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🔥 内容介绍
机器人路径规划是指在特定环境中（如室内车间、室外园区、复杂地形），根据机器人运动特性与任务需求，寻找一条从起点到终点的 “最优路径”，需同时满足无碰撞（安全性）、短距离（高效性）、低能耗（经济性） 三大核心目标。该技术广泛应用于工业机器人、服务机器人、移动机器人等领域：
- 工业场景：AGV（自动导引车）在车间内运输物料时，需规划避开生产线、货架的路径，确保运输效率与车间安全；
- 服务场景：家庭服务机器人（如扫地机器人）需规划覆盖全屋的清洁路径，避免重复清扫与遗漏区域，同时避开家具、门槛等障碍；
- 室外场景：巡检机器人（如电力巡检、园区安防机器人）需在复杂地形（如草地、坡道）中规划路径，应对动态障碍（如行人、临时障碍物）。
不同场景对路径规划的要求差异显著：工业 AGV 需毫米级定位精度与路径平滑性，服务机器人需兼顾路径长度与能耗，室外巡检机器人需具备动态障碍实时规避能力。
机器人路径规划的核心约束条件
机器人路径规划需考虑 “环境约束” 与 “机器人自身约束”，两类约束共同决定路径的可行性：
1. 环境约束（外部约束）
- 静态障碍约束：环境中固定障碍物（如墙壁、家具、设备）的空间位置需被路径避开，通常要求路径与障碍的最小距离≥机器人安全半径（如 AGV 安全半径 5-10cm）；
- 动态障碍约束：环境中移动障碍物（如行人、其他机器人）的实时位置需被监测，路径需动态调整以避免碰撞（如巡检机器人遇行人时临时绕行）；
- 地形约束：室外场景中，路径需适应地形坡度（如机器人最大爬坡角≤30°）、地面平整度（如避免坑洼区域），防止机器人动力不足或底盘损坏。
2. 机器人自身约束（内部约束）
- 运动学约束：机器人的最大速度（如 AGV 最大速度 1-3m/s）、加速度（如≤0.5m/s²）限制路径的曲率与坡度，避免急加速、急转弯导致的失稳；
- 动力学约束：轮式机器人的最小转弯半径（如差速轮机器人最小转弯半径 0，全向轮机器人无限制）、履带式机器人的地面附着力，决定路径的转向方式与通过性；
- 感知约束：机器人通过激光雷达、视觉传感器获取环境信息，感知范围有限（如激光雷达探测距离 5-20m），路径规划需结合感知范围实现 “局部规划与全局规划协同”。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% 安全距离
global num_ba % 障碍物的坐标点个数
lastPosi_Draw = zeros(1,2);
curenPosi_Draw = zeros(1,2);
draw_ok_flag = 0;
barriers_info_buf = zeros(20,3);
barriers_num = 0;
add_barrier_flag = 0;
P0 =zeros(1,2);%路径的起始点
P1 =zeros(1,2);%路径的终点
x_spots = [];
y_spots = [];
PSO_barriers_num = 0;
D_safe = 2;
num_ba = 0;
function varargout = pathPlaning_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
varargout{1} = handles.output;
% --- 鼠标按下时的回调函数 (绘制障碍物)
function figure1_WindowButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)
global lastPosi_Draw draw_ok_flag
global add_barrier_flag
if add_barrier_flag
mouse_posi = get(gca,'CurrentPoint');
if mouse_posi(1,1)>0 && mouse_posi(1,1)<12000 && mouse_posi(1,2)>0 && mouse_posi(1,2)<12000
lastPosi_Draw(1,1) = mouse_posi(1,1);%记录鼠标按下的位置
lastPosi_Draw(1,2) = mouse_posi(1,2);%
end
draw_ok_flag = 0;
🔗 参考文献
[1]余健,郭平.基于MATLAB的量子粒子群优化算法及其应用[J].计算机与数字工程, 2007, 35(12):2.DOI:CNKI:SUN:JSSG.0.2007-12-007.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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