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🔊博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;
🚅座右铭:行百里者,半于九十。
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⛄一、模糊控制机器人路径规划简介
在未知环境下,针对传统模糊控制算法规划路径在某些复杂的障碍物环境中出现的死锁问题,设计了障碍逃脱策略,即当机器人进入陷阱区并在目标点方向不可行时,寻找可行方向并设置方向点,由方向点暂代目标点继续前行,沿方向点走出障碍物陷阱区后,则恢复原目标点。对于障碍逃脱策略无法走出的障碍物环境,进一步设计了转向策略,使机器人能成功走出陷阱区域,到达目标点。基于 MATLAB 仿真平台对所设计算法在不同环境下进行了测试和比较。结果验证了所设计算法的可行性和有效性。
⛄二、部分源代码
function [Distance,Flag]=GetMinDistance(DectLineK, DectLineB, DectLineF,PgoalXnew,PgoalYnew)
%Distance 为最短距离,Flag表征其有效性 0 无 1有 2异常
%依据测量线斜率情况及走向 选择出交涉区域的障碍,及夹角取向
global CirX;
global CirY;
global CirR;
global ProbotX;
global ProbotY;
if DectLineF ==1
if ProbotY < PgoalYnew %竖直向上运动
Ydown=PgoalYnew;
Yup =PgoalY;
else
Ydown=PgoalYnew;
Yup =ProbotY;
end
IndexX= ((ProbotX-CirR) < CirX) & (CirX < (ProbotX+CirR));
IndexY= (Ydown < CirY) & (CirY < Yup);
IndexALL=IndexX & IndexY;
elseif DectLineF == 2
if ProbotX < PgoalXnew %水平向右运动
Xleft = ProbotX;
Xright= PgoalXnew;
else
Xleft = PgoalXnew;
Xright= ProbotX;
end
IndexX= (Xleft < CirX) & (CirX < Xright);
IndexY= ((ProbotY-CirR) < CirX) & (CirX < (ProbotY+CirR));
IndexALL=IndexX & IndexY;
else
AngelDectLine=atan(DectLineK);
if DectLineK > 0
if ProbotX < PgoalXnew %正斜率向上运动
Xleft = ProbotX;
Yleft = ProbotY;
Xright= PgoalXnew;
Yright= PgoalYnew;
else %正斜率向下运动
Xleft = PgoalXnew;
Yleft = PgoalYnew;
Xright= ProbotX;
Yright= ProbotY;
end
LineBleft = Yleft + Xleft/DectLineK;
LineBright= Yright + Xright/DectLineK;
Btemp=CirR/cos(AngelDectLine);
Xtemp=CirR*sin(AngelDectLine);
LineBup = DectLineB +Btemp;
LineBdown= DectLineB -Btemp;
X1=Xleft-Xtemp;
X2=Xleft+Xtemp;
X3=Xright-Xtemp;
X4=Xright+Xtemp;
IndexX1= (X1 < CirX) & (CirX < X2);
IndexX2= (X2 < CirX) & (CirX < X3);
IndexX3= (X3 < CirX) & (CirX < X4);
Ytemp=CirX/DectLineK;
Y1=LineBleft-Ytemp; %与斜率垂直的左右两条直线
Y2=LineBright-Ytemp;
Ytemp=CirX*DectLineK;
Y3=LineBup +Ytemp; %与斜率平行的上下两条直线
Y4=LineBdown+Ytemp;
IndexY1= (Y1 < CirY) & (CirY < Y3);
IndexY2= (Y4 < CirY) & (CirY < Y3);
IndexY3= (Y4 < CirY) & (CirY < Y2);
IndexALL=(IndexX1 & IndexY1)|(IndexX2 & IndexY2)|(IndexX3 & IndexY3);
else
if ProbotX < PgoalXnew %负斜率向 下运动
Xleft = ProbotX;
Yleft = ProbotY;
Xright= PgoalXnew;
Yright= PgoalYnew;
else %负斜率向 上运动
Xleft = PgoalXnew;
Yleft = PgoalYnew;
Xright= ProbotX;
Yright= ProbotY;
end
LineBleft = Yleft + Xleft/DectLineK;
LineBright= Yright + Xright/DectLineK;
Btemp=CirR/cos(AngelDectLine); %平行线的截矩
Xtemp=CirR*sin(-AngelDectLine); %注意加负号
LineBup = DectLineB +Btemp;
LineBdown= DectLineB -Btemp;
X1=Xleft-Xtemp;
X2=Xleft+Xtemp;
X3=Xright-Xtemp;
X4=Xright+Xtemp;
IndexX1= (X1 < CirX) & (CirX < X2);
IndexX2= (X2 < CirX) & (CirX < X3);
IndexX3= (X3 < CirX) & (CirX < X4);
Ytemp=CirX/DectLineK;
Y1=LineBleft-Ytemp; %与斜率垂直的左右两条直线
Y2=LineBright-Ytemp;
Ytemp=CirX*DectLineK;
Y3=LineBup +Ytemp; %与斜率平行的上下两条直线
Y4=LineBdown+Ytemp;
IndexY1= (Y4 < CirY) & (CirY < Y1);
IndexY2= (Y4 < CirY) & (CirY < Y3);
IndexY3= (Y2 < CirY) & (CirY < Y3);
IndexALL=(IndexX1 & IndexY1)|(IndexX2 & IndexY2)|(IndexX3 & IndexY3);
end
end
%如果没有找出,机器可直达目标,穿越障碍成功,结束探测
CheckX=CirX(IndexALL);
if isempty(CheckX)
Distance =0;
Flag=0;
return;
end
CirXt=CirX(IndexALL); %此时可能有多个
CirYt=CirY(IndexALL);
CirRt=CirR(IndexALL);
if DProbotToBar < 0 %出现严重异常
Distance =0;
Flag=2;
else
Distance =DProbotToBar;
Flag=1;
end
⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]郭娜,李彩虹,王迪,张宁,宋莉.基于模糊控制的移动机器人局部路径规划[J].山东理工大学学报(自 然 科 学 版)
3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除
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卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
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信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
MATLAB模糊控制下的机器人路径规划与障碍逃脱算法
本文介绍了一种在复杂环境中通过模糊控制和障碍逃脱/转向策略设计的机器人路径规划算法,使用MATLAB进行仿真。源代码展示了如何处理不同斜率和运动方向下的障碍检测。实验结果验证了算法的有效性。
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