机器人路径规划与避障

资 源 简 介

机器人路径规划与避障

详 情 说 明

机器人路径规划与避障技术是智能机器人和自动驾驶领域的核心研究方向，旨在让机器人在复杂环境中自主寻找最优路径并安全避开障碍物。MATLAB作为强大的科学计算工具，常被用于算法验证和仿真测试。

### 核心思路 环境建模：通常采用栅格地图或拓扑地图表示机器人运行环境，障碍物位置会被标记为不可通行区域。 路径搜索算法： A*算法：结合Dijkstra算法和启发式搜索，通过代价函数（如曼哈顿距离或欧几里得距离）引导搜索方向，高效找到最短路径。 动态规划：适用于已知全局环境的情况，通过逆向递推计算各点到目标的最优路径。 避障策略： 静态避障：基于预先生成的环境地图调整路径。 动态避障：通过传感器实时检测障碍物，结合人工势场法或速度障碍法动态调整路径。

### MATLAB实现要点 使用矩阵操作高效处理栅格地图数据。 可视化工具（如`plot`或`scatter`）实时显示机器人轨迹与障碍物位置。 通过函数封装算法模块（如路径生成、碰撞检测），便于复用和调试。

### 扩展方向 多机器人协同：引入冲突消解机制，避免路径交叉。 能耗优化：在路径规划中考虑动力消耗约束。 机器学习增强：利用强化学习训练适应未知环境的避障策略。