境并开启实时动画。
2. 交互观察：在弹出的图形窗口中观察机器人的避障行为。绿色线条为算法实时规划的最优预测路径，蓝色线条为已行驶的历史轨迹。
3. 调整参数：

- 若需改变机器人性能，可修改代码开头的机器人线速度、角速度限制及传感器预测时长。 - 若需调整避障行为，可修改评价函数中的航向、距离和速度权重。 - 若需自定义场景，可修改障碍物矩阵中的坐标 $[x, y]$ 和半径。

1. 查看结果：仿真结束后，系统会弹出性能分析子图，并向命令行窗口输出任务统计报告，明确告知任务成功、失败（碰撞）或超时。

系统要求

• 运行平台：MATLAB R2016a 及以上版本。
• 硬件要求：能够流畅运行MATLAB的基础计算机配置。
• 依赖库：无需额外工具箱，仅使用MATLAB标准核心函数。

功能逻辑与实现细节分析

1. 运动学模型

程序实现了一个五维状态机 $[x, y, yaw, v, w]$。更新逻辑采用一阶近似：

• 坐标更新依靠当前速度在航向角方向的分量。
• 航向角根据角速度进行累加。
• 该精度足以支撑 $0.1s$ 为步长的实时仿真。

2. DWA 核心控制逻辑

这是系统的决策基础，主要分为三个步骤：

• 动态窗口计算：根据机器人的加速度限制，计算出在当前采样周期内能够达到的速度和角速度范围，缩小搜索空间。
• 轨迹采样与预测：在动态窗口范围内，以预设的分辨率遍历各组 $[v, w]$ 指令，并在每个采样点预测未来数秒的行驶轨迹。
• 评价函数计算：对每一条预测轨迹进行量化分析。

- 航向得分：利用预测轨迹末端与目标点的欧几里得距离计算，距离越近分值越高。 - 障碍物得分：检测预测轨迹上各个点到障碍物的最小距离，保证安全性。 - 速度得分：鼓励机器人在安全的前提下以更高速度行驶。

3. 碰撞检测机制

系统在每一帧都会进行全局检测。算法会计算机器人当前位置与所有障碍物中心的几何距离。只有当距离大于“障碍物半径 + 机器人本身半径”时，才判定为安全；否则程序将立即触发碰撞预警并停止仿真。

4. 数据处理与统计

仿真循环通过结构化的数组记录了机器人的所有历史状态。最终生成的报告通过微分运算计算总行驶里程，并利用绘图函数分析速度平稳性。这种闭环的“规划-执行-统计”流程完整体现了机器人控制系统的开发生命周期。