【路径规划】基于matlab SLAM机器人路径规划（含激光雷达数据（2D））【含Matlab源码 4350期】

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⛄一、SLAM机器人路径规划（含激光雷达数据（2D））

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种同时进行定位和地图构建的技术，而路径规划是SLAM中的一个重要环节。在SLAM机器人中，路径规划的目标是根据机器人当前位置和目标位置，找到一条安全、高效的路径。

路径规划的原理可以简单概括为以下几个步骤：
（1）地图构建：首先，机器人需要通过激光雷达等传感器获取周围环境的数据。利用这些数据，机器人可以构建一个地图，包括障碍物、墙壁等环境信息。

（2）定位：机器人需要通过定位算法确定自己在地图中的位置。常用的定位方法有激光里程计、惯性导航系统等。定位算法会将传感器数据与地图进行匹配，从而得到机器人的准确位置。

（3）路径搜索：一旦机器人确定了当前位置和目标位置，它就可以使用路径搜索算法来找到一条从当前位置到目标位置的路径。常用的路径搜索算法有A*算法、Dijkstra算法等。这些算法会考虑地图中的障碍物和环境信息，以找到最短或最优的路径。

（4）路径优化：得到初步路径后，机器人可能需要对路径进行优化，以满足实际需求。例如，可以使用光滑路径的方法来减少路径的曲折程度，或者使用动态规划方法来考虑机器人的动力学约束。

（5）路径执行：最后，机器人会按照规划好的路径进行移动。在移动过程中，机器人会不断地通过传感器获取周围环境的数据，并根据需要进行路径调整和避障。

⛄二、部分源代码

%主函数
clear; close all; clc;
cfig = figure(1);
%cfig = figure(‘Position’, [10,10,1280,1080]);
% 激光雷达的传感器参数
lidar = SetLidarParameters();
% 地图参数
borderSize = 1; % 边界尺寸
pixelSize = 0.2; % 栅格地图的一个单元的边长 对应 实际距离pixelSize米(这里设置为0.2米)
miniUpdated = false; %
miniUpdateDT = 0.1; % 单位m 若机器人在x方向或y方向移动超过miniUpdateDT 则更新位姿
miniUpdateDR = deg2rad(5); % 单位rad 若机器人旋转超过miniUpdateDR 则更新位姿
% 如果机器人从最后一次键扫描移动了0.1米或旋转了5度，我们将添加一个新的键扫描并更新地图

% 扫描匹配参数
fastResolution = [0.05; 0.05; deg2rad(0.5)]; % [m; m; rad]的分辨率
bruteResolution = [0.01; 0.01; deg2rad(0