避障路径规划（Matlab实现）_移动机器人静态避障下的路径规划matlab代码-优快云博客

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💥1 概述

避障路径规划避障路径规划是机器人、自动驾驶等领域中的关键问题之一。其主要目标是为移动主体（如机器人、车辆等）在存在各种障碍物的环境中找到一条安全、高效的路径，从起始位置到达目标位置。在避障路径规划中，首先需要对环境进行感知和建模。通过传感器（如激光雷达、摄像头等）获取周围环境的信息，并将其转化为适合路径规划算法处理的模型，如栅格地图、拓扑地图等。然后，选择合适的路径规划算法。常见的算法包括 A*算法、Dijkstra 算法、人工势场法等。这些算法根据环境模型和特定的优化目标，计算出从起始点到目标点的最佳路径。优化目标通常包括路径长度最短、时间最短、能耗最低等。在路径规划过程中，必须考虑障碍物的存在。算法需要实时检测和避开障碍物，以确保移动主体的安全。这可能涉及到动态调整路径、重新规划等操作。对于复杂的动态环境，还需要考虑其他因素，如其他移动对象的行为预测、环境变化的不确定性等。一些先进的避障路径规划方法结合了机器学习和人工智能技术，以提高对复杂环境的适应能力和规划效率。总之，避障路径规划是一个复杂而具有挑战性的任务，需要综合考虑环境感知、算法选择、障碍物处理和动态适应性等多个方面，以实现移动主体在各种环境中的安全、高效导航。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

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clc

% Making Rectangular arena first of 10*10
arena = polyshape([0 10 10 0],[0 0 10 10]);
plot(arena,'Facecolor','white');

% Making Obstacles within the arena
obstacles = [1.5 2 3.5 2 3.5 4 1.5 4;
             3 6.5 5 6.5 5 8.5 3 8.5;
             6 3 8 3 8 5 6 5];
         
num_obstacles = size(obstacles,1);
for i_obs = 1:num_obstacles
    obs_x = [obstacles(i_obs,1) obstacles(i_obs,3) obstacles(i_obs,5) obstacles(i_obs,7)];
    obs_y = [obstacles(i_obs,2) obstacles(i_obs,4) obstacles(i_obs,6) obstacles(i_obs,8)];
    patch(obs_x,obs_y,'black');
end
hold on

% Declare the starting point and goal point
x_s = 2;
y_s = 6;
x_g = 9;
y_g = 3;
hold on 
plot(x_s,y_s,'*');
plot(x_g,y_g,'d');

% Calling Planner

path = planner(x_s,y_s,x_g,y_g,obstacles);
path(size(path,1),1) = x_g;
path(size(path,1),2) = y_g;

for i = 1:size(path,1)
    hold on
    plot(path(i,1),path(i,2),'ro','MarkerSize',5);
    if i>1
        hold on 
        plot([path(i,1) path(i-1,1)],[path(i,2) path(i-1,2)],'k','LineWidth',2);
    end
    pause(.1)